Akademischer-Papier-Strategist

Was macht Akademischer-Papier-Strategist?

Überblick

Diese Fähigkeit bietet einen systematischen Rahmen für die strategische Planung akademischer Arbeiten in Philosophie und interdisziplinärer Forschung. Sie führt Sie durch drei Phasen – von der Plattformauswahl bis zur optimierten Gliederung – mit KI-gestützter Literatursuche, Identifikation von Forschungslücken, Originalitätsbewertung und qualitätsgesichertem Gliederungsdesign.

Ausgabe: Eine detaillierte, review-bereite Papiergliederung mit unterstützender Dokumentation (Plattform-Stilleitfaden, Literaturreview, Lückenanalyse, Gutachterbewertung).

Komplementäre Fähigkeit: Verwenden Sie academic-paper-composer, um die Gliederung auszuführen und das vollständige Papier zu verfassen.

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Wann diese Fähigkeit verwendet werden sollte

Verwenden Sie academic-paper-strategist, wenn Sie Folgendes benötigen:

Planungsphase:

• Entwurf eines Forschungsartikels von der ersten Idee bis zur strukturierten Gliederung
• Identifikation einer geeigneten Veröffentlichungsplattform (PhilArchive, arXiv, etc.)
• Verständnis der Schreibstandards für eine bestimmte Preprint-Plattform

Recherchephase:

• Durchführung einer systematischen Literatursuche
• Identifikation von Forschungslücken mit Nachweisen
• Bewertung der Originalität Ihrer Forschungsidee
• Vorhersage des potenziellen Einflusses

Entwurfsphase:

• Strukturierung von Papierkapiteln und Argumenten
• Optimierung der Gliederung aus der Gutachterperspektive
• Vorbereitung einer einreichungsfertigen Strategie

Auslöser:

• "Planen Sie ein Papier zu [Thema]"
• "Helfen Sie mir, ein Papier über [Gegenstand] zu entwerfen"
• "Identifizieren Sie Forschungslücken in [Feld]"
• "Ist diese Idee originell?"
• "Welche Plattform sollte ich zur Einreichung wählen?"

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Workflow-Übersicht

Phase 1: PLATTFORMANALYSE (Zielauswahl + Stile lernen)
    ↓
Phase 2: THEORETISCHER RAHMEN (KI-gestützte Lückenidentifikation)
    ↓
Phase 3: GLIEDERUNGSOPTIMIERUNG (Qualitätsgesichertes Design)
    ↓
Ausgabe: Detaillierte Gliederung + unterstützende Dokumentation

Qualitätstore: 3 Validierungsprüfpunkte stellen sicher, dass jede Phase vor dem Fortfahren den Standards entspricht.

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Phase 1: Plattformanalyse

Ziel

Identifizieren Sie die optimale Einreichungsplattform und verstehen Sie deren Schreibstandards durch systematische Analyse von Beispielpapieren.

Vom Benutzer erforderliche Eingabe

• Kernforschungsidee oder -thema (kurze Beschreibung)
• Zielplattform (optional – falls unklar, werde ich empfehlen)
• Feld/Disziplin (Philosophie, Kognitionswissenschaft, interdisziplinär, etc.)

Workflow

Schritt 1.1: Plattformauswahl (falls erforderlich)

Falls die Zielplattform unklar ist, werde ich:

1. Kandidatenplattformen auflisten basierend auf dem Forschungsinhalt:

   • PhilArchive/PhilPapers: Philosophiepapiere, Phänomenologie, Metaphysik
   • arXiv (cs.AI, q-bio.NC): Computergestützt, Neurowissenschaften, KI-bezogen
   • PhilSci-Archive: Wissenschaftsphilosophie, formale Methoden
   • PsyArXiv: Psychologie, Kognitionswissenschaft
   • SocArXiv: Sozialwissenschaften, interdisziplinär

2. Jede Plattform bewerten:

   • Übereinstimmung des Fachgebiets (passt Ihr Thema?)
   • Methodenübereinstimmung (philosophisch/empirisch/computergestützt)
   • Annahmekriterien
   • Typischer Review-Zeitplan

3. Empfehlung mit Begründung geben

4. Entscheidungspunkt 1: Sie bestätigen die Plattform oder schlagen eine Alternative vor

Schritt 1.2: Beispielpapiersuche (KI-gestützt, qualitätsgesichert)

Ich werde eine mehrdimensionale Suche nach 8-10 repräsentativen Papieren durchführen:

Suchstrategie (laden Sie references/search_strategy.md für Details):

Zeitdimension:

