Rubix982/recherche-redaction

À utiliser lors de la rédaction ou de la révision de textes de recherche — articles, notes de laboratoire, documents de conception, articles de blog de recherche, sections de travaux connexes ou tout passage énonçant des résultats. Effectue un audit des affirmations pour rendre chaque assertion falsifiable telle qu'écrite, isole les précautions oratoires dans une section Limites, et applique une échelle mots-avant-symboles pour les mathématiques. Se déclenche également sur les demandes de révision, de resserrement, ou pour "faire ressembler ceci à un vrai article", ainsi que sur les plaintes concernant un brouillon vague, trop nuancé, difficile à utiliser, ou qui ressemble à une sortie d'IA.

Qu'est-ce que recherche-redaction ?

Cette compétence est conçue pour les chercheurs et les ingénieurs qui rédigent ou révisent des textes de recherche — articles, notes de laboratoire, documents de conception, articles de blog ou sections de travaux connexes. Elle effectue un audit structuré des affirmations (Pass 1) pour garantir que chaque assertion est falsifiable telle qu'écrite, en distinguant les affirmations propres des attributions. Elle applique ensuite sept questions structurelles (Pass 2) pour améliorer l'organisation, y compris l'isolement des précautions oratoires dans une section Limites dédiée. Enfin, un linter (Pass 3) fournit une métrique de base du style rédactionnel. La compétence est particulièrement utile lorsque les brouillons sont vagues, trop nuancés, difficiles à exécuter ou ressemblent à une sortie d'IA. Elle est disponible en tant que skill AI agent pour diverses plateformes comme Claude Code ou Cursor, et son fonctionnement est documenté dans un fichier SKILL.md détaillé. L'audit ne décide pas de la valeur du travail, ne remplace pas une recherche bibliographique et ne comble pas les lacunes de preuves : il clarifie ce qui est dit de manière à pouvoir être testé.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Rubix982/research-craft/tree/HEAD/skill/research-writing

Installed? Explore more Recherche et analyse de données skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →

Demander à votre IA préférée

Ouvre une nouvelle conversation avec cette compétence d'agent déjà préchargée.

Documentation

Rédaction de recherche

La plupart des mauvais textes de recherche ne sont pas mal écrits. Ils sont infalsifiables — une prose compétente et précise qui ne fait aucune affirmation pouvant s'avérer fausse, de sorte qu'un lecteur termine sans rien à faire. Mesuré, non supposé : un passage de prose de recherche générée par l'IA a obtenu 0,0 hits par 10k sur l'intégralité du linter au niveau des mots et portait une affirmation falsifiable en 472 mots. Il a réussi tous les contrôles de surface et n'a rien dit.

Donc, le Passage 1 est l'audit des affirmations. Tout le reste est secondaire.

Passage 1 — l'audit (toujours à exécuter)

Choisissez d'abord le mode. Poser la mauvaise question à un document ne produit rien.

Vous êtes…L'unitéLa question
en révision de prosechaque paragraphequelle observation rendrait ceci faux ?
en rédaction de prosechaque affirmation que vous avez l'intention de faire, avant d'écrireidem, répondue avant que la prose n'existe
en conception de travail sans résultats encorechaque hypothèse porteusesi cette hypothèse est fausse, le travail mesure-t-il encore ce qu'il prétend ?

Le mode conception n'est pas une variante. Les assertions d'une conception portent sur ce qui sera mesuré, et "nous balayerons huit couches" ne peut pas être faux, donc la falsifiabilité n'a rien sur quoi mordre. Une hypothèse qui survit à être fausse est acceptable ; une qui ne le fait pas est un facteur de confusion à contrôler avant que le travail ne commence.

Révision et rédaction

L'affirmation, en une phrasePropre ou attribuée ?Qu'est-ce qui la rendrait fausse ?
  • Propre vs attribuée. Une affirmation propre pourrait être fausse même si chaque citation est rapportée avec exactitude. "Qin et al. rapportent X" est attribuée ; "X ne peut pas servir de porte" est propre. Un brouillon composé uniquement d'affirmations attribuées ne peut pas être faux — c'est le défaut.
  • Falsifiable telle qu'écrite — un lecteur peut nommer l'observation réfutante à partir de la seule phrase. "Corrèle fortement" échoue, pas de seuil à violer. "Corrèle à r > 0,5 sur trois modèles" réussit.
  • Les superlatifs non quantifiés sont l'échec le plus courant : le plus clair, le principal, la plupart, l'un des rares. Donnez le critère ou abandonnez le classement.
  • Les affirmations analytiques prennent le drapeau [A]. Une affirmation dérivée — "le coefficient est exactement 1 pour tout u" — n'est réfutée par aucune observation, seulement par une erreur de dérivation ou par l'échec de sa prémisse. Mettez le falsifieur de la prémisse dans la quatrième colonne, pas celui de l'affirmation, car c'est là que se trouve le contenu empirique. Notre propre cas : l'affirmation d'ancrage est analytique, sa prémisse est le partage de préfixe, et la prémisse est ce que [E-017] et [E-018] ont mesuré. Garde : une affirmation analytique doit fournir sa dérivation, dans le document ou par citation. Aucune dérivation montrée signifie pas analytique, juste infalsifiable.

