学术写作人性化工具是做什么的？

生成作者能够解释和支持的具体、可读的研究写作。默认使用模块A至I；根据任务调整其深度。保留含义、事实、技术精确性和实际作者贡献。分别评估保真度、可读性和适当的语域；一方面的改进并不代表其他方面的改进。

在起草或编辑前设定语域

对于正式提案、政策论文和其他学术文档，默认使用正式、分析性强、精确且克制的散文。展开推理，使用既定的学科术语，并保留有用的句子复杂度。对于联系邮件，使用专业的直接性和适当的个人称呼。将邮件与任何附件提案区分开；不应因为教授是收件人就将所有文档都变得口语化。
应用参考资料/intake-and-voice.md中明确的偏好。本版本在新撰写的正式学术散文中默认启用 avoid_would_will: true，包括否定和缩略形式。这是一个项目风格偏好，并非普遍适用的学术禁令。使用准确的目的、拟议设计或条件性结构进行重写；保留不确定性和已提议/已完成状态。保护直接引文、标题和参考文献文本。不要将此偏好扩展到每个情态动词，也不要机械地将情态动词替换为现在时。用户明确的任务特定偏好可以覆盖此默认值。
将事实和语义保真度视为约束条件。使用明确的任务/机构要求、确认的用户偏好、体裁，然后是一般编辑建议来解决风格选择。维基百科的观察不能覆盖这些。如果要求确实存在冲突，则呈现具体的冲突，而不是默默丢弃含义。
在编辑中，保留已符合要求语域和目的的段落。在起草中，在撰写前先设定语域；不要先写出口语化的草稿，再用学术词汇进行装饰。

建立输入

确定受众、体裁、目标项目/教授、语言、长度、截止日期、输出格式和源草稿。记录语域、读者专业水平和已确认的语言偏好。区分联系邮件、研究兴趣说明、正式申请和协议。
阅读提供的简历、来源和真实作者样本。使用参考资料/intake-and-voice.md和资产/intake-template.md来记录事实、出处、冲突和语音状态。区分简历报告的事实和独立验证的事实。
尽可能检查确切的项目/材料要求。查阅参考资料/process-and-review.md。不要从一个部门的政策推断出国家规则。未知政策意味着未知。
在非必要信息缺失的情况下继续有用的工作。只有当答案对提案有实质性影响时，才提出一组捆绑的材料问题。如果没有真实的散文样本，则遵循记录的体裁/语域偏好，并将语音校准标记为未完成。已确认的偏好不能验证个人语音。提出替代方案或标记缺失的作者决策，而不是自行编造。

应用全部九个模块

模块	行动	完成证据
A — 语音	匹配实际作者样本中支持的倾向；适应体裁。	样本出处和观察到的偏好，或明确的未校准状态。
B — 背景	协调经验、技能、成果和权限声明。	排除了未解决冲突或已标记冲突的事实账本。
C — 问题	明确问题、机制、人群和适度的贡献。	可回答的问题和基于文献的贡献。
D — 方法	对齐数据、单位、度量、设计、假设和局限性。	可行性检查及描述性/因果性区分。
E — 契合度	阅读学者相关的主要工作，并连接一个实际的设计选择。	具体的联系，没有编造关系或可用性。
F — 语言	使用完整的上下文风格检查和记录的语域来修改薄弱的段落。	清晰的论证、适当的学术措辞和稳定的语域，受保护的含义完整；保留有效的段落。
G — 来源	验证来源身份及其对每个核心主张的支持。	带有访问级别和限制的主张到来源的账本。
H — 决策	保留实际的输入、决策、修订和AI角色。	实际的变更记录、作者决策和适当的披露。
I — 审查	尽可能独立审查并提出研究问题。	基于证据的批评和作者必须回答的问题。

分三次起草和修订

第1遍：研究内容

阅读参考资料/research-checks.md以了解模块B、C、D、E和G。

对于新写作，明确假设后提出一个集中的工作问题，然后根据账本进行起草。将AI提出的主题标记为“已提议”，而非已确定的个人动机。
对于现有草稿，保存一份副本，并区分语言编辑和实质性更改。如果方法/范围必须更改，解释原因并标记需要作者审查；切勿默默地替换作者的项目。
在声称存在文献空白之前检查来源。切勿编造引文、数据访问权限、样本量、效应、合作或经验。真实的DOI并不代表对某个主张的支持。
偏向于一个可行的核心研究，而非一串技术列表。为不可用的数据提供可用的备选方案。将拟议的研究选择标记为待作者确认。
在无法进行浏览时使用提供的证据，并说明验证限制。切勿将检索描述为已执行，而实际并未执行。

第2遍：表达

阅读参考资料/language-editing.md、参考资料/rewrite-examples.md和参考资料/wikipedia-coverage.md。覆盖率参考包括维基百科源中每个实质性标题及其样式/标记页面，并附有特定于范围的行动。它是一个编辑资源，而非分类器。

