light-paper-drafting

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description	撰写论文初稿与单章节起草、重写、自检。当用户要写论文、写某个章节（标题/摘要/引言/相关工作/方法/实验/结果/讨论/结论/局限/未来工作）、重写某章节、或对草稿做失败模式自检时使用。五种模式 full/outline-only/abstract-only/section-redraft/self-review；以顶刊/顶会审稿人标准打磨，逻辑严谨、创新点突出、结论不夸大、claim 有引用支撑。

论文初稿撰写

总原则

围绕一个问题组织全文：如何让审稿人相信这篇论文值得发表。每写一段就自问"审稿人读到这里会信吗、会问什么"。

先研究后落笔：每个 claim 落笔前要有可核查来源；没有来源支撑的句子一律标 [MATERIAL GAP]，绝不凭空填充（anti-leakage 协议）。brief 驱动：平庸写手 + 好 brief 胜过好写手无方向——每节先写明"要论证什么/用哪些证据/对标哪篇"再写。

操作模式（先选档位，别每次都走全流程）

full（完整初稿）/ outline-only（只给大纲+论证图）/ abstract-only（只写摘要）/ section-redraft（重写某节）/ self-review（只做自检）。各模式的触发/输入/步骤/产出/诚信门档位见 references/operational_modes.md。

资产导航

• 结构模板：templates/ 六类骨架——01_imrad.md(IMRaD 实证) / 02_review_survey.md(综述/系统综述) / 03_theory.md(理论方法) / 04_case_study.md(案例) / 05_policy_brief.md(政策简报) / 06_conference.md(会议)。每个含节序+每节字数上限+[图位/表位]+必备声明位。
• 端到端范例：examples/worked_example.md——brief→配置→贡献清单→大纲→论证图→Introduction 初稿的真实"前/后"对照（前=踩满幻觉红线，后=合规并显式标 [MATERIAL GAP]/[RESULT GAP]）。
• 自检清单：references/self_review_checklist.md——8 维质量 + 7 类失败模式，可勾选，每项"看什么/什么触发改写"两栏。
• 诚信门：references/integrity_gate.md——claim 抽样配额（初稿≥30%、终稿100%）+ 引用核查动作（curl DOI/Crossref/arXiv/OpenAlex，端点已实测记 HTTP 码）+ 无 DOI 中文文献核对协议（知网/万方/维普题录三字段比对法，中文文献不得因无 DOI 跳过诚信门；写作时本技能是拦截方，核验执行方是 m10 citation 的中文核验兜底清单，两方口径一致）。claim 台账落地：用 templates/claim_passport.md 逐条登记 claim（ID/类型①②③④/来源指针/核查状态 已验证·待核·GAP/HTTP码），这是诚信门 load-bearing 工件；可跑 draft_lint.py --claims 抽候选事实句来播种。
• reporting 指南映射：references/guideline_map.md——实验/观察/系统综述/诊断/预测/动物/个案/定性 → CONSORT/STROBE/PRISMA/STARD/TRIPOD/ARRIVE/CARE/SRQR。
• 必备声明：references/mandatory_inclusions.md——Data Availability/Ethics/CRediT/COI/Funding + 按 venue 的 AI 使用声明模板。
• 机检器：scripts/draft_lint.py——查残留 GAP、缺失声明、无显著性的 SOTA 句、抽取待核引用。已重写降误报：SOTA 措辞与显著性按同句/相邻句窗口共现判定（非严格同行）、跳过 ``` 代码围栏、必备声明按行首 markdown 标题校验（非全文子串）；--claims 抽候选事实句播种 claim 台账、--json 出机读结果供 orchestrator 判过门。python scripts/draft_lint.py <draft.md> [--final] [--claims] [--json]；自测 --selftest。人判优先，机检兜底。

