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学术论文撰写。基于统计结果和文献生成IMRAD格式论文。既支持 /manuscript-draft，也支持自然语言触发，如‘帮我写成论文初稿’。
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Basado en la clasificación ocupacional SOC
| name | manuscript-draft |
| description | 学术论文撰写。基于统计结果和文献生成IMRAD格式论文。既支持 /manuscript-draft，也支持自然语言触发，如‘帮我写成论文初稿’。 |
| argument-hint | ["分析结果和文献文件"] |
| allowed-tools | Bash(*), Read, Write, Edit, Grep, Glob, WebSearch, WebFetch, Agent |
基于统计分析结果、验证文献池和叙事线，撰写完整的 IMRAD 格式学术论文。叙事驱动——所有章节围绕 narrative_thread.md 中的核心故事展开，确保论文不是数据堆砌而是一个有逻辑有说服力的故事。以 Hao 的视角执行（参考 ~/.claude/agents/hao.md）。
撰写前必须读取并消化以下全部材料：
narrative_thread.md — 叙事骨架（最重要）research_plan.md — 研究设计analysis_results.md — 统计结果figures/figure_legends.md — 图表及图例verified_ref_pool.md — 已验证文献池data_dictionary.md — 变量定义forensics_report.md — 鉴伪结论（YELLOW 警告需在局限性中提及）按 IMRAD 结构搭建框架，每个章节的功能定位：
Title: [简洁、信息量大、含主要发现方向]
Abstract: [结构化摘要: 背景-目的-方法-结果-结论, ≤350词]
1. Introduction (引言)
- 第一段: 钩子——临床问题的重要性 (来自 narrative_thread.md)
- 第二段: 现有文献概述和知识缺口
- 第三段: 本研究的目的和假设
功能: 回答"为什么要做这个研究"
2. Methods (方法)
- 2.1 研究设计与数据来源
- 2.2 研究对象（纳入排除标准）
- 2.3 变量定义（暴露、结局、协变量）
- 2.4 统计分析
- 2.5 伦理声明
功能: 回答"怎么做的"，使研究可复现
3. Results (结果)
- 3.1 研究对象流程图（引用 Figure 1）
- 3.2 基线特征（引用 Table 1）
- 3.3 主要分析结果（引用 Table 2 / Figure 2）
- 3.4 亚组分析（引用 Figure 3 森林图）
- 3.5 敏感性分析
功能: 回答"发现了什么"，纯客观陈述
4. Discussion (讨论)
- 第一段: 主要发现总结（一句话核心结论）
- 中间段: 与既往研究对比 + 机制解释
- 临床意义段: 处方化建议（来自 narrative_thread.md）
- 优势段: 本研究的方法学优势
- 局限性段: 诚实列出限制
- 结论段: 收束 + 未来方向
功能: 回答"这意味着什么"
References: [编号列表，来自 verified_ref_pool.md]
撰写完成后执行强制对账：
manuscript.md — 完整 IMRAD 格式论文progress.md 中论文撰写阶段状态研究方向发现引擎。在成熟领域的交界处发现没人建的桥。 触发条件: "找方向"/"研究方向"/"选题"/"下一轮做什么"/"research frontier"。 核心方法: 资产盘点 → 结构选型 → 交叉缝隙扫描(deep research驱动) → 证据验证 → 可行性确认。
AI 科研军团统一入口。用户投入任何科研任务→Wei 读取任务→查阅 Skill 注册表→动态调度各角色。 触发条件: 用户说"/start-army"、"启动军团"、"接单"、"开始项目"，或提供数据文件+研究需求。
原始数据真伪与异常模式扫描。既支持 /data-forensics，也支持自然语言触发，如‘这份数据可信吗’。
数据探查与画像。30分钟生成完整数据画像，包括变量字典、分布、缺失率。既支持 /data-profiler，也支持自然语言触发，如‘先帮我看看这份数据长什么样’。
最终交付收口。把投稿包整理成可交付目录，补齐说明文件、清单和接收指引。既支持 /delivery，也支持自然语言触发，如‘把这些整理成最终交付目录’。
质量审查与自动迭代。多轮审查直到通过或达到上限。既支持 /quality-review，也支持自然语言触发，如‘帮我审这篇稿子’。