• Aktuell (letzte 6 Monate): 3 Papiere – aktuelle Trends erfassen
• Gegenwärtig (1-2 Jahre): 3 Papiere – etablierte Standards
• Klassiker (hoch zitiert): 2 Papiere – Qualitätsbenchmarks

Relevanzdimension:

• Schlüsselwortkombinationen aus Ihrem Thema verwenden
• Jedes Papier 0-10 auf Relevanz bewerten
• Nur Papiere mit Bewertung ≥7/10 behalten

Diversitätsdimension:

• Mehrere Autoren (≥5 einzigartig)
• Unterschiedliche Forschungsperspektiven
• Variierende Papierlängen

Verwendete Werkzeuge:

• Exa MCP (semantische Suche)
• Tavily MCP (Websuche)
• Plattformspezifische Suche (PhilPapers, arXiv)

Qualitätsvalidierung: Nach der Suche führe ich scripts/evaluate_samples.py aus, um einen Bewertungsbericht zu generieren:

python scripts/evaluate_samples.py

Dies erzeugt:

• Beispielqualitätsmetriken
• Zeitverteilungsprüfung
• Relevanzstatistiken
• Diversitätsbewertung
• Bestanden/Nicht bestanden-Empfehlung

Qualitätstor 1 (muss bestehen):

• ✓ Beispielpapiere ≥8
• ✓ Zeitverteilung ausgewogen
• ✓ Durchschnittliche Relevanz ≥8/10
• ✓ Einzigartige Autoren ≥5

Bei Nichtbestehen: Erneute Suche mit angepassten Kriterien

Schritt 1.3: Extraktion der Schreibstandards

Aus den 8-10 Beispielpapieren werde ich extrahieren:

Strukturelle Muster:

• Zusammenfassungsstruktur (Problem→Methode→Ergebnisse→Beitrag?)
• Kapitelorganisation (wie viele Abschnitte? typischer Ablauf?)
• Durchschnittliche Anteile (Einleitung 15%, Hauptteil 70%, Schluss 15%?)

Stilmuster:

• Verwendung der ersten Person vs. Passiv
• Wie Argumente strukturiert sind
• Zitationsdichte und -format
• Verwendung von Fachterminologie

Formatspezifikationen:

• Typischer Wortzahlbereich
• Referenzzahlenbereich
• Konventionen für Abschnittsüberschriften

Ausgabe: [Plattform]_Schreibstandards_Leitfaden.md

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Phase 2: Theoretischer Rahmen

Ziel

KI-gestützte systematische Literatursuche, Identifikation von Forschungslücken und Originalitätsbewertung.

Vom Benutzer erforderliche Eingabe

• Kernforschungsfrage/-these (Ihr Hauptargument)
• Hintergrundkontext (warum Sie daran interessiert sind)
• Optional: Alle Papiere, die Sie bereits kennen

Workflow

Schritt 2.1: Literatursuche (KI-gestützt, vollautomatisch)

Wichtig: Diese Phase ist KI-gesteuert. Sie geben Ihre Idee; ich führe eine umfassende Literatursuche und Lückenanalyse durch.

Multi-Runden-Suchstrategie:

Runde 1: Direkte Suche (Primärliteratur)

1. Kernkonzepte aus Ihrer Idee extrahieren (3-5 Konzepte)
2. Schlüsselwortkombinationen generieren (10-15 Kombinationen)
   • Konzept + Konzept
   • Konzept + Methode
   • Synonyme und disziplinäre Varianten einschließen
3. Jede Kombination mit Exa/Tavily durchsuchen
4. 30-50 Kandidatenpapiere sammeln
5. Qualitätsfilter: Top 20 Papiere behalten (Relevanz ≥7/10)

Runde 2: Erweiterte Suche (Angrenzende Felder)

1. Neue Schlüsselwörter aus Papieren der Runde 1 extrahieren
2. Angrenzende Disziplinen durchsuchen:
   • Philosophie → Kognitionswissenschaft
   • Neurowissenschaft → Philosophie des Geistes
   • KI → Bewusstseinsstudien
3. 10-20 Brückenpapiere sammeln

Runde 3: Klassische Literatur (Grundlagenwerke)

1. Hochzitierte Papiere identifizieren (>100 Zitationen)
2. Zitationen aus Papieren der Runden 1-2 verfolgen
3. 5-10 Grundlagenpapiere sammeln

Gesamte Literaturbasis: 35-50 Papiere

Referenz laden: references/search_strategy.md für detaillierte Methodik

Schritt 2.2: Identifikation von Forschungslücken (KI-Analyse)

Unter Verwendung der gesammelten Literatur werde ich automatisch 3-5 Forschungslücken identifizieren:

Methoden zur Lückenidentifikation:

1. Konzeptkartierung:

   • Papiere auf Konzept × Methode-Matrix plotten
   • Weiße Räume identifizieren (unerforschte Kombinationen)

2. Problem-Lösungs-Analyse:

   • Welche Probleme adressiert die Literatur?
   • Welche Einschränkungen erkennen die Autoren an?
   • Welche Fragen bleiben unbeantwortet?

