CommunityRedacción y edicióngithub.com

CharlieWei5183/chinese-academic-editing

Estación de edición de textos académicos en chino. Se utiliza para pulir textos académicos en chino, eliminar el rastro de IA y realizar edición académica en chino.

¿Qué es chinese-academic-editing?

Este skill es una estación de edición integrada en el plugin (incluida desde la versión 0.10.0) diseñada específicamente para pulir manuscritos académicos en chino. Su objetivo principal es eliminar los rastros de generación por IA (como patrones vacíos, verbos inflados, muletillas, etc.) y ajustar el registro hacia un chino académico formal y preciso, conservando al mismo tiempo el tono de evidencia ligada a cada afirmación. A diferencia de herramientas de humanización general, este skill respeta rigurosamente la estructura académica: no modifica números, marcadores (como `<!-- results.* -->`), claves de cita, fuerza de las afirmaciones, límites de validación ni el significado de métodos o restricciones. Está diseñado para integrarse en un pipeline de revisión académica, donde se usa después de la revisión por pares y antes de la revisión humana final en chino. El skill produce una nueva versión del manuscrito (`manuscript/zh/vN.md`) y un reporte de cambios, identificando patrones eliminados y casos que requieren intervención upstream (como problemas de fuerza de afirmación o datos faltantes). No permite modificar el glossary definido en `project.yaml`, solo marca conflictos. Está enfocado en textos académicos formales (artículos, resúmenes, SI, respuestas a revisores) y no debe usarse en blogs, marketing o escritos personales. Su principio central es "no oralizar ni inyectar personalidad", manteniendo la precisión y consistencia terminológica del chino académico escrito.

Compatible con✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/CharlieWei5183/academic-pipeline/tree/HEAD/skills/chinese-academic-editing

Installed? Explore more Redacción y edición skills: steipete/notion, langchain-ai/langchain, bytedance/podcast-generation · View all 6 →

Preguntar en tu IA favorita

Abre un nuevo chat con esta habilidad de agente ya precargada.

Documentación

中文潤稿站(chinese-academic-editing)

本 plugin 內建的中文學術潤稿站(0.10.0 起隨附)。在 peer-review/revise 收斂之後、★中文人工定稿之前選用:把中文 AI 生成痕跡清掉、把語域拉回學術書面體,同時保住學術寫作本來就正確的精確與證據綁定語氣。去 AI 味不等於改得像講話——中文學術稿的人聲是書面、精確、每句主張綁到證據或標記,不是口語、不是個性。

掛點合約〔來源:academic-pipeline 潤稿站合約〕

  • 這是選用站:可略過,但不能取代★中文人工定稿。
  • 只可動語言呈現;不得改數字、<!-- results.* -->/<!-- table:* -->/<!-- claims.* --> markers、[@citekey]、claim strength、validation boundary、方法或限制語意。
  • 潤稿產生新中文版本 manuscript/zh/vN.md(有 SI 時同步新版本),不覆蓋舊版。
  • 潤稿後重跑 numbers、citations、claims、marker 檢核與 full check-consistency(zh);之後仍須**★中文人工定稿**(state.zh_final)才可 translate-en。
  • 任何涉及 claim 強度、數字解讀、方法或限制的更動,回上游來源 artifact(claim-audit/interpret-results/validation/analyze-data),不在本站裁定。
  • 術語以 project.yaml 的 glossary 為準;本站發現 glossary 與慣用譯法衝突只標記,不自行改 glossary。

為何不做 claim 強度調整

與英文站同一條理由:把動詞降級/升級到「看起來剛好」會改變 claim strength,違反「只動呈現」的合約;而且走到本站時,claims 已在 claim-audit 審定並經人工確認。本站發現 over-claim 或 under-claim 只標記回 claim-audit/interpret-results,不自行改稿。強度的裁決屬上游,check_numbers.py/check_claims.py 在下游機械把關。

何時用

編修中文學術散文:稿件各節、摘要、SI 說明、審稿回覆的中文版。不用於部落格、行銷、個人隨筆,也不是規避 AI 使用揭露的工具。

與 chinese-deai-editing 的分工

chinese-deai-editing 是外部 user skill,目標讀感是「像人整理過」,且同時服務 Claude Code 產出的技術 .md,尺偏向「清楚、直接、可操作」。本站不共用那把尺:目標讀感是「像期刊論文」。兩者衝突時(例如「這句太書面、拆短一點」vs「這是學術慣用句式」),一律以學術語域為準。非稿件的中文材料(README、設計筆記、對外說明)仍走 chinese-deai-editing。