Corrigez chaque ligne avec une quatrième colonne vide — précisez, rétrogradez en attribution explicite, ou supprimez. S'il n'y a aucune affirmation propre du tout, arrêtez-vous et dites-le ; aucune réécriture ne corrige cela.

"Je ne sais pas quoi faire avec ceci" est corrigé ici, pas par la mise en forme. Un brouillon peut être plein d'instructions qui ne peuvent pas être exécutées — "utiliser GradSim comme score de risque pré-édition" a un verbe et un objet et est inexécutable, car une porte a besoin d'un seuil et de taux d'erreur que la source ne donne jamais. Une instruction creuse repose sur une affirmation non quantifiée. N'ajoutez pas une liste "actions suivantes" à un brouillon qui a échoué à ce passage ; cela donne une liste bien rangée de choses que personne ne peut faire.

Conception

#Hypothèse porteuseSi fausse, le travail survit-il ?Contrôle

Incluez la faisabilité comme hypothèse : cela s'exécute dans le budget de calcul, de données et de dépendances dont je dispose réellement. Une dépendance qui échoue la moitié de ses appels est un paramètre de conception qui modifie l'artefact — points de contrôle, reprise — pas un incident à absorber plus tard. Un "non" dans la troisième colonne est un facteur de confusion ; nommez son contrôle avant d'ouvrir le ticket.

Le deuxième travail, qui est celui qui paie

Une fois que chaque ligne a une quatrième colonne, quelle affirmation est porteuse devient visible.

L'audit vous dit ce qui est porteur. Il ne vous dit pas quel ordre imposer — le genre le fait.

  • Un article ordonne par dépendance : l'affirmation sur laquelle les autres reposent en premier, ce qui la confirme seulement est rétrogradé.
  • Une note de laboratoire, un enregistrement ou un récit ordonne par chronologie. Un billet dont le travail est de montrer huit affirmations retirées dans l'ordre où elles ont été retirées est détruit en les ordonnant par dépendance.
  • Les deux se composent. Un document chronologique a encore des sections qui argumentent, et au sein d'une section argumentative, la dépendance gouverne quoi que fasse le document au niveau supérieur.

Se tromper dans ce sens est la seule façon dont ce passage peut causer des dommages, alors décidez du genre avant de déplacer quoi que ce soit.

Sur trois utilisations réelles, le filtrage a attrapé zéro affirmation infalsifiable — chaque source était déjà écrite à ce niveau — tandis que le classement a changé la structure à chaque fois. Attendez-vous au classement, pas au filtre. Un audit qui n'attrape rien n'a pas échoué ; lisez le tableau pour voir ce qui l'emporte sur quoi.

Passage 2 — sept questions structurelles

Dans l'ordre. Exemples travaillés : references/structure.md. Les questions 2 et 3 sont celles qui ont réellement déclenché dans trois utilisations réelles — la 2 deux fois, la 3 une fois — alors concentrez-vous d'abord là. Trois utilisations ne sont pas un classement ; c'est là où regarder.

  1. Titres — chacun peut-il être réécrit comme une phrase ayant une valeur de vérité ? (Les étiquettes de navigation — Références, Annexe, Méthode, et tout ce qui joue le rôle de limites — sont exemptées.)
  2. Lacunes — quelle lacune, combien coûterait sa fermeture, qu'est-ce qui changerait ? Une lacune sans prix est un vœu.
  3. Symboles — chaque objet a-t-il été nommé en anglais, par fonction, avant de recevoir un symbole ? references/mathematics.md.
  4. Suppression — chaque terme abandonné est-il reconnu à l'endroit où il est abandonné ? "…x est omis par souci de simplicité notationnelle."
  5. Nomination — un vocabulaire existant dénote-t-il cela exactement ? Empruntez si oui ; en cas d'incertitude, inventez, car une invention échoue bruyamment et un mauvais emprunt échoue silencieusement.
  6. Précautions oratoires — isolez-les, ne les réduisez pas. Toute qualification va dans une section Limites nommée et le corps fonctionne sans précautions. Même contenu épistémique, concentré, et plus honnête : une limite spécifique est nommée au lieu d'un adverbe vague.
  7. Critique — le périmètre est-il fixé avant le dommage ? "X a été construit pour faire A, et il le fait. B est une question différente. Le problème est en aval."