3. Zeitliche Analyse:

   • Was wurde einst untersucht, aber aufgegeben?
   • Was ist kürzlich entstanden, aber unerforscht?

Lückentypen:

• Vollständige Lücken: Keine bestehende Forschung
• Teillücken: Nur vorläufige Arbeiten, benötigt Entwicklung
• Kontroverslücken: Konkurrierende Theorien, keine Lösung

Für jede Lücke dokumentiere ich:

• Klare Definition (50-100 Wörter)
• Nachweise (3-5 Zitationen, die die Lücke zeigen)
• Bedeutungsbewertung (Hoch/Mittel/Niedrig)
• Machbarkeitsbewertung (Können Sie sie adressieren?)

Validierung: Führen Sie scripts/gap_analysis.py aus, um die Qualität sicherzustellen:

python scripts/gap_analysis.py

Dies validiert:

• Jede Lücke hat ≥3 Nachweise
• Definitionen sind spezifisch und klar
• Bedeutung ist gerechtfertigt

Qualitätstor 2 (muss bestehen):

• ✓ Literaturbasis ≥20 Papiere
• ✓ Identifizierte Lücken ≥3
• ✓ Jede Lücke hat ≥3 Nachweiszitationen
• ✓ Mindestens 1 Lücke mit hoher Bedeutung

Bei Nichtbestehen: Suche fortsetzen oder Forschungsrichtung ändern

Ausgabe: Literaturreview_Bericht.md + Forschungslücken_Analyse.md

Schritt 2.3: Originalitätsbewertung (KI-Analyse)

Ich werde automatisch die Originalität Ihrer Idee bewerten:

Schritt 1: Ähnlichkeitsanalyse

• Ihre Idee mit den Top 15 ähnlichsten Papieren vergleichen
• Ähnlichkeitsmatrix erstellen (Thema/Methode/Schlussfolgerung-Überschneidung)
• Gesamtähnlichkeitsprozentsatz berechnen

Interpretation:

• 80%: Hohe Ähnlichkeit, Neupositionierung erforderlich

• 50-80%: Moderat, Unterschiede betonen
• <50%: Gute Originalität, fortfahren

Schritt 2: Innovationsklassifikation

Identifizieren Sie, welche Innovationstypen zutreffen (mindestens 2 erforderlich):

1. Methodisch: Neuer Ansatz für bekanntes Problem
2. Theoretisch: Neuer Rahmen oder neues Modell
3. Anwendung: Bestehende Theorie auf neues Gebiet
4. Integrativ: Synthese separater Literaturen

Schritt 3: Wirkungsvorhersage (1-10 Skala)

Bewertungskriterien:

• Lückenbedeutung (5 Punkte): Kern- vs. peripheres Problem?
• Generalisierbarkeit (3 Punkte): Weit verbreitet anwendbar?
• Erklärungskraft (2 Punkte): Löst bestehende Rätsel?

Ziel: ≥7/10 für gutes Wirkungspotenzial

Ausgabe: Originalitätsbewertung_Bericht.md (Ähnlichkeitsanalyse + Innovationstypen + Wirkungsvorhersage + 300-Wörter-Begründung)

Schritt 2.4: Diskussion der Kernkonzepte (Interaktiv)

Entscheidungspunkt 2: Basierend auf der Literaturanalyse werde ich:

1. 3-5 Kernkonzepte zur Betonung vorschlagen
2. Begründung erklären (basierend auf Lückenanalyse + Literaturhäufigkeit)
3. Nach Ihrem Feedback fragen: Zustimmen? Anpassen? Hinzufügen?

Dadurch wird sichergestellt, dass sich das Papier auf die richtigen Konzepte konzentriert, um den Beitrag zu maximieren.

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Phase 3: Gliederungsoptimierung

Ziel

Entwerfen Sie eine strukturierte, review-bereite Gliederung, optimiert aus der Perspektive eines Gutachters.