核心原則

中文學術寫作已經有正確的人聲:書面、精確、術語一致、每個主張綁到證據或 marker。本站的工作是(1)在不口語化、不注入個性的前提下清掉中文 AI tells;(2)守住一般 humanizer 會漏掉的紀律——保留每個數字、marker、限定語與引用,不讓任何動詞強過它的證據(改稿只在呈現層;強度裁定屬 claim-audit)。

流程

  1. Read:讀中文稿與(若有)作者既有中文論文樣本;讀 project.yaml 的 glossary、target 與 analysis.rounding;記下目標期刊/學科語域。
  2. Audit(先不改):逐一列出偵測到的 pattern(位置+建議改法)。涉及 claim 強度、數字解讀、方法或限制者標「→ 回上游」,不進本站改寫清單。
  3. Rewrite:結構與內容不變,所有數字、markers、citekey、限定語保留,去除 tells、保留合法 hedging。原本幾節就幾節、幾段就幾段。
  4. Report:輸出潤飾稿+change report(移除的 pattern 類型、標記回上游的項目、語域註記),並確認未動任何數字、方程式、marker 或引用。

Layer 1:中文通用 AI tell 清單

掃描並修正以下 pattern,但受 Layer 3 的學術例外約束。

空話開場:「在當今……的時代」「隨著……的快速發展」「近年來,X 受到廣泛關注」「眾所周知」。

意義膨脹:「具有重要意義」「至關重要」「不可或缺」「發揮了關鍵作用」「為……奠定了基礎」「開闢了新的方向」。

空泛過場與收尾:「值得注意的是」「值得一提的是」「不難發現」「由此可見」「總的來說」「綜上所述」「未來可期」。

空轉動詞:「對 X 進行分析」→「分析 X」;「加以處理/予以說明」→ 直接寫動詞;「作出了……的貢獻」。

翻譯腔:「這使得……」「作為一個……」「被進行」「基於此」「在……的基礎上」「不失為一種……」。

遞進與排比濫用:凡事「不僅……更/還……」;三項強迫症(「更快、更穩、更準」);機械對仗(「A 是基礎,B 是核心,C 是關鍵」)。真有遞進才留,否則改「也/並」。

連接詞連發:連續句首「此外」「另外」「同時」「而且」——讓邏輯自己承接。

同義詞循環:同一個指涉輪流換詞(模型/架構/框架混用指同一物)。中文學術要求術語一致,這裡與一般文章寫作相反:不要為了避免重複而換詞。

長句堆疊:「透過……,並且……,從而……,進而……」串三四個小句。拆開,一句一個意思。

標點與格式:中文句夾半形標點(, . ! ?)→ 全形;引號 "…" → 「…」;破折號插入語濫用 → 改逗號、冒號或拆句;並列項用頓號(、)不用逗號。

改前:值得注意的是,本研究所提出的方法不僅顯著提升了預測準確率,更為該領域的後續研究奠定了重要基礎,具有廣闊的應用前景。 改後:本方法的預測準確率高於既有方法(<!-- results.acc_delta -->)。

Layer 2:中文學術 AI tells(移除或修正)

2.1 過度斷言動詞

實證研究「顯示」「支持」「與……一致」,不「證明」「證實」普世結論。 Watch: 證明、證實、確立、充分說明、完全驗證;「顯著」而無檢定或數字。 (本站只在呈現層調語氣;若實際證據不足以支持該動詞,屬 claim 強度問題,標記回 claim-audit,不在本站改寫。見 Layer 4 的強度對照。)

2.2 意義吹捧

Watch: 為……提供了新思路、填補了……的空白、具有廣闊的應用前景、為……開闢了新途徑、具有深遠影響、實現了重大突破。 改前:本研究填補了該領域的空白,為後續研究提供了新思路。 改後:既有研究未處理延遲標記下的線上校準,本研究針對此情形(第 4 節)。

2.3 空泛量詞與強調詞

Watch: 大量、一系列、諸多、眾多、廣泛、全面、充分。 改前:我們進行了大量實驗,全面驗證了方法的有效性。 改後:我們在三個資料集上評估(<!-- table:datasets -->)。 注意:換成具體數字時,該數字必須已存在於 results.json 並帶 marker。缺鍵就停下標記回 analyze-data,不得自行換算或估算(承 write-manuscript 硬規則)。