Chaque brouillon reçoit une section limites, quel que soit son nom

La quarantaine est l'exigence ; le nom ne l'est pas. "Quoi attaquer" fait le même travail dans un registre adversarial. Quelle que soit la section qui joue le rôle, elle est exemptée de la règle du titre à valeur de vérité.

Mais vérifiez que la troisième catégorie survit au renommage. Un cadrage adversarial collecte ce qu'un relecteur attaquerait, et personne n'attaque une contrainte sur l'usage — donc cette entrée tend à disparaître lorsque la section est appelée autrement.

Trois types d'entrée, et la troisième n'apparaît jamais seule :

  1. Ce que le résultat ne montre pas — "mesure si la connaissance est présente, pas si le modèle la produirait."
  2. Ce qui n'a pas été fait — "Je n'ai pas exécuté la mesure contrainte sur GPT-2-XL."
  3. Comment le résultat peut ne pas être utilisé — "une conséquence de la découverte, pas une méthode que j'offre." Aucune question du Passage 2 ne la génère ; ajoutez-la délibérément.

Passage 3 — le linter (un plancher, pas une porte)

python scripts/lint.py --rate DRAFT.md

Taux de référence : prose de style maison 0,0 pour 10k sur 27,7k mots, articles de mécanistique interprétation publiés 5,1, prose de rapport d'enquête non éditée 6,4. Un écart de 1,25× — cela ne peut pas distinguer un bon article d'un mauvais rapport.

Ce n'est pas non plus un test de paternité. Le taux suit si l'écrivain suit le style maison, pas qui a tapé : deux documents écrits par IA en utilisation réelle ont obtenu 0,0 (3,2k et 13,1k mots). Ne rapportez jamais un linter propre comme preuve de qualité ou de provenance.

Positionnement des affirmations

Un verdict de nouveauté — "ceci n'est pas revendiqué", "nous avons été doublés" — est une affirmation, donc le Passage 1 s'applique inchangé. Un verdict énoncé nu est une opinion ; un verdict nommant ce que l'article le plus proche ne fait pas peut être vérifié. Deux règles que l'audit ne génère pas :

Mettre de côté nécessite des preuves plus solides que continuer. Un faux "la voie est libre" refait surface plus tard lorsque l'article apparaît. Un faux "nous avons été doublés" tue le travail silencieusement et ne produit aucune preuve qu'il était faux. Un verdict de doublage non vérifié est un motif de vérifier, jamais de mettre de côté.

Lorsqu'un verdict repose sur ce qu'un article a fait, lisez ses méthodes ou son annexe, pas sa prose. L'introduction dit ce que les auteurs espéraient que la construction produirait ; l'annexe dit ce qui a été effectué. Aucune quantité de recherche supplémentaire n'attrape cela.

Ce que cela ne peut pas faire

Ces passages améliorent la structure épistémique d'un brouillon, pas sa base probante. Mesuré : leur application a ajouté sept affirmations falsifiables et zéro nouveau nombre, car la source n'en avait aucun. Sur des preuves maigres, ils produisent une déclaration explicite que les preuves sont maigres — mieux qu'une maigreur confiante, pas la même chose qu'une bonne évidence.

Si le brouillon a besoin de nombres qu'il n'a pas, dites-le et arrêtez-vous.

Cela ne décide pas non plus si le travail vaut la peine d'être fait, n'effectue pas la recherche bibliographique, ou ne choisit pas quoi construire ensuite. Un protocole de conception au niveau du projet possède ces responsabilités.

Références

  • references/structure.md — les sept questions, avec des exemples avant/après
  • references/mathematics.md — les mots avant les symboles ; le test de libre-inférence pour les noms
  • references/exemplars.md — passages marqués, et un contre-exemple travaillé
  • references/voice.md — uniquement lors de la rédaction à partir de rien. Vous prolongez un document ? Prenez le registre du document.

Skills associés