Eingabe

• Literaturanalyse aus Phase 2
• Kernkonzepte (in Schritt 2.4 bestätigt)
• Plattformstandards aus Phase 1

Workflow

Schritt 3.1: Erstes Strukturdesign

Basierend auf Plattformstandards werde ich:

1. Kapitelstruktur entwerfen:

   • Zusammenfassung
   • Einleitung (mit Unterabschnitten)
   • Hauptteil (3-5 Kapitel, jedes mit Unterabschnitten)
   • Schluss

2. Wortzahlen zuweisen:

   • Einleitung: 15-20% der Gesamtzahl
   • Hauptteil: 60-70% der Gesamtzahl
   • Schluss: 10-15% der Gesamtzahl

3. Argumentationsablauf bestimmen:

   • Logischer Fortschritt der Ideen
   • Wo Konzepte eingeführt werden
   • Wo Einwände behandelt werden

Ausgabe: Erster_Gliederungsentwurf.md

Schritt 3.2: Selbstbewertung aus Gutachterperspektive

Ich werde die Gliederung bewerten, als wäre ich ein Plattformgutachter, unter Verwendung von 7 Dimensionen (laden Sie references/quality_standards.md für Kriterien):

7-Dimensionen-Bewertung (5 Punkte pro Dimension, insgesamt 35):

1. Argumentklarheit (1-5)

   • Ist die These klar?
   • Sind unterstützende Argumente identifizierbar?

2. Argumentvollständigkeit (1-5)

   • Irgendwelche logischen Lücken oder Sprünge?
   • Alle Prämissen gerechtfertigt?

3. Literaturunterstützung (1-5)

   • Erwartete Zitationsanzahl (40+ für Philosophie)
   • Schlüsselwerke abgedeckt?

4. Methodenklarheit (1-5)

   • Ansatz explizit (philosophisches Argument/phänomenologisch/etc.)?
   • Methode gerechtfertigt?

5. Originalitätsausdruck (1-5)

   • Beitrag klar?
   • Von bestehender Arbeit abgegrenzt?

6. Organisation (1-5)

   • Logischer Ablauf?
   • Proportionen ausgewogen?

7. Plattformpassung (1-5)

   • Entspricht dem Plattformstil?
   • Erfüllt Formatanforderungen?

Bewertung:

• Gesamt: X/35
• Bestehensschwelle: ≥28/35 (80%)

Anforderung: Muss mindestens 3-5 spezifische Probleme mit konkreten Verbesserungsvorschlägen identifizieren.

Ausgabe: Gutachterbewertung_Bericht.md

Schritt 3.3: Optimierungsempfehlungen (Datengetrieben)

Für jede Dimension, die <4/5 bewertet, werde ich bereitstellen:

Problembeschreibung:

• Welches spezifische Problem besteht?

Schweregrad (Hoch/Mittel/Niedrig):

• Hoch: Beeinträchtigt Annehmbarkeit des Papiers
• Mittel: Beeinträchtigt Papierqualität
• Niedrig: Geringfügige Verbesserung

Konkrete Lösung:

• Spezifischer umsetzbarer Fix
• Beispiel zur Implementierung

Erwartete Verbesserung:

• Wie stark wird dies die Punktzahl erhöhen?

Priorisierung:

1. Zuerst alle Probleme mit hohem Schweregrad
2. Dann Probleme mit mittlerem Schweregrad
3. Dann Probleme mit niedrigem Schweregrad (optional)

Entscheidungspunkt 3: Ich präsentiere Empfehlungen; Sie entscheiden:

• Akzeptieren (alle implementieren)
• Selektiv (auswählen, was implementiert werden soll)
• Ändern (Empfehlungen anpassen)

Schritt 3.4: Finale Gliederungserstellung

Nach Implementierung der genehmigten Optimierungen erstelle ich:

Detaillierte Gliederungsstruktur:

# [Papiertitel]

## Zusammenfassung (250 Wörter)
- [Abzudeckende Hauptpunkte]

## 1. Einleitung (1.500 Wörter)
### 1.1 Das Rätsel (400 Wörter)
- [Spezifische inhaltliche Anleitung]
### 1.2 Bestehende Ansätze (600 Wörter)
- [Zu diskutierende spezifische Theorien]
### 1.3 Beitrag dieses Papiers (500 Wörter)
- [Zu machende spezifische Behauptungen]

## 2. [Hauptkapitel] (1.200 Wörter)
### 2.1 [Abschnitt] (400 Wörter)
- [Argumentstruktur]
- [Wichtige Zitationen]
...

[Vollständige Struktur bis zur 3. Überschriftsebene]

## Referenzen
- [Erwartete 40-60 Quellen]

Qualitätstor 3 (muss bestehen):

• ✓ Gutachterbewertung ≥28/35 (80%)
• ✓ Alle Probleme mit hohem Schweregrad behoben