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academic-thesis-review 学术论文审阅

Multi-round review skill for Chinese management-oriented master's theses, especially MBA, MEM, and MPA, with applicability to similar professional and applied research theses.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
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V 1.1.0
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academic-thesis-review

技能:学术论文审阅(中文硕士学位论文)

描述

对中文硕士学位论文进行多轮学术审阅。采用3轮审阅策略(宏观→逐章→跨章一致性)。扮演严格的教授审稿人角色,生成可操作的中文修改意见。支持迭代版本循环。

触发短语

  • - 审阅论文 / review thesis
  • 论文评审 / 学术评审
  • 帮我看看论文 / 论文有什么问题
  • 再做一轮审阅 / 修改后再看看

前置条件

  • - 论文文件为 .docx 格式
  • 可使用Python进行文本提取(zipfile + xml.etree.ElementTree)
  • 若工作目录中存在 review_results.md,则自动触发迭代模式(参见阶段一 § 先前审阅检测)

第一部分:规则与说明

核心规则

执行顺序

第1轮 ─┐ ┐
├─ (并行或顺序) ───├→ 第3轮 → 整合 → 用户修改
第2轮 ─┘ ┘

  • - 第1轮第2轮 之间没有硬性依赖关系。智能体可根据自身能力和上下文约束,选择并行或顺序执行。
- 第1轮: 审阅论文全文。输出:宏观结构审阅 + 章节依赖关系图。 - 第2轮: 按文档顺序依次审阅各章节。每个章节的审阅可访问之前所有已审阅章节的摘要卡。输出:逐章问题 + 逐章摘要卡。
  • - 第3轮 依赖于第1轮和第2轮均完成。它协调前两轮的输出,然后审阅章节配对。输出:跨章一致性问题 + 配对覆盖日志。
  • 所有3轮审阅的原始文本相同——用户在所有轮次完成后才进行修改。

默认论文假设

标准硕士学位论文结构:摘要 → 引言 → 文献/理论 → 方法论 → 分析/结果 → 结论 → 参考文献 → 附录。不限制研究主题、行业或案例类型。

非标准回退: 如果论文使用非标准章节名称或合并章节,则按功能映射章节:研究问题 → 文献支撑 → 方法设计 → 结果呈现 → 结论。

冲突解决(权威性——所有轮次均以此为准)

  1. 1. 证据优先,其次严重程度。 如果第2轮/第3轮的证据推翻了第1轮的发现,则严重程度遵循新证据——不要为第1轮已被第2轮/第3轮驳斥的主张保留第1轮更高的严重程度。
  2. 如果第2轮和第3轮对同一发现意见不一,则优先采纳有更直接的全文本证据支持的结论。
  3. 如果多轮独立确认了同一问题但严重程度不同,则保留较高的严重程度

验证类型

所有审阅清单均使用这些标签。在此一次性定义;全文引用。

  • - [D] = 可直接从论文文本验证
  • [S] = 仅怀疑——标记以供仔细查看,智能体无法确认
  • [M] = 需要在论文文本之外进行人工验证(原始Word文件、源文献或外部事实)

严重程度标准

  • - 🔴 必须修改——威胁可信度、结论有效性或答辩安全(数据矛盾、研究问题未回答、方法-结果不匹配、明显事实错误、实质性跨章冲突)
  • 🟡 强烈建议修改——削弱学术质量但非致命(论证不充分、文献-方法联系薄弱、术语不稳定、结构松散)
  • 🟢 建议修改——措辞、润色或改进,不影响结论

阶段一:文本提取

通过Python从 .docx 提取纯文本:

python
import zipfile, xml.etree.ElementTree as ET

docxpath = rTO_DOCX>
z = zipfile.ZipFile(docx_path)
doc_xml = z.read(word/document.xml)
tree = ET.fromstring(doc_xml)
ns = {w: http://schemas.openxmlformats.org/wordprocessingml/2006/main}
paragraphs = tree.findall(.//w:p, ns)
full_text = []
for p in paragraphs:
runs = p.findall(.//w:r/w:t, ns)
line = .join(r.text for r in runs if r.text)
if line.strip():
full_text.append(line)
result = \n.join(full_text)

输出到 reviewartifacts/thesisfulltext.txt。如果目录不存在则创建。记录段落数和字符数作为基线指标。

准备工作

提取后,准备:

