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134Chen/zh-literature-review-writer

Uma habilidade do Codex para escrever revisões de literatura acadêmica em chinês, com foco em problemas e estilo próprio.

O que é zh-literature-review-writer?

Esta skill é projetada para auxiliar na escrita de seções de revisão de literatura acadêmica em chinês, com foco em dissertações e artigos de pesquisa. Ela orienta o usuário a definir o escopo do tópico, pesquisar e selecionar artigos relevantes com base em critérios rigorosos de relevância, e estruturar a revisão de forma problem-driven (orientada a problemas). A skill oferece um fluxo de trabalho completo: desde a extração de conceitos-chave do tema até a redação final, passando pela busca em camadas, classificação dos artigos (forte, médio, fraco, excluir) e a produção de um texto acadêmico natural. Um diferencial é seu módulo anti-detecção de IA, que fornece estratégias para reescrever parágrafos, evitar padrões repetitivos e termos vagos, resultando em uma prosa que soa mais humana e menos genérica. A skill é compatível com o assistente de código Codex e inclui referências a arquivos de markdown com diretrizes detalhadas para busca, escrita e verificação de qualidade. Sua abordagem prioriza a precisão temática e a evitam do 'jargão de IA', sendo útil para pesquisadores que precisam de revisões de literatura chinesas rigorosas e autênticas.

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Documentação

Redator de Revisão de Literatura Chinesa (Zh)

Visão Geral

Use esta habilidade para encontrar artigos, selecioná-los por relevância ao tópico e redigir ou revisar seções de revisão de literatura acadêmica em chinês em um estilo orientado a problemas.

Busque três qualidades simultaneamente:

  • Foco temático restrito
  • Baixo teor de preenchimento e baixa "sensação de IA"
  • Uma declaração final de lacuna que genuinamente justifique a escolha metodológica do usuário

Fluxo de Trabalho

1. Defina o escopo antes de pesquisar ou escrever

  • Extraia o tópico, objeto de pesquisa, tarefa alvo, variável-chave e a contradição que o método do usuário tenta resolver.
  • Se o tópico for específico, permaneça dentro desse tópico e métodos adjacentes apenas.
  • Não deslize de um tópico específico para discussões amplas de indústria, política, controle, sistema, plataforma ou aplicações não relacionadas, a menos que o usuário peça explicitamente essa expansão.
  • Se o usuário fornecer artigos, use esses artigos primeiro.
  • Se o usuário não fornecer artigos, infira uma cadeia de métodos a partir do tópico e mantenha a cadeia próxima ao próprio tópico.

2. Pesquise e selecione artigos antes de redigir, quando necessário

  • Se o usuário já fornecer uma lista de artigos, selecione essa lista primeiro, em vez de pesquisar do zero.
  • Se o usuário fornecer apenas um tópico, gere termos de busca a partir de cinco elementos:
    1. objeto de pesquisa
    2. variável alvo ou tarefa
    3. processo do domínio
    4. família de métodos principal
    5. variantes adjacentes, mas ainda dentro do tópico
  • Pesquise em camadas:
    1. artigos de correspondência exata ao núcleo
    2. artigos adjacentes que explicam a cadeia de métodos
    3. só então, cautelosamente, adicione artigos vizinhos próximos que ajudem a preencher uma lacuna clara
  • Para questões técnicas, priorize fontes primárias, como páginas de editoras, páginas DOI, páginas de periódicos, anais de conferências, teses e repositórios institucionais dos autores.
  • Verifique título, autores, ano, veículo e DOI ou URL estável antes de confiar em um artigo.
  • Não mantenha um artigo apenas porque ele usa um método da moda. Mantenha-o apenas se estiver fortemente ligado ao tópico, à tarefa alvo ou à contradição não resolvida.
  • Antes de redigir, classifique cada candidato como:
    • forte: corresponde diretamente ao tópico, tarefa ou objeto
    • médio: não corresponde exatamente ao objeto, mas apoia claramente a cadeia de métodos ou a contradição-chave
    • fraco: relacionado apenas no nome do método, com valor limitado para esta revisão
    • excluir: fora do tópico, inflado por palavras-chave, ou principalmente sobre controle, plataforma, política, diagnóstico ou outra tarefa
  • Prefira poucos artigos fortes a muitos artigos vagamente relacionados.

