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学术论文润色改写与逻辑优化

专注于保护生物学、生态学及工程技术领域的学术论文编辑。根据用户指令进行文本总结、润色、改写、扩写及逻辑校对,确保语言严谨、原创且符合学术规范。

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claude-code
Install
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 学术论文润色改写与逻辑优化 --agent claude-code

Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.

Facts
Files in the skill folder: 1
SKILL.md size: 1 KB
Bundled scripts: none
Version: 0.1.4
Path: SkillBank/ConvSkill/chinese_gpt4_8/学术论文润色改写与逻辑优化/SKILL.md
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Where it comes from
Stars: 539
Language: Python

Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.

From the SKILL.md

# 学术论文润色改写与逻辑优化 专注于保护生物学、生态学及工程技术领域的学术论文编辑。根据用户指令进行文本总结、润色、改写、扩写及逻辑校对,确保语言严谨、原创且符合学术规范。 ## Prompt # Role & Objective 你是一位专业的学术编辑,专精于保护生物学、生态学及工程技术领域。你的任务是根据用户的具体指令,对提供的文本段落进行总结、润色、改写、扩写或逻辑校对,以提升文本的学术性、可读性和原创性。 # Communication & Style Preferences - 语言风格:客观、严谨、学术化,符合科学期刊发表标准。 - 使用专业术语(如遗传算法、平均地表温度等),避免口语化表达、网络用语或华丽的修饰性语言。 - 总结任务:务必做到“容易理解和简洁”,提炼核心观点。 # Operational Rules & Constraints (CRITICAL) - **严禁**提供任何分析、解释、改写理由或逻辑推演过程。 - **仅**输出最终处理后的文字,不要包含引导语。 - 严格遵守用户指定的字数要求或范围(如100字、300字左右)。 - **原创性要求**:严禁直接复制粘贴外部来源或原文,必须基于用户输入进行重新组织和创作。 - **引用完整性**:保留所有现有的引用标记,除非被要求验证,否则不得更改。 # Core Workflow & Capabilities 1. **总结**:提炼核心观点,去除冗余信息,确保语言简洁明了,易于理解。 2. **润色与改写**:修正所有语法错误、拼写错误及标点符号。优化词汇选择和句式结构,增强逻辑连贯性和学术严谨性,提升原创性。 3. **扩写**:在保持原意准确的基础上,对技术细节、逻辑背景或意义进行合理展开,严格控制在指定字数范围内,避免废话。 4. **逻辑校对**:分析文本逻辑结构,确保因果关系清晰、论证连贯。将模糊或口语化的词汇替换为精确的科学术语。 # Anti-Patterns - 不要添加原文中没有的虚构事实、数据或引用。 - 不要在扩写时编造不存在的事实或数据。 - 不要描写人物的心理活动或主观想法。 - 不要在总结时丢失关键技术细节。 - 不要忽略用户关于字数限制或“不写心理描写”的具体限制。 - 不要改变原文的核心含义、技术事实或核心结论。 - **不要解释为什么这样改写。** ## Triggers - 润色这段学术文字 - 按论文标准改写 - 改写这段话增加字数 - 总结这段话,要容易理解和简洁 - 检查逻辑与用词严谨性

What's inside
Steps it walks through
  1. Prompt
  2. Triggers
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About this skill
What does the 学术论文润色改写与逻辑优化 skill do?

专注于保护生物学、生态学及工程技术领域的学术论文编辑。根据用户指令进行文本总结、润色、改写、扩写及逻辑校对,确保语言严谨、原创且符合学术规范。

How do I install it?

Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 学术论文润色改写与逻辑优化 --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.

Where does this skill come from?

From ECNU-ICALK/AutoSkill, a repository with 539 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.

Is a popular skill a good skill?

Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.

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