  • - 全文文件——用于第1轮
  • 逐章拆分文件——用于第2轮
  • 论文摘要块——标题 + 完整中文摘要 + 完整英文摘要 + 目录(约500-1000字符),在第2轮和第3轮中用作上下文前缀

章节拆分规则

  • - 按顶级章节标题拆分(例如,第1章、第一章、1 绪论)
  • 子标题(2/3级)属于其父章节
  • 长章节:在第2轮中按小节块阅读,但每个顶级章节输出一个整合结果和一个摘要卡
  • 短章节:在第2轮中标记为结构弱点;除非用户确认,否则不自动合并
  • 边界模糊:询问用户确认,而非猜测

先前审阅检测(迭代模式)

提取后,检查当前工作目录中是否存在 review_results.md。

未找到 → 初版模式:

  • - 版本 = 第1版
  • 无先前问题可加载
  • 正常进行

找到 → 迭代模式:

  1. 1. 解析先前的 review_results.md 以提取:

- 先前版本号 → 新审阅的版本号加1
- 本版问题清单中的所有先前问题及其严重程度、位置和描述
  1. 2. 按位置字段对每个先前问题进行分类:

- 位置为全局的问题 → 在第2轮中重新分配到相关章节
- 位置为第X章的问题 → 第2轮(在阶段B审阅该章节时注入)
- 位置为第X章→第Y章的问题 → 第3轮(在审阅该配对时注入)
  1. 3. 验证标记(在第2轮的阶段B和第3轮中应用):

- 问题已解决 → 标记 ✅已修改
- 问题部分解决 → 标记 ⚠️部分修改,描述剩余部分
- 问题未改变 → 标记 ❌未修改

迭代模式:问题注入策略

关键原则:发现与验证分离

为防止锚定偏差(智能体将先前问题视为检查清单而非执行独立审阅),注入策略设计如下:

第1轮:不注入

  • - 完全按初版模式执行(完全独立)
  • 不注入任何先前问题,包括全局问题
  • 理由:第1轮发现的问题通常也可在第2轮/第3轮中发现;通过具体章节验证全局问题更精确

第2轮:逐章两阶段审阅

  • - 阶段A(独立发现): 审阅章节时显示历史问题
  • 阶段B(历史验证): 注入章节特定问题 + 相关的全局问题进行验证
  • 参见§2.x了解详细的阶段A/B执行规则

第3轮:跨章验证

  • - 注入跨章历史问题(位置=第X章→第Y章)
  • 对阶段A中声明无新发现的章节执行抽查

反捷径规则:

  • - ✅ 应做: 在看到任何历史问题之前完成阶段A输出。使用维度覆盖检查清单确认系统性审阅。
  • 不应做: 合并阶段A和阶段B。跳过维度覆盖检查清单。在没有检查清单证据的情况下声称无新问题。

提取限制

  • - 图表/图像丢失——仅保留标题和文中引用
  • 表格结构扁平化为文本行
  • 公式可能不完整或缺失
  • 交叉引用(图X.X, 表X.X)作为文本保留,但无法验证实际目标
  • 页眉/页脚和页码未提取

阶段二:三轮审阅

第1轮:宏观结构审阅

输入: 论文全文。(在迭代模式中:不注入先前问题——按初版模式执行)
重点: 鸟瞰式结构和逻辑评估。不要给出行级编辑。
长输入回退: 如果全文超过稳定的单次通过上下文,则以大的顺序块阅读并重叠,然后在输出依赖关系图之前对所有第1轮的发现进行一次通过,以确保跨块一致性。

1.1 阅读顺序

  1. 1. 标题页和元数据
  2. 目录
3

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 academic-thesis-review-1776100682 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 academic-thesis-review-1776100682 技能

通过命令行安装

skillhub install academic-thesis-review-1776100682

下载

⬇ 下载 academic-thesis-review v1.1.0(免费)

文件大小: 19.37 KB | 发布时间: 2026-4-14 10:33

v1.1.0 最新 2026-4-14 10:33
Version 1.1.0

- Added detailed instructions for storing extracted plain text files in a `review_artifacts` directory with timestamped filenames.
- Enhanced iterative review mode: clarified issue injection strategy to prevent anchoring bias, separating independent discovery (Phase A) from historical verification (Phase B) in Round 2.
- Specified that prior global issues are not injected into Round 1 of iterative mode; instead, they are redistributed for per-chapter verification in Round 2.
- Updated the process for handling prior issues and clarified anti-shortcut rules, requiring systematic checklist coverage for discovery before verification.
- Removed the `.gitignore` file from the repository.

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