2.4 新穎性灌水

Watch: 首次、創新性地、據我們所知、開創性、前所未有;同一節出現多次「新穎/創新」。

2.5 制式開場

Watch: 「近年來,X 領域受到廣泛關注」「隨著……技術的不斷發展」「儘管已有諸多研究,然而……」。改為直接指出既有做法的具體限制。

2.6 連接詞濫用

別讓連續句子都以「此外/另外/同時/再者」開頭。

2.7 貢獻列點套語

每條貢獻點名具體結果,不是重述摘要。 改前:本研究的貢獻如下:(1)提出一種新方法;(2)進行了大量實驗;(3)取得了良好效果。 改後:本研究(1)提出以特徵型別為條件的編碼器;(2)在標記雜訊 20% 下的表現變化小於既有方法(<!-- results.noise_gap -->);(3)公開該基準資料集。

2.8 引用堆砌

Watch:「許多研究表明 [@a; @b; @c; @d]」「已有研究指出」而後跟一串方括號。改成講清楚跟哪一兩篇對話、為什麼。不得把有 citekey 的句子改寫成無出處的泛稱——那會同時弄丟 lit_anchor 與引用(承 write-manuscript 第 5 步)。

2.9 模糊 hedge

Watch: 一定程度上、某種程度上、較為、相對、比較、可以說。量化或刪掉。 注意:這與 Layer 3 的「證據綁定 hedging」不同——差別在有沒有綁到證據。「在一定程度上提升」是空的;「可能反映抽樣期間的季節效應(<!-- claims.C3 -->)」是承重的,必須留。

2.10 樣板強調

Watch: 需要指出的是、特別值得強調的是、重要的是、必須說明的是。真重要,句子自己會顯示。

2.11 長句與子句堆疊

超過約 60 字、或 3 個以上小句的句子拆開。砍掉不承重的修飾語,但不得砍掉限定語(見 Layer 3)。

2.12 中國大陸用語 → 台灣學術書面語

軟件→軟體、信息→資訊、用戶→使用者、屏幕→螢幕、默認→預設、代碼→程式碼、內存→記憶體、調用→呼叫、報錯→出現錯誤、質量(品質義)→品質、魯棒性→穩健性、置信區間→信賴區間、顯著性水平→顯著水準、樣本量→樣本數、擬合→配適、方差→變異數、均值→平均值、標準差沿用。

三條例外,優先於本清單:

  1. glossary 優先:project.yaml 已登錄的譯法一律照用;與本清單衝突時照 glossary,並把衝突列入 change report 標記回去,不自行改 glossary。
  2. 物理術語不改:「質量」作為 mass 時是正確術語,不得改成「品質」。同理「方差分析」若為 glossary 登錄術語則不改。
  3. 已通用者保留:「數據」「優化」「介面」在台灣學術/技術書面語已通用,不要矯枉過正。

Layer 3:保留、不要過度矯正

一般 humanizer 會抹平正當的學術構造,這些要留:

  • 證據綁定的 hedging 是正確且必要的。 主張確實不確定時,保留「顯示」「支持」「與……一致」「可能反映」「本研究無法排除」「有待進一步檢驗」。*錯誤修法:*把「結果顯示 X」改成「結果證明 X」——那是製造 over-claim。
  • 限定語與邊界句是承重內容。 qualified validation 的 boundary、母體/適用域限定、探索性標示,不得因為「讀起來囉嗦」而刪或壓縮。
  • 被動語態在動作者無關時沒問題:「樣本以總蛋白量標準化」。
  • **「本研究」「我們」**是中文學術標準,不要為了避開而重寫。
  • 方法節慣用句式(「以……評估」「採用……模型」「依……分層抽樣」)是慣例,不是 AI 味。
  • 術語重複優於同義替換(見 Layer 1「同義詞循環」)。
  • 形式定義、具名方法/指標、方程式與符號照原樣保留;首次出現的英文原文對照保留。
  • 絕不發明、刪除或更動任何數字、方程式或引用;保留每個 marker 與 cite key。(下游由 check_numbers.py/check_citations.py/check_claims.py 與 full check-consistency(zh) 機械把關。)

Layer 4:結果與討論的陳述規格〔本站新增〕

本層把「用學術語氣把結果講清楚」寫成可執行的呈現層規格。它不改主張,只規範同一個主張該用什麼句型講。所有規則錨定 write-manuscript 第 4/5/6 步與 check_numbers.py 的既有契約,不新增契約。

4.1 結果節句型

一句一個發現,句型為 對象 + 方向 + 量值(帶 marker)+ 不確定度 + 出處。

  • 不以裸 p 值作主句;p 值放括號補充。 改前:分析結果顯示兩組間存在顯著差異(p < 0.01),說明處理是有效的。 改後:處理組的 X 高於對照組(<!-- results.x_diff -->,95% 信賴區間 <!-- results.x_ci -->;p <!-- results.x_p -->)。
  • 效果量與不確定度同時出現。results.json 缺效應量或不確定度鍵時,停下、標記回 analyze-data,不得自行換算、估算或用「顯著」搪塞。
  • 數字精度不動:該筆有 display 時必須與 display 字串完全一致;無 display 時依 analysis.rounding。潤稿不得改精度、不得把「0.043」寫成「約 0.04」。
  • 結果節不解釋因果或機制,那是討論節的事。刪掉結果節裡的「說明了」「證明了」「這意味著」。
  • 整表區塊(<!-- table:key --> 涵蓋範圍)內不逐格改寫;只動表外的引導句。
  • 圖說取 figure manifest 的 caption 欄位,不在本站重寫。