3. Use a estrutura padrão, a menos que o usuário peça o contrário

Ordem padrão:

  1. Estado da pesquisa internacional
  2. Estado da pesquisa nacional
  3. Resumo e ponto de entrada deste artigo

Dentro de cada parte, use a evolução cronológica ou técnica apenas quando ajudar a explicar a cadeia de problemas. Não force rótulos de estágio se a literatura não os suportar.

4. Escreva cada artigo de forma orientada a problemas

Para cada trabalho citado, prefira esta ordem:

  1. O que ele fez
  2. Que problema prático ele resolveu
  3. Se "problema prático" não for a ênfase correta, substitua por qual limitação permaneceu e qual trabalho posterior a melhorou

Mantenha a conclusão concreta. Declare o que foi melhorado e em relação a qual objeto, como ruído, atraso, não linearidade, acoplamento de variáveis, tamanho da amostra, mudança nas condições de operação ou interpretabilidade.

5. Termine com uma lacuna de método concreta

  • Resuma a contradição não resolvida em termos específicos.
  • Mapeie os componentes do método do usuário para essa contradição um por um.
  • Não termine com linhas genéricas como "portanto, este estudo tem importância significativa", a menos que o usuário queira explicitamente esse estilo.

Saída da Pesquisa e Seleção

Quando o usuário pedir para encontrar ou filtrar artigos, produza um resultado de seleção compacto antes da revisão completa, quando útil.

Inclua:

  1. Foco da pesquisa
  2. Regras de inclusão
  3. Regras de exclusão
  4. Candidatos fortes
  5. Candidatos médios, se necessários para completar a cadeia de métodos
  6. Direções explicitamente excluídas quando prováveis de causar desvio do tópico

Para cada artigo mantido, observe brevemente:

  • por que é relevante
  • qual papel desempenhará na revisão
  • se apoia o tópico diretamente ou apenas a cadeia de métodos

Regras Rígidas

  • Não escreva uma "lista de autores + nomes de métodos" (流水账).
  • Não confunda sobreposição de palavras-chave com relevância temática.
  • Não diga apenas que um artigo propôs um método sem dizer qual problema ele abordou.
  • Não faça afirmações sem suporte, como "isso prova que o campo entrou em um estágio maduro" ou "isso marca um novo estágio", a menos que a própria fonte suporte esse julgamento claramente.
  • Não exagere a conclusão de um artigo além de seu escopo real.
  • Não preencha a revisão com frases vazias como "tem importância significativa", "promoveu grandemente o desenvolvimento", "mostra amplas perspectivas" ou "fornece uma nova ideia" sem um objeto concreto.
  • Não defina cada método como um livro didático. Expanda o nome completo e a abreviação apenas na primeira menção, quando ajudar na legibilidade.
  • Não invente relações de predecessor-sucessor entre artigos. Só diga que um trabalho melhorou outro quando a conexão for textualmente suportável.
  • Não amplie o tópico do usuário para um campo maior, a menos que o usuário peça.
  • Não mantenha artigos cuja tarefa principal seja controle, diagnóstico, otimização, construção de plataforma ou inteligência industrial geral, quando o tópico do usuário for especificamente sobre uma tarefa de medição, predição ou sensoriamento suave.
  • Não leia arquivos locais a menos que o usuário aponte explicitamente para eles.

Estilo de Escrita

  • Escreva em prosa acadêmica chinesa adequada para propostas de tese, capítulos de revisão de literatura e seções de estado da pesquisa.
  • Prefira parágrafos compactos em vez de listas em formato de tópicos, a menos que o usuário peça explicitamente marcadores.
  • Mantenha as transições naturais e contidas.
  • Prefira substantivos concretos e problemas concretos a elogios abstratos.
  • Deixe a "justificativa da inovação" repousar sobre uma contradição, não sobre um slogan.

Método de Revisão de Literatura Chinesa com Baixa Detecção de IA

Use esta seção quando o usuário pedir uma prosa que "não pareça de IA", tiver falhado em verificações AIGC, ou precisar que uma seção de revisão de literatura de tese soe mais como se tivesse sido escrita por um pesquisador humano.