写作前

确认创新点(m03/m04)、结果与亮点(m06)、目标 venue 风格(db01/db02)。动笔顺序参考成熟流水线(ARS)：

1. Paper Configuration：定结构类型(IMRaD / 综述 / 理论分析 / 案例 / 政策简报 / 会议论文)与目标 venue。
2. 贡献清单(3 条左右)：作为全文 pillar，每节都要服务于它。
3. 大纲 + 论证图(Argument Map)：先把"论点→证据→反驳"链条画出来再落笔。
4. 从 db02 抽取该类论文的结构套路（节序、字数/页数上限、图表规范），不照抄内容。venue 模板务必取目标年份当年版本（NeurIPS/ACL/IEEE 模板逐年改；注意双盲匿名规则）。
   • 分层取用:结构套路(title_pattern/节序/摘要五段)取自方法论层(patterns_library + 各卡结构拆解),领域中立直接用;但取可信度背书时按目标 venue 方向用 domain_scope= 过滤样本卡——非 cs.* 方向(统计/医学/农业/社科)禁用竞赛排名/SOTA/开源 social proof,改用通用背书(理论保证/第三方基准/真实部署),详见 samples_real 文末 D 表。
   • 若引用任何卡内被引数作论据,须经 databases/db02-paper-writing/scripts/paper_signal.py --doi <DOI> 实时刷新,不信本地 snapshot。 读外部 PDF/DOCX/PPTX 资料时，可用 MarkItDown 转 Markdown 再喂模型（markitdown paper.pdf -o paper.md）。

分模块要点

• 标题：准确 + 有信息量 + 体现创新，避免夸大。
• 摘要：背景→问题→方法→关键结果(带数字)→意义，150–250 词。
• 引言：problem → gap → 本文做法 → 贡献清单 → 结果预告。gap 要有文献支撑（每个 gap 用 3–5 篇引用佐证）。
• 相关工作：按 taxonomy 组织，每类末尾点明"与本文的差异"，不流水账。这是审稿胜负手，舍得投入综述合成。可操作微流程：① 选 taxonomy 轴——按"方法族/问题设定/数据模态/解决的核心痛点"之一选 1 个主轴分 2–4 类（别按时间线流水账）；② 每类写 delta 句骨架："<这类工作> 做到 <X>，但 <未解决的 Y>；本文通过 <机制> 补上 <Y>"——必须落到实质差异（非"我们也做了 X"）；③ 锁定强 baseline：列每类里最强/最新/最像的代表作（非最好打的弱 baseline），实验对比必含它们，否则审稿人问"为什么不比 X"；④ 每条引用挂 claim 台账①类核查元数据。宁可少引而准，不堆砌（堆砌易引幻觉，违 M2）。
• 方法：从直觉到形式化，公式定义清晰，配框架图(m09)，可复现。
• 实验：先讲 setup(数据/baseline/指标/实现细节)，再主结果、消融、敏感性、泛化、鲁棒性，对应 m05 设计。结果段用"数据驱动占位"：显式写出关键数字 + 显著性(如 p<0.001) + 与文献基线对比。
• 结果分析：解释为什么，引用 m06 的洞察，承认不利结果。
• 讨论：意义、适用边界、与已有工作对话。
• 结论：呼应贡献，不引入新内容。
• 局限性 + 未来工作：诚实，体现 reviewer 友好。

当论文"差点意思"时：诚实地讲好故事

不是每篇论文都有顶会级的创新。当 m04 评出来只是"增量"、核心撞了前作、或主方法失败时，讲好故事 ≠ 夸大造假——是在严守诚信门的前提下，把真实贡献用最有说服力的框架呈现。这是写作技巧，不是学术不端的遮羞布。两条铁律先立：(1) 绝不把②增量谎报成①创新（m04 已查核心撞车，谎报会被抓）；(2) 绝不把失败/负结果藏起来。在此之上：