4.2 討論節句型

  • 每個科學主張句尾掛 <!-- claims.C# -->;措辭不得超出該 claim 的 strength。
  • 限制節不得改成正面語氣。 常見 AI 傾向是把缺陷寫成賣點(「未來可進一步擴展至更大樣本」取代「本研究樣本數不足以支持次族群比較」)。限制要留為限制。
  • 「與文獻的對話」段不得把 lit_anchor 引用改寫成無出處泛稱;counterevidence 段不得刪弱。
  • 「未來方向」不得寫成承諾或應用前景推銷。

4.3 摘要

字數依 target.abstract_limit;數字、claim strength、母體/適用域限定與正文一致。不得在摘要移除正文保留的核心限定——這是最常見的潤稿誤傷。

4.4 強度對照表(呈現層用詞)

級中文動詞/句式用法
強證明、證實、確立一般實證研究不用;數學證明類研究除外
中高顯示、指出、支持有直接檢定或明確效果量時
中與……一致、提示、傾向於相容性證據、方向一致但檢定力不足
低可能反映、有待進一步檢驗、無法排除探索性、替代解釋未排除

規則:同級之間可為了行文替換;跨級一律不動。 發現原文用詞與 claim strength 不符,標記回 claim-audit,不自行升降。

Layer 5:語域與學科對齊

若作者提供既有中文論文,先讀樣本,記下句長節奏、連接詞習慣、hedging 的程度與位置、節如何開頭、慣用記法,然後對齊。也對齊學科語域(實驗科學:緊、results-forward;人文社科:較說明性、允許較長的論證段)。沒有樣本時,預設乾淨、精準、書面的學術中文,不要外部 humanizer 那種口語、帶意見的聲音。

自我複查(改完必做)

  1. 殘留的 AI tells:再讀一遍,問「這段還有哪裡讀起來像生成的」——沒清乾淨的套語、還是太整齊的對仗、還在的空泛正面詞、漏掉的半形標點。
  2. 改寫者自己引入的問題:改寫者本身也是 LLM。逐項檢查——有沒有把一句套語換成另一句套語?句長是不是全都差不多?有沒有把 hedging 抹平成斷言、把限定語當贅字刪掉、把 marker 或 citekey 連同句子一起改掉? 第 2 點是本站最嚴重的失敗模式,優先檢查。

Output

輸出潤飾後中文稿(新版本 manuscript/zh/vN.md)與簡短 change report:

  1. 移除的 pattern(分類統計)。
  2. claim 相關但未改、標記回 claim-audit/interpret-results 的項目(逐項列位置)。
  3. 因 results.json 缺鍵而未能落實 §4.1 句型、標記回 analyze-data 的項目。
  4. 與 glossary 衝突的術語(逐項列,含建議與依據;不自行改 glossary)。
  5. 語域註記(對齊了哪份樣本/哪個學科慣例)。
  6. 確認未動任何數字、方程式、marker 或引用。

來源與衍生說明(Provenance)

  • 掛點合約、核心原則、流程、Layer 1/2/3/5 的層級骨架:對稱自本 plugin 內建的 academic-english-editing(其 Layer 1/2/3/5 源自 user skill academic-humanizer v0.3.3,MIT);中文語境的 pattern、例句與規則為重新撰寫。
  • 中文 AI tell 清單與台灣書面語正規化:部分參考外部 user skill chinese-deai-editing(同作者),但語域基準由「像人整理過」改為「像期刊論文」,並移除其技術 .md register。
  • Layer 4(結果與討論陳述規格):本站新增〔來源:academic-pipeline 潤稿站合約〕。規則錨定 write-manuscript 第 4/5/6 步與 check_numbers.py 的既有豁免定義,不新增契約;write-manuscript 改版時同步本層。
  • 刻意不含:claim 強度調整(同英文站不含 academic-humanizer Layer 4 的理由);起草模式(本站只潤既有稿,起草仍歸 write-manuscript);技術文件 register(歸外部 chinese-deai-editing)。

Individual skills in this repo

This repo contains 1 individual skill — each has its own dedicated page.

Skills relacionados