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thesis-reviewer

写作与研究

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更新于 10-21 16:21

技能介绍

用途

thesis-reviewer 是一个学位论文系统性评审与语义审查技能，以研究生导师或盲审专家的视角，对学位论文进行全面质量检查与语义级精审。它适用于论文盲审、质量评估、语义重复排查、术语一致性核对、AI 写作痕迹识别等场景，帮助作者发现论文中的结构、逻辑、表述和写作风格问题。

审查模式

根据用户需求，技能可选择执行以下模式：

  • 全面评审：触发词为「盲审」「评审」「全面检查」，执行 Part A（宏观评审）+ Part B（语义精审）+ Part C（AI 痕迹审查，默认执行）。
  • 宏观评审：触发词为「评审意见」「论文质量」「能否毕业」，仅执行 Part A。
  • 语义精审：触发词为「语义重复」「术语一致」「冗余检查」「跨章对比」，仅执行 Part B。
  • AI 风格审查：触发词为「AI 风格」「AI 痕迹」「人味化检查」「写作风格审查」「去 AI 味」，仅执行 Part C，也可在全面评审或单章审查中默认包含。
  • 单章审查：触发词为「审查第 N 章」「检查这一节」，执行指定章的 Part B 第一轮 + Part C（默认执行），以及 Part A 维度 4-5。

Part A：宏观评审

从导师或盲审视角，按五个维度评审：

  • A1 选题与综述：选题价值、综述质量、问题导向。
  • A2 理论基础与研究方法：概念准确性、方法科学性、技术路线。
  • A3 工作量与研究成果：工作饱满度、论证与分析、创新与贡献。
  • A4 论文逻辑与结构：篇章结构、段落连贯。
  • A5 学术写作与格式规范：语言表达、图表质量、排版规范。

产出包括总体评价（最大亮点、最致命缺陷、是否达到学位水平）、分维度修改意见和落地建议。

Part B：语义精审

采用三轮审查流程，问题分类标记包括：REP（语义重复）、RED（语义冗余）、CON（表述冲突）、TRM（术语不一致）、LNK（衔接断裂）、FMT（格式瑕疵）。

  • 第一轮：章内审查：逐章读取全部 .tex 文件，按核心技术章优先顺序（第 3→4→5→6→2→1→7 章）检查段内冗余、节间重复、章内术语与符号一致性、各节首尾过渡衔接、论证深度。
  • 第二轮：跨章审查：针对高频重复或冲突域，同时读取两章相关节做对比，检查核心概念定义、算法描述、问题定义、流程描述、研究区背景、参数值、基线方法定义等是否跨章重复或冲突。
  • 第三轮：术语与符号一致性：建立术语-符号对照表，核对核心术语中文表述、数学符号写法、英文缩写、图表编号引用、量纲与单位的一致性。

辅助操作包括关键词快速扫描，标记出现在 3 个以上文件中的术语为「跨章重复候选」。

Part C：AI 风格审查

与 academic-writing 的 humanizer-zh 规则一致，旨在识别典型 AI 辅助写作的文体特征，便于针对性改写、提升自然度与学术人味，不用于判定是否抄袭。检查维度包括：机械过渡、句长均匀、抽象套话、AI 惯用词、惯用句式与结构、词汇单一、并列结构过工整、段落结构雷同。问题标记包括 AIT（AI 典型过渡）、AIS（AI 典型句式）、AIV（AI 惯用词）、AIF（惯用句式/结构）、AIW（词汇单一）、AIP（结构雷同）。执行时逐章扫描正文（不含图表、公式），对照 humanizer-zh 模式清单，标注文件:行号、类型、原文片段与修改建议。若项目内存在 academic-writing 技能的 scripts/ai_detector.py、scripts/text_analyzer.py，可辅助定位高风险段落。

产出格式

  • 问题清单表：包含编号、类型、位置（文件:行号）、问题描述、建议修改、优先级。Part B 使用 REP/RED/CON/TRM/LNK/FMT，Part C 使用 AIT/AIS/AIV/AIF/AIW/AIP。优先级分为高（影响学术严谨性）、中（影响阅读体验）、低（细节瑕疵）。
  • 全面评审报告：包含总体评价与评分（按 A1-A5 五维度）、关键问题汇总、AI 痕迹诊断（若执行 Part C）、修改优先级排序与落地建议。

执行流程

  1. 全局概览：快速通读摘要、绪论和结论，把握研究目标与核心结论。
  2. 宏观评审（Part A）：按 A1-A5 五维度交叉检查（全面评审时执行）。
  3. 语义精审（Part B）：按三轮流程逐步执行（全面评审或语义精审时执行）。
  4. AI 风格审查（Part C）：按 humanizer-zh 规则与检查维度逐章扫描；全面评审与单章审查时默认执行，也可应用户要求仅执行 Part C。
  5. 汇总输出：合并所有问题清单，按优先级排序，输出完整审查报告（含 AI 痕迹诊断小结，若已执行 Part C）。

适用场景与限制

该技能适用于学位论文的盲审准备、质量自查、语义重复排查、术语一致性核对、AI 写作痕迹识别等场景。其 AI 风格审查部分仅作写作质量与风格优化参考，不用于判定是否抄袭。技能的具体安装方式、依赖环境、收费模式等信息暂未提供。