• 重新定位贡献，而非夸大贡献。核心被前人做过 → 别假装首创，改打"广度/严谨/统一对比/可复现"牌：明确承认前作（专设"Closest prior work"段，逐句讲清 delta），把卖点转成"首次在统一协议下系统对比 X/Y/Z"或"首个多种子+配对统计+效应量的扎实证据"。审稿人厌恶的是"假装没看见前作"，不是"增量但诚实"。
• 把负结果/失败变成卖点。主方法没work，但"我们试了看似显然的捷径、证明它不行、并解释为什么"本身有科学价值——它阻止后人重蹈覆辙，还能反向强化主结论（如"没有免数据捷径，所以数据驱动校准是必需的"）。给负结果单设一节，讲清机理、给出可证伪的解释。
• 缩小 framing 到能站住的范围。够不着"我们解决了 X"，就老实写"我们刻画了 X 在 Y 条件下的边界/代价"。小而真的 claim 比大而虚的 claim 更难被拒。标题、摘要、贡献清单同步收缩到证据撑得住的尺度。
• 用故事弧组织，但每个转折都挂证据。好故事 = 张力(一个被忽视的代价/矛盾) → 升级(它有多普遍、多严重，带数字) → 转折(能不能修、修的代价) → 落点(可操作建议)。每一环都用真实验数字兜底，不靠形容词。
• 诚实换信任，信任换接收。主动写足 limitation、承认不利结果、点名比自己强的前作——reviewer 友好度直接影响评分。藏短板被识破一次，整篇可信度归零。
• 选对场子也是讲故事。增量扎实的工作投 workshop / 应用 track / 短文，比硬投顶会主会更可能中；交 m13 venue-matching 时如实报"这是增量"，让它匹配现实层次，别为面子投注定被拒的场。 每个模块写完，立即用 m08(润色) + m14(模拟审稿) 视角自检一轮。完整可勾选清单见 references/self_review_checklist.md（8 维 + 7 模式，每项含"什么触发改写"）。

模拟审稿 8 维自评清单（ScholarEval 维度，逐项指出可改处，相对自检比打绝对分更可靠）： 创新性 / 意义影响 / 方法严谨性 / 清晰度 / 可复现性 / 实验证据支撑 / 与已有工作定位 / 伦理与局限诚实度。

7 类 AI 失败模式红线自查（源自 The AI Scientist 的失败模式分析，写草稿时逐条排雷）： M1 把实现 bug 当通过；M2 幻觉引用(编造参考文献)；M3 幻觉实验结果；M4 走捷径；M5 把 bug 包装成"新洞察"；M6 方法学造假；M7 早期框架锁死(frame-lock)。 引用核查：citation key/DOI/arXiv ID 只是溯源字段，不等于该文真支撑你的论点——存疑的点开看。核查配额与 curl 动作见 references/integrity_gate.md。 正文引用占位统一用机读 citekey：写成 \cite{authorYearWord}——第一作者姓 + 年份 + 标题首个实词，全部小写（如 \cite{zhang2024deep}），不要用 [Zhang 2019] 这类自由文本占位（排版到 m10 会对不上 .bib 键、报 undefined citation）。该公式与 m10 citation 生成 .bib 时 pin 的 citekey 同源。 改完再交付。修订时逐维度追踪分数，警惕"改了 A 坏了 B"的回退。

产出

分模块 Markdown/LaTeX 草稿 + 贡献清单 + 待补内容标记([MATERIAL GAP]/[RESULT GAP]/TODO，如缺图缺实验)。提交前过 references/mandatory_inclusions.md 的声明清单与 references/integrity_gate.md 的终稿门(100% claim/引用核查)。术语与 db09 术语表对齐(a07)。输出建议归到带时间戳的目录便于版本管理。

落盘工件名（CONVENTIONS §6.1，下游 m08/m09/m10/m12 消费）：draft.md（分模块草稿，m08 润色在同稿迭代）+ claim_passport.md（claim 台账）。

衔接

图表交 m09/m11，引用交 m10（正文 \cite{} 占位用 authorYearWord 公式，与 m10 pin 的 citekey 同源），排版交 m12，润色交 m08，模拟审稿交 m14。交付前过 a08(light-self-review)自检闸门。版本入 db09。

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工具调研笔记（真实端点/方法/局限）见 references.md。