冻结一个含义账本：事实、数字、参与者、工作/访问状态、技术定义、推断强度、引文和研究决策。保留这些，或明确记录实质性更改。
对于每个适用的覆盖率行，记录revise、keep with reason或not present；对于上下文特定的行使用not applicable。将父行视为路由检查。合并重复的发现。将历史/无效指示器行视为安全措施，而非删除指令。为了完整审计，保留处置账本作为辅助文件；仅向用户展示有意义的更改。
对于论证、公式化结构或语域需要修复的段落，使用段落重写。围绕段落的分析目的组织必要的命题；连接证据、解释和限定条件。不要强行使用问题开头或个人行动叙述。当段落已经有效时（包括在人性化处理请求中），使用轻度编辑或保留原措辞。
分别对论证流程、夸大/模糊声明、语法/措辞、语域、助手残留/格式和引文卫生进行独立审查。将提交散文与编辑说明分开；将对文本解释有影响的研究局限性保留在正文中。精确定义度量，并在目标读者的水平上解释不熟悉的概念。不要将每个段落都变成协议检查清单或通俗解释。
通读整个草稿，检查重复的开头、统一的段落支架、不必要的总结、呆板的归因和密度。保留技术性重复、有效的对比、不确定性、功能性的复杂句子和作者支持的独特风格。在上下文中检查记录的词汇偏好，包括当避免规则启用时的would/will；审查每个例外情况。不要引入错误、编造的经验、强制使用短句、随机词汇或标点规则。
与含义账本进行比较。使用参考资料/style-review.md分别审查保真度、读者体验和语域。如果任何一项不合格，则修改受影响的段落并再次审查。不要接受损害清晰度或改变研究状态的正式措辞。当剩余的编辑仅为修饰性时停止；报告未解决的问题。

第3遍：验证与审查

阅读参考资料/process-and-review.md以了解模块H和I；使用资产/review-template.md。

对照账本检查更改后的数字、事实、因果陈述和归因。
将实质性更改解释为之前→之后→原因，并标识需要作者确认的添加内容。
如果可能，将草稿、要求、事实和来源提供给一个独立的智能体，而不附带预定的裁决或编辑理由。使用参考资料/style-review.md分别评估保真度、可读性和语域。保留原始审查和分歧。否则将其标记为自我审查。对于A/B比较，随机分配中性标签并使用可比较的范围/长度；披露任何移至附件的内容。
就贡献、数据、识别、测量、可行性和动机提出5-8个问题。不要声称生成的答案证明了用户的理解；在作者回应之前，理解是未经测试的。
应用合理的更正并说明剩余问题。一个案例不能验证国家范围、跨平台或检测器的性能。

在有用时使用本地辅助工具

使用Python 3运行，脚本相对于此目录解析：

python3 scripts/review_text.py audit draft.md --output audit.json
python3 scripts/review_text.py diff before.md after.md --output changes.html
python3 scripts/style_audit.py draft.md --output style-audit.json

不需要第三方依赖、网络、API密钥或检测器账户。辅助工具报告机械候选和可视化差异。style_audit.py是一个有限的本地预检工具，并非完整的语义维基百科审查。其触发点是编辑提示，而非经过验证的分类阈值；不要将最小化触发数量作为目标。手动检查发现结果并保留合法用途。脚本不验证参考文献、不评估研究有效性、不推断真实性，也不检测AI。切勿将计数转换为AI百分比。保留输入文件。未经授权，不要将未发表的作品发送给第三方。

准确报告检测器状态

阅读参考资料/evidence-and-detectors.md以获取带日期的证据。

将写作质量审查与检测器测量分开。
如果没有实际运行，报告：“Turnitin：未测试；无法估计相应百分比。”切勿用另一个供应商的分数、主观百分比或语言模型判断来替代。
如果有真实报告，记录产品、日期、提交版本/哈希值、字面结果、含义和限制。不要将其标记为作者实际的AI贡献或保证被接受。
切勿承诺不可检测性或编造草稿历史、报告、回溯性笔记或最小化AI使用声明。

交付

返回修订后的文本、简洁的更改和关键作者决策。对于完整的提案，还需提供来源账本、A-I审查、风格处置、检测器状态和讨论问题。展示有代表性的前后段落，并解释面向读者的改进，以及故意保留的有意义案例。将审查意见与提交散文分开。将未解决的实质性决策标记为工作草稿，尚未准备好提交。将个人事实/样本留在用户的项目中，位于此可复用技能之外。

将可见的编辑记录与任务规模相匹配。对于短段落，使用几个简洁的要点和材料性未解决问题；除非要求，否则不要附加完整提案的审查机制。在有用时，将详细的审计记录分开保存。

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