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// 事实性描述专项审阅子规则。当段落被识别为事实性描述型时,由主 Skill 路由到此处。覆盖准确性、来源可追溯性、完整性、边界性、解释性、规范性等 6 大审查维度。
// 事实性描述专项审阅子规则。当段落被识别为事实性描述型时,由主 Skill 路由到此处。覆盖准确性、来源可追溯性、完整性、边界性、解释性、规范性等 6 大审查维度。
Use ONLY when the user explicitly invokes this skill (e.g. /research-idea-workshop) or asks by name to pressure-test, evaluate, sharpen, transform, incubate, or rescue a research idea. Provides adversarial evaluation with discrete verdicts (KILL/INCUBATE/REVISE/EXECUTE) and generative incubation via transformation moves and exploration tasks. Two evaluation modes — self (own idea) and advisor (someone else's idea you are advising on). Refuses continuous scores, soft validation, and proactive triggering.
End-to-end machine learning and deep learning analysis skill. Automatically detects data types, selects appropriate models, executes analysis, and delivers results. Use this skill whenever the user wants to: (1) Analyze data with ML/DL methods — classification, regression, clustering, anomaly detection, NLP, computer vision, time series, (2) Build or train models on their data, (3) Perform exploratory data analysis (EDA) with statistical rigor, (4) Use AutoML to find the best model, (5) Set up ML pipelines or MLOps workflows, (6) Evaluate, explain, or audit model performance, (7) Process or engineer features from raw data. Trigger on keywords like: predict, classify, cluster, train, model, regression, neural network, deep learning, feature engineering, hyperparameter, cross-validation, SHAP, EDA, anomaly detection, time series forecast, image classification, text classification, NLP, AutoML, deploy model, ML pipeline.
对本科毕业论文进行系统化、多轮、深度学术审阅。按照"全文理解→结构审查→段落精审→问题聚合→复审迭代"五阶段流程,识别段落类型并路由到6大专项规则(引言、综述、方法、分析、结论、事实),输出结构性诊断、段落级修改建议、修订任务单与复审报告。当用户提供论文、毕业论文、学位论文并要求审阅、评审、修改建议、审稿、评阅时,务必使用本技能。即使用户只说"帮我看看这篇论文"或"帮我审一下"或"给我修改建议",也应触发本技能。审阅包含理论纵深分析:识别论文隐含前提、定位理论坐标、从多个学术框架重审论文站位,并将理论洞察转化为可操作的修改建议。当用户提供 .docx 格式论文并希望获得带批注的审阅结果时,同样必须使用本技能(配合 docx 技能完成文档操作)。
理论纵深审查子规则。在 Phase 1 和 Phase 2 中被调用,用于识别论文隐含前提、定位理论坐标、执行多框架重审。所有理论洞察必须转化为可执行的修改建议,不得以抽象批评形式输出。
Use this skill whenever the user wants to create, read, edit, or manipulate Word documents (.docx files). Triggers include: any mention of 'Word doc', 'word document', '.docx', or requests to produce professional documents with formatting like tables of contents, headings, page numbers, or letterheads. Also use when extracting or reorganizing content from .docx files, inserting or replacing images in documents, performing find-and-replace in Word files, working with tracked changes or comments, or converting content into a polished Word document. If the user asks for a 'report', 'memo', 'letter', 'template', or similar deliverable as a Word or .docx file, use this skill. Do NOT use for PDFs, spreadsheets, Google Docs, or general coding tasks unrelated to document generation.
分析论证专项审阅子规则。当段落被识别为分析论证型时,由主 Skill 路由到此处。覆盖主张清晰度、证据匹配度、解释深度、理论关联、逻辑推进、边界意识、回应研究问题等 7 大审查维度。
| name | paper-review-fact |
| description | 事实性描述专项审阅子规则。当段落被识别为事实性描述型时,由主 Skill 路由到此处。覆盖准确性、来源可追溯性、完整性、边界性、解释性、规范性等 6 大审查维度。 |
政策背景说明、行业现状描述、研究对象现状介绍、历史沿革、统计数据呈现、表格/图表说明、案例事实介绍、现实问题陈述、制度安排描述、调研材料中的客观事实摘要。
事实性段落本身不做判断,但它的质量直接决定后续分析的地基是否牢固。来源不清或事实失真会导致整篇论文的分析建立在沙上。
"根据……数据……""截至……""某政策规定……""数据显示……""某机构发布……""近年来……呈现出……趋势"
F1 背景事实型 / F2 对象说明型 / F3 数据呈现型 / F4 政策制度型 / F5 历史沿革型 / F6 案例事实型 / F7 比较事实型
需警惕的表述:
"近年来,X行业发展迅速" → 哪些年?什么指标衡量的"迅速"? "该政策取得了显著成效" → 什么指标的成效?与什么比?
需改进的示例:
"据相关资料显示,该行业产值已超过万亿元。" → 问题:"相关资料"不是来源,读者无法核实
典型越界示例:
"X政策的出台使得Y问题得到根本解决。" → 政策文本≠执行效果,"根本解决"过强
好的桥梁句示例:
"上述数据表明,X地区的Y指标在2018-2022年间呈持续下降趋势,这为后文分析Z问题的成因提供了重要的事实依据。"
| 风险 | 表现 | 动作 |
|---|---|---|
| 背景堆砌 | 大量背景但与主线关系弱 | 删无关背景,收束到问题 |
| 事实空泛化 | "近年来""显著"等高频抽象词 | 具体化,数字化 |
| 来源模糊化 | "有资料表明""据统计"无出处 | 补注释,明确机构年份 |
| 数据陈列化 | 只列数据没有解释 | 增加解释,加比较基线 |
| 事实越界推断 | 从局部推整体,现象跳因果 | 收束判断,降低强度 |
| 案例失真 | 案例像新闻故事,关键事实不全 | 补关键事实,说明代表性 |
analysis 规则,检查解释是否有证据、判断是否越界intro 规则,检查是否服务于问题提出literature 规则检查引文准确性