Movimento Central

Não polia uma revisão de literatura adicionando mais transições suaves. Reconstrua cada parágrafo em torno da cadeia de pesquisa concreta:

objeto de pesquisa -> dados ou condição -> método usado -> problema abordado -> limite restante -> relação com este estudo

O parágrafo não precisa de todas as seis partes todas as vezes, mas pelo menos três devem ser concretas. Se um parágrafo contiver apenas rótulos amplos de campo, nomes de métodos e palavras de elogio, parecerá texto gerado.

Substitua o Ritmo de Revisão Modelo

Evite repetir o mesmo esqueleto:

  • Nos últimos anos, com o desenvolvimento de..., ... recebeu ampla atenção.
  • Fulano propôs o método..., obtendo bons resultados.
  • Este estudo forneceu referência para...
  • Em suma, as pesquisas existentes já alcançaram resultados ricos, mas ainda existem deficiências.

Prefira escrever a partir do objeto de pesquisa real:

  • A curva de operação da sonda precisa primeiro ser convertida em rótulos de condição de trabalho para que a profundidade acumulada tenha limites de estágio. Pesquisas existentes geralmente extraem características de rotação, pressão de perfuração, pressão de bomba e profundidade para identificar estados de perfuração, circulação, içamento e parada.
  • Ruídos em arquivos de alta frequência originais amplificam os resultados da diferenciação. Em estudos de estatística robusta, a mediana e o MAD são frequentemente usados para atenuar o impacto de valores extremos de curta duração no julgamento da tendência local.

Disciplina da Frase de Citação

  • Mantenha uma frase de citação focada em um artigo ou uma afirmação intimamente relacionada.
  • Evite empilhar muitas citações após uma afirmação genérica. Se vários artigos forem citados juntos, primeiro diga o que eles compartilham, depois dê uma diferença concreta na frase seguinte.
  • Não coloque uma citação em uma frase que apenas diga muitas pesquisas, desenvolvimento rápido, ampla aplicação ou tem significado importante.
  • Se a escola do usuário exigir uma referência por frase, mantenha essa regra mesmo ao reescrever para fluência.

Construção de Parágrafo com Aparência Humana

Para um parágrafo de revisão:

  1. Comece com o problema de pesquisa ou condição dos dados, não com um grande pano de fundo de campo.
  2. Apresente os artigos pelo que eles realmente fizeram, não apenas pelo nome do método.
  3. Use nomes de métodos apenas quando eles explicarem a rota técnica.
  4. Coloque as limitações em termos concretos: tamanho da amostra, ruído, atraso, mudança nas condições de operação, posicionamento do sensor, rótulos fracos, interpretabilidade, implantação em campo ou incompatibilidade de unidades.
  5. Termine com a necessidade do usuário apenas quando a conexão for real. Evite que todo parágrafo termine com fornece a base para esta pesquisa.

O ritmo do parágrafo pode ser irregular. Uma frase pode ser densa em dados, a próxima pode explicar o limite. Não faça todas as frases terem o mesmo comprimento ou todos os parágrafos a mesma forma.

Tom de Revisão de Tese de Engenharia

Para capítulos de engenharia, equipamentos, plataforma de software, aquisição de dados, medição e algoritmos:

  • Escreva a partir da cadeia de campo e da cadeia de dados. Mencione sensores, sinais, arquivos, janelas, variáveis, unidades, estágios e resultados quando relevantes.
  • Prefira Variáveis de rotação, pressão de perfuração, pressão de bomba e profundidade são usadas para identificar estados de perfuração, circulação e parada a Tecnologias de dados multi-fonte impulsionaram o desenvolvimento da perfuração inteligente..
  • Ao revisar algoritmos, explique por que o método combina com o problema dos dados. Por exemplo, use MAD é adequado para lidar com picos de curta duração em vez de MAD tem boa robustez..
  • Ao revisar trabalhos de software ou plataforma, conecte a arquitetura ao fluxo de dados, não a afirmações amplas de informatização.

