Paper Checker（期刊投稿论文质检）
Overview
本 skill 用于在论文投稿前对稿件做一次结构化质量体检，提前定位编辑/审稿人最可能退回的问题（格式、规范、表达、逻辑、引用、信息完整性、研究严谨性），输出一份按严重级别排序、可逐项修改的清单。面向中英双语期刊稿件，支持 PDF、Word(.docx)、Markdown 输入。
定位与边界（务必遵守）：本 skill 是"质检与改进助手"，不是代写工具。它帮助作者发现并修正问题，并给出可操作建议；不替代学术诚信，不提供绕过查重 / AI 检测的手段。对"疑似高重复 / 疑似 AI 生成"的段落，本 skill 仅提示风险并建议作者自行核实、规范引用、显式标注 AI 辅助情况，绝不指导如何规避检测。严禁编造任何数据、实验结果或参考文献——模型只可引用稿件内已有数据，或建议作者补充实验 / 引用权威外部来源并标注出处。
When to Use
- 用户上传或指向一篇论文 / 稿件，并表达"检查这篇论文""投稿前帮我看看""审一下格式""引用有没有问题""基金 / 作者信息全不全""逻辑通不通""结论有没有数据支撑""理论推导对不对"。
- 输入文件类型：
.pdf（先经 Read 工具抽取正文）、.docx、.md/.txt。 - 不适用：学位论文 / 课程论文（维度与体例差异大）、纯润色代写、生成伪造数据或虚构参考文献、规避原创性检测。
Workflow
- 确认范围与目标期刊：确认目标期刊（用于第 (3) 项严格格式检查）与用户最关心的维度。若用户未指定期刊，默认假设一种体例（中文稿 GB/T 7714 / 英文稿 APA·Vancouver）并在报告中显式注明，同时建议补充。用户未指定维度时，默认全维度检查。
- 抽取文本
-.docx/.md/.txt：直接交给scripts/check_manuscript.py。
-.pdf：先用 Read 工具抽取正文（文字 + 版式），另存为.md临时文件，再交给脚本。 - 运行自动检查
bash python <skill_dir>/scripts/check_manuscript.py <manuscript> --lang auto
脚本输出 JSON，包含章节完整性、标题层级、图表交叉引用、参考文献（重复 / 年份 / DOI）、作者 / 基金信息、中英文基础语言问题，以及"试验报告式罗列""结论缺数据支撑"的启发式发现项。 - 加载参考规范：按需读取
references/journal_standards.md（期刊通用体例、作者 / 基金 / 伦理信息要求、常见退稿问题、研究严谨性检查要点）与references/citation_styles.md（GB/T 7714 / APA / Vancouver 样例与常见错误）。 - 深度审阅（由模型完成，含四项研究严谨性检查）：脚本无法判定的维度由模型基于全文语义给出判断，并逐项落实以下四点：
- (1) 结论的数据支撑：逐条核对每条结论性表述（表明 / 证明 / 说明 / show / demonstrate / conclude）是否能在"结果"或文中找到对应量化证据（数值、图 / 表、统计检验）。无数据支撑的结论，要求作者补充对应数据或删除该论断；模型不得编造数据，只能引用稿件内已有数据或建议补充实验 / 引用权威外部来源并标注出处；警惕由样本过度泛化到全局而未加限定。
- (2) 理论分析的数学验证：若稿件含理论推导 / 公式，复核——假设是否合理且显式、推导步骤是否自洽、量纲 / 单位是否一致、边界条件与适用范围是否说明、最终结论是否由前提逻辑推出（而非跳跃）。可代做：代数重推关键公式、代入特例 / 极限检验、检查不等式方向、验证数值示例自洽。输出逻辑断点、未证假设、量纲错误或不自洽处及修正方向（非代做全部推导）。
- (3) 严格按目标期刊格式编辑：以确认的目标期刊《作者须知》为最高依据，逐项核对题名格式、摘要结构化要求、关键词数量与词表、章节顺序、参考文献著录、图表分辨率 / 编号、作者 / 基金 / 伦理声明字段。未指定期刊时默认假设须显式注明。
- (4) 正文分析禁止试验报告式罗列：标记以数据 / 表罗列为主、缺少"为什么""受何因素影响""影响机制"的段落；要求每部分含明确研究目标 → 因素分析（哪些变量影响、如何作用）→ 影响结果（定量 + 机理解释）。 - 生成报告：套用
