| name | review-response |
| description | Use when the user receives peer review comments and wants a rebuttal, response letter, point-by-point reply, or evidence-backed revision response. |
审稿回复
逐条回复审稿人意见,从工作区文献和原稿中定位支撑证据。
前提
用户需提供:
- 审稿意见:粘贴或文件路径
- 原稿:workspace 中的论文草稿或文件路径
- workspace:关联的文献工作区(用于检索支撑证据)
- 语言:中文 / English(回复信通常与原稿语言一致)
执行逻辑
1. 解析审稿意见
将审稿意见拆分为独立的 comment,分类标注:
- MAJOR:需要实质性修改(补实验、改方法、加分析)
- MINOR:表述修改、格式调整、补充说明
- POSITIVE:正面评价(致谢即可)
- QUESTION:需要回答的问题
2. 逐条分析
对每条意见:
- 理解审稿人的核心诉求
- 在原稿中定位相关段落
- 用
scholaraio show 查看论文(已有 notes.md 笔记会自动展示),复用已有发现
- 在工作区文献中搜索支撑证据:
scholaraio ws search <name> "<审稿人关注的关键词>"
scholaraio show <paper-id> --layer 3
scholaraio show <paper-id> --layer 4
- 从引用图谱中找额外支撑:
scholaraio refs "<id>"
scholaraio usearch "<补充关键词>"
3. 撰写回复
每条回复的结构:
> **Reviewer X, Comment N:** [原文引用]
**Response:** [回复正文]
[如有修改] **Revision:** We have revised Section X.X as follows: "..." (Page X, Line X)
回复策略:
- 同意并修改:明确说明做了什么修改、在哪里
- 部分同意:承认合理之处,解释为什么不完全采纳,提供证据
- 礼貌反驳:用数据和文献支撑,语气尊重但立场坚定
- 补充实验/分析:描述新增的内容和结果
多模态辅助:
- 审稿人质疑图表时,读取论文中的原始图(
images/)重新分析
- 审稿人质疑数值时,编写 Python 代码独立复现计算,用代码输出作为回复证据
- 审稿人质疑推导时,读取论文中的公式逐步验证
4. 输出
写作原则
- 逐条回复,不遗漏:每条意见都必须有明确回应
- 证据优先:能用数据和文献回答的,不用空话
- 语气专业:感谢审稿人的建设性意见,即使不同意也保持尊重
- 修改可追踪:明确标注修改位置(Section、Page、Line)
- 引用核验:提交前用
/citation-check 检查回复信中新增或改动过的 author-year 引用
- 不回避弱点:如果审稿人指出的确是问题,坦诚承认并说明改进措施
示例
用户说:"审稿意见回来了,帮我写 response letter"
→ 解析意见,分类标注,逐条在工作区中找证据,撰写回复
用户说:"Reviewer 2 说我的方法跟 Smith (2023) 没区别,怎么回"
→ 在工作区中找到 Smith (2023),对比方法差异,起草有理有据的反驳