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$ agentstack add skill-light0305-light-skills-light-paper-drafting ✓ scanned · ✓ verified — works with Claude Code, Cursor, and more.
Security review
✓ PassedNo issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →
- ✓ Prompt-injection patterns
- ✓ Secret / credential exfiltration
- ✓ Dangerous shell & filesystem operations
- ✓ Untrusted network calls
- ✓ Known-malicious package signatures
What it can access
- ● Network access Used
- ✓ Filesystem access No
- ✓ Shell / process execution No
- ✓ Environment & secrets No
- ✓ Dynamic code execution No
From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.
About
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 [--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):
- 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。
- 贡献清单(3 条左右):作为全文 pillar,每节都要服务于它。
- 大纲 + 论证图(Argument Map):先把"论点→证据→反驳"链条画出来再落笔。
- 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(titlepattern/节序/摘要五段)取自方法论层(patternslibrary + 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:"`
做到,但;本文通过补上`"——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。
工具调研笔记(真实端点/方法/局限)见 references.md。
Source & license
This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.
- Author: Light0305
- Source: Light0305/Light-skills
- License: MIT
- Homepage: https://github.com/Light0305/Light-skills#readme
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