论文微单元批量生成与合并器用于把一篇论文拆分为大量微单元，逐单元生成文本后自动合并，主要面向 CUMCM 风格的长论文写作场景。
用途 该技能保留并组织 CUMCM 风格的高质量长文提示词资产，包括章节拆解、段落与句级写作模板、评分点覆盖和交叉引用要求。配合脚本可自动完成微单元生成、合并、编号与交叉引用检查，产出 quickstart 验证草稿或低能力模型兜底草稿。正式论文不应机械拼接微单元，Agent 应把本技能作为提示词资产库、结构辅助器和局部重写来源，在证据门禁通过后进行全局写作。正式论文主写、1/1.1/1.1.1 范式约束、18000-25000 字数门禁和正式 Word 排版由 paper-formal-writer 负责。
主要能力
- 读取 paper_output/tasks.json，按微单元编号顺序生成 paper_output/micro_units/*.txt 和 paper_output/generate_log.json。
- 通过 scripts/merge.py 清理历史微单元过程标签，按章节合并，生成 paper_output/final_paper.md、paper_output/final_paper.docx 和 paper_output/ref_check.md。
- 自动生成目录与章节编号，统一图、表、公式、参考文献编号，并做交叉引用替换与检查。
- 脚本内部集成 python-docx，可直接生成 .docx，不依赖 Pandoc；数学公式以 LaTeX 源码形式保留在 Word 中，需用户使用 MathType 或 Word 自带工具渲染。
- 附录 A 提供约 2000 个微单元的 CUMCM 论文分步生成提示词，覆盖摘要、问题重述、问题分析、模型假设、符号说明、模型建立与求解、结果分析与可视化、模型检验、结论与建议、不足与展望、参考文献、附录等部分。
使用方式 启动或继续正式任务前，必须运行： python .claude/skills/paper-workflow-orchestrator/scripts/workflow_guard.py --skill paper-micro-unit-generator 若输出 [WORKFLOW FAIL] 或 status != "PASS"，应停止本技能并按报告回补前置阶段。
典型步骤：
- 先调用 quality-assurance-auditor 生成 paper_output/tasks.json。
- 如需具体数值与模型名，填写 step3_filled_placeholder.py（可选）。
- 运行 python .claude/skills/paper-micro-unit-generator/scripts/generate_all_offline.py 生成 paper_output/micro_units/*.txt。
- 运行 python .claude/skills/paper-micro-unit-generator/scripts/merge.py 生成 paper_output/final_paper.md。
- 最后用 quality-assurance-auditor 对全文做一致性与评分点审计（可选但推荐）。
合并完成后必须调用 context-memory-keeper，更新项目进度并记录 final_paper.md 的路径。
适用场景
- 用户已明确采用 CUMCM 风格的细粒度拆分模板，希望把一篇大论文拆成大量小片段，逐步生成并自动合并。
- 已有题意对齐与模型路线，并完成数据计算与占位符填充，下一步需要系统写完所有文字。
- 需要 quickstart 验证草稿或低能力模型兜底草稿。
限制
- 本技能不得作为孤立入口；用户要求完整论文、生成 Word、继续流程或不确定阶段时，先回到 paper-workflow-orchestrator 判断当前 S0-S8 阶段。
- 运行前必须满足 paper_output/tasks.json 已存在且可读，否则必须先调用 quality-assurance-auditor。
- 微单元编号只用于文件名、日志和局部重跑，不得作为正文标题写入最终稿。
- 合并输出以 paper_output/final_paper.md 为唯一权威合并稿，不要在根目录或其他目录另起 final_paper.md。
- 若 ref_check.md 报断链，则视为未完成，需要修复后重跑合并。
- 仅需补写少量段落或修订现有论文时，可直接局部生成，不必动用完整微单元系统；英文简短摘要或 PPT 文本等场景，本技能会显得过重。
- 正式论文必须由 Agent 读取完整证据链后全局改写或重写，并再次调用 quality-assurance-auditor。
- 关于收费、价格、平台支持等具体信息，资料中暂未提供。