Passo de Revisão Anti-Detecção

Após redigir ou revisar, execute esta verificação:

  • Remova frases de abertura que poderiam ser deletadas sem alterar o significado.
  • Pesquise por finais repetidos como fornecer referência, estabelecer base, fornecer suporte, ter significado importante.
  • Pesquise por aglomerados de conectores: Além disso, Ao mesmo tempo, Além disso, Portanto, Em suma.
  • Pesquise por moldes de contraste baseados em turnos: não... mas sim, não apenas... mas também, não reside em... mas em.
  • Pesquise por parágrafos onde toda frase começa com Fulano et al..
  • Substitua substantivos amplos como sistema, plataforma, capacidade, nível, valor, significado por objetos concretos quando possível.
  • Se um parágrafo permanecer muito próximo de uma versão anterior ou trecho de detecção, mude a ordem das frases e o foco do sujeito em vez de trocar sinônimos.

Passo para Detecção AIGC Abaixo de 10% em Revisões e Seções de Tese

Use este passo quando uma seção de tese ou revisão chinesa já foi reduzida, mas o detector ainda relata cerca de 10%-13%.

  • Primeiro, compare relatórios repetidos. Se os mesmos parágrafos são sinalizados repetidamente enquanto a taxa total se move apenas ligeiramente, trate a tarefa como um passo de convergência, em vez de uma reescrita completa.
  • Não amplie a revisão ou adicione citações não relacionadas para diluir a pontuação. Literatura extra genérica frequentemente aumenta a sensação de IA.
  • Para cada parágrafo repetido, mude sua função:
    • de contexto de campo para condição específica dos dados;
    • de lista de artigos para qual problema cada artigo tratou;
    • de elogio ao método para por que o método combinou com o problema dos dados;
    • de slogan de lacuna para qual sensor, amostra, condição de operação, rótulo ou problema de implantação permanece;
    • de portanto, este estudo... para este estudo precisa deste limite porque....
  • Mantenha um parágrafo como um parágrafo quando a estrutura do Word deve ser preservada. Reescreva a ordem interna em vez de dividi-lo.
  • Se um parágrafo for principalmente fórmulas, variáveis ou estatísticas de resultado, mantenha os números e unidades. Mude a explicação de linguagem matemática genérica para fonte da variável, janela de dados e significado de engenharia.
  • Quando um relatório já estiver abaixo de 10%, reescreva os parágrafos correspondentes restantes mais uma vez apenas por margem. Não remova citações, tabelas, fórmulas ou valores de resultado.

Movimentos de Frases com Baixa Detecção de IA

Use estes movimentos para parágrafos de revisão teimosos:

  • Comece com o problema de medição ou dados, não com a tendência do campo.
  • Coloque o trabalho citado após a frase do problema, não antes de cada frase como Fulano et al..
  • Use menos verbos de resumo: propor, construir, implementar, validar, mostrar. Substitua-os pela operação real, como usar janelas de rotação e pressão de perfuração para identificar trechos de perfuração ou usar a mediana para atenuar picos de ponto único.
  • Evite terminar vários parágrafos com fornecer referência/base/suporte para este artigo. Termine com um limite ou necessidade concreta.
  • Mantenha alguma irregularidade. Uma revisão humana pode ter uma frase curta de limite após uma frase técnica mais longa.

Padrão Antes/Depois

Fraco:

Pesquisadores nacionais e estrangeiros realizaram muitos estudos sobre o reconhecimento de condições de trabalho em perfuração inteligente, propuseram vários métodos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, obtiveram bons resultados e forneceram uma base teórica para esta pesquisa.

Mais Forte:

O reconhecimento de condições de trabalho da sonda geralmente depende de variáveis de série temporal como rotação, pressão de perfuração, pressão de bomba e profundidade. Pesquisas existentes usam essas variáveis para identificar estados como perfuração, circulação, içamento e parada, resolvendo o problema de correspondência entre curvas contínuas e ações de campo. O reconhecimento de estágio subsequente e a acumulação de profundidade neste estudo também precisam primeiro determinar esse limite.

Fraco:

Métodos de detecção de anomalias podem efetivamente melhorar a qualidade dos dados, portanto, são amplamente utilizados no processamento de dados industriais.

Mais Forte:

Picos de ponto único em arquivos de aquisição de alta frequência afetam diretamente os resultados da diferenciação. Estatísticas robustas como a mediana e o MAD são adequadas para primeiro atenuar esses valores extremos de curta duração antes de entrar no reconhecimento de estágio.

Use Estas Referências

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