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Rewrite AI-assisted academic drafts into author-specific, evidence-grounded prose. Use when users need to diagnose machine-like writing, strengthen claim-evidence alignment, or revise AI drafts for academic submission.
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SOC 職業分類に基づく
Convert Markdown academic drafts into Ningbo University MPA-style .docx files. Use when users need a scriptable workflow for Markdown to Word conversion with Ningbo University MPA body formatting, heading hierarchy, page margins, figure/table captions, equation numbering, and reference layout.
Convert Markdown files with LaTeX math, tables, and images to professionally formatted Word (.docx) documents. This skill should be used when users need to convert markdown academic papers to Word format, especially those following Zhejiang University Master of Engineering Management thesis body-format requirements such as FangSong body text, 1.5 line spacing, justified paragraphs, and three-line tables.
Review, organize, and format academic references and citations following GB/T 7714-2015 and other standards. This skill should be used when users need to: (1) Check and fix reference formatting errors, (2) Standardize citation styles, (3) Extract references from CNKI (知网) using browser scripts or Playwright automation, (4) Cross-check in-text citation numbers against the reference list, (5) Reorganize and renumber references after document restructuring.
Detect and fix formatting issues in existing Word (.docx) thesis documents for Zhejiang University Engineering College requirements. Use when the user wants a deterministic Node.js workflow to inspect and automatically repair docx formatting, including body text, headings, section-title spacing, equation numbering, figure/table captions, three-line tables, headers/footers checks, and references.
Generate HTML-based presentation slides for academic defense and professional presentations. This skill should be used when users need to create HTML slide pages with a consistent academic design system: navy-gold header, dot-pattern background, white content cards, KPI banners, data tables, and formula blocks. Each slide is a standalone 1280x720px HTML file that can be viewed in browser or converted to PPTX via html2pptx.js.
Search and synthesize high-quality literature for a research topic, expand literature review sections, and output citation-ordered references in GB/T 7714-2015 style. Use this skill when users need to: (1) retrieve recent high-quality papers around a theme, (2) supplement or rewrite a literature review based on an outline or draft, (3) merge new citations into an existing numbered reference list, (4) produce Markdown that stays compatible with cites-review and markdown-to-word.
| name | authorial-rewrite |
| description | Rewrite AI-assisted academic drafts into author-specific, evidence-grounded prose. Use when users need to diagnose machine-like writing, strengthen claim-evidence alignment, or revise AI drafts for academic submission. |
| description_zh | 将 AI 辅助生成的论文草稿重写为更具作者判断、证据支撑和学科特征的学术文本，用于诊断机器腔、加强论点与证据匹配、减少模板化表达，并服务于合规的论文深度修订。 |
本 skill 用于把 AI 辅助草稿加工为“真实作者稿”，核心目标不是规避检测，而是提升以下质量：
默认写作取向如下：
如果用户明确要求“降低 AI 率”“绕过 AI 检测”“伪装成人写作”，不要提供规避策略；应改为执行合规重写：要求补充作者观点、原始材料、真实引文和研究边界。
优先从下列特征诊断，不要仅凭一句话下结论：
以下做法不属于本 skill 推荐路径：
优先收集以下材料：
如果用户只能提供 AI 初稿，不自行假设研究问题或核心结论，先要求其至少补充以下一项，再开始重写：
在诊断之前，先从草稿中提取可识别的作者立场——即使不完整也要尝试：
若这 4 个元素无法从草稿中恢复，先补”论证骨架”供用户确认，再进入诊断与重写。
基于已提取的作者意图，判断问题属于哪一类：
结构空：有段落外形，但没有中心论点推进证据弱：有观点，但缺证据或证据挂空综述散：文献逐条罗列，缺少主题整合方法满：只讲优点，不讲假设与局限结论虚：只有正确废话，没有研究边界给出 2–4 个主要问题，再进入重写。不要直接整段改写而不说明病灶。
优先使用以下段落骨架，而不是平均分布的信息拼接：
避免一段中同时承担过多任务。一个段落最好只完成一个主要论证动作。
把空泛表达改为可验证表达：
原则：每个关键判断至少补一个“对象、条件、机制、边界”中的具体要素。
引文不能只做装饰，应承担具体功能：
重写时优先把引文嵌入句义，而不是统一挂在句尾。
不良写法：
学者们对项目风险管理进行了大量研究。^[1-5]
较好写法：
现有研究主要从风险识别、风险评估与风险响应三个环节展开，其中风险识别更强调前期信息搜集与专家判断，而风险评估逐步转向概率量化与动态更新。^[1-3] 但针对科研项目组合场景的跨项目风险传导机制，已有讨论仍然不足。^[4,5]
高质量学术写作通常主动写出边界，而非只写正面判断。优先补充：
如果一段只有“是什么、为什么重要”，而没有“在什么条件下成立、在什么范围内成立”，通常仍然有明显机器腔。
句式变化应服务论证，而不是机械扰动：
不要为了“像人”而故意加入赘语。真正有效的是信息密度变化与论证节奏变化。
对于学术论文正文，默认优先使用连续段落，而不是 Markdown 列表。因为列表会暴露两个问题：
重写时遵守以下规则：
当信息本身具有“并列、比较、分层、流程、映射、统计”特征时，优先判断是否应转为图表，而不是继续堆砌正文。
优先转成表格或图示的内容包括：
判断标准很简单：如果一段文字主要是在“并列罗列信息”，而不是“推进一个判断”，通常就应考虑表格或图示表达。
重写时可执行两种动作：
重点补足：
避免：
重点补足：
基本句型：
现有研究可分为三类。第一类关注……，主要解释……；第二类转向……，强调……；第三类则讨论……，但在……方面仍存在不足。基于此，本文进一步关注……
重点补足：
避免把方法写成“万能最优解”。
重点补足：
避免：
默认输出 4 个部分：
用 3–6 条指出原文中最明显的机器腔或论证缺陷。
简述本次如何改：
直接给出可替换正文的版本。除非内容天然属于枚举结构，否则默认输出为连续学术段落，不使用 Markdown 列表。
说明哪些地方仍需用户补材料，例如：
重写时遵守以下要求：
交付前至少检查：
若用户要求以下内容，应拒绝并转为合规帮助：
替代做法是：帮助其把 AI 草稿转化为基于真实文献、真实材料和真实观点的作者化学术文本。