assets/report_template.md，汇总"自动发现 + 模型审阅"，按 错误 / 警告 / 建议 三级输出，每条含"位置—问题—修改建议"，并给出优先级修改顺序。
Check Dimensions（维度）
- 格式规范：标题层级、字体 / 字号约定、图表编号与题注、章节完整性（摘要 / 关键词 / 引言 / 方法 / 结果 / 讨论 / 结论 / 参考文献）、参考文献著录格式；(3) 严格按目标期刊《作者须知》体例编辑——检查前须确认目标期刊并逐条对照其格式要求。
- 写作质量：错别字、语法、学术表达、冗余啰嗦、中英文混排空格、术语前后一致。
- 逻辑结构：研究问题—方法—结果—结论的闭环；章节衔接；论证是否完整；有无自相矛盾或跳跃。
- 引用与原创性：引注与参考文献是否一一对应、参考文献是否齐全 / 重复、DOI 格式、疑似高重复或疑似 AI 生成的高危段落提示。
- 作者信息：作者姓名（含拼音）、单位（中英文）、ORCID、通讯作者与邮箱、作者贡献声明。
- 基金信息：基金项目名称与编号、资助声明、利益冲突 / 伦理审批声明（如适用）。
- 研究严谨性（结论·理论·深度）：
- 结论数据支撑：每条结论须有文中可靠数据 / 结果支撑；无数据支撑不得下结论。模型仅可引用稿件内已有数据或建议作者补充 / 引用权威外部来源，严禁编造数据。
- 理论分析数学验证：若稿件含理论推导 / 公式，须用数学方法复核逻辑（量纲一致性、假设合理性、推导步骤、边界条件、结论是否由前提推出）。
- 分析深度：正文分析禁止"试验报告式"罗列结果；须含明确研究目标、因素分析、影响结果 / 机理的详实论述。
Automated Checks Reference（scripts/check_manuscript.py）
脚本为确定性 / 启发式规则检查，输出 JSON：
stats：语种、中文字数、英文词数、已识别章节、图表使用数、参考文献条数。findings[]：每项含dimension/severity（error | warning | info）/location/message/suggestion。
确定性覆盖范围：
- 核心章节是否存在（缺失则 warning）。
- 标题层级是否跳级（如 H1 直接到 H3）。
- 图表交叉引用：正文引用了 Figure/Table N 但无对应题注（caption），提示编号或插入遗漏。
- 参考文献：条目数、疑似重复、缺发表年份、DOI 格式异常、缺少参考文献章节。
- 作者信息：通讯作者无邮箱、缺 ORCID、缺单位 / 机构。
- 基金信息：缺资助声明、有声明但缺项目编号。
- 语言：中英文之间缺空格、连续中文标点、英文句号后缺空格、标点前多余空格、连续多空格。
启发式覆盖范围（需模型复核）：
- 分析深度：结果 / 讨论段落数值密度高但缺解释线索 → 疑似"试验报告式"罗列（warning）。
- 结论支撑：结论含论断性表述但无任何量化锚点 → 提示补数据或删论断（warning）。
模型审阅范围（脚本无法判定，由模型完成）：
- (1) 结论与数据的逐条对应；(2) 理论推导的数学验证；(3) 目标期刊格式逐条符合度；(4) 分析深度的语义判定与改写建议；写作质量与逻辑结构的整体判断。
注意：自动 / 启发式检查存在漏报 / 误报；模型审阅项为主观判断，报告中须标注"建议"。涉及具体数值时注明"请核对目标期刊要求"，不臆测上限。
Output
- 默认输出一份 Markdown 检查报告（模板见
assets/report_template.md），可直接交付用户。 - 报告结构：总评 → 严重问题速览 → 分维度问题清单（位置 / 问题 / 建议，含"研究严谨性"专节）→ 优先级修改顺序。
- 报告须明确区分"确定性自动发现"与"模型主观建议"，并标注体例参考来源。
Notes
- 不臆测期刊具体字数 / 格式上限；涉及具体数值时注明"以目标期刊《作者须知》为准"。
- 对原创性风险仅提示，不代查重，不指导规避。
- 严禁编造数据：结论缺支撑时只可指出文中已有数据或建议作者补充 / 引用权威来源并标注出处。
- 若稿件为 PDF 且抽取质量差，提醒用户提供更佳的 Word / Markdown 源文件以提升检查准确度。
