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主题

模式指南 ​

每个的详细工作流程paper-audit模式。顶层SKILL.md保持 路由表；该文件保存每个模式的步骤、相位顺序和 委员会派遣规则。

接下来阅读：

  • references/PRESUBMISSION_GUIDE.md为PRESUBMISSION模式集成层。
  • references/REVIEW_LANE_GUIDE.md用于截面和横切审查通道定义。
  • references/SUBAGENT_TEMPLATES.md用于审阅者任务模板。

输入分辨率 ​

  • 首先解析论文路径，并在解析时保留用户提供的相对路径 已经可以工作了。
  • 从扩展名推断论文格式 (.tex, .typ, .pdf） 前 选择检查或解析器行为。
  • 推断report-style来自请求：使用peer-review当用户询问时 用于期刊评论散文，例如摘要/主要问题/次要问题/ 推荐;否则默认为deep-review.
  • 首先从请求推断输出语言，然后再回到论文 当请求不明确时的语言。
  • 为了re-audit， 要求--previous-report PATH。如果丢失，请停止 立即并仅询问该路径，而不是运行新的审核。
  • 说明锁定模式、报告风格、焦点、语言和地点（如果已知） 在运行命令之前，当其中任何命令是推断的而不是显式的时 假如。

进气口自动检测 ​

将这些条件作为提示向用户显示；从不自动切换模式 未经确认。目标是在之前捕获明显的模式不匹配 运行错误的工作流程。

  • 以前的报告存在：如果文件名为*audit_report*, *review_report*, *final_issues*.json，或匹配--previous-report 语义存在于论文目录或当前工作中 目录，询问用户是否想要re-audit模式。
  • 论文中的修订标记：如果来源包含 \latextrackchanges, changes包宏，track-changes, changeBars, \added{, \deleted{, \replaced{, <changes>，或一个 Revision History部分，询问这是否是修订后的提交，以及 无论re-audit是有意的。
  • 长纸上的抛光模式：如果模式为polish但论文超过 30页或25k字，询问是否deep-review之前比较合适 进行中。
  • 检测到审稿人字母：如果输入或工作目录包含 审阅者字母形状的文件（标记：Reviewer 1, R1:, 审稿人 1, Editor's Comments, Decision Letter）， 派遣 agents/revision_coach_agent.md首先将其解析为结构化的 路线图，然后将路线图输入re-audit.

始终以简单语言呈现检测到的信号（“发现 final_issues.old.json在论文旁边——这看起来像是重新审核”）和 让用户确认或拒绝。

演示面 ​

  • deep-review：制作问题包、修订路线图和工件路径 主要摘要表面。提及模式级字段是可以接受的 例如此处的审查通道或来源。
  • peer-review：使审稿人的散文成为主要的总结面。请勿暴露 原始内部键，例如review_lane, source_kind， 或者root_cause_key在 顶级散文摘要；将它们保留在工件包中。
  • gate：首先显示结论，然后是 EIC 筛选，然后是阻止者，然后是建议 建议。
  • re-audit：显示状态桶（FULLY_ADDRESSED, PARTIALLY_ADDRESSED, NOT_ADDRESSED, NEW）在任何新的审计评论之前。

通用步骤0 ​

解析$ARGUMENTS，锁定走纸路径，如果用户这样做则推断模式 不提供之一。如果必须的话，请在运行命令之前说明推断的模式 推断它。

quick-audit ​

  1. 跑步：
    bash
    uv run python -B "$SKILL_DIR/scripts/audit.py" <paper> --mode quick-audit ...
  2. 提交一份简明的报告：
    • Submission Blockers第一的
    • 然后Quality Improvements
    • 然后检查清单项目
    • 大喊PRESUBMISSION当重要时，将机械结果分开
    • 将快速审核结果标记为[Script]出处
  3. 如果用户在快速筛选后明确希望审阅者进行深度批评， 升级到deep-review.

deep-review ​

将此用作默认审阅者样式路径。

如果用户明确想要提交式审阅者报告（例如： 《SCI审稿人》、《期刊审稿报告》、《综述/重大问题/次要问题》 问题/建议”或“审稿报告”），保留相同的深度审查证据 管道但使peer_review_report.md组合中的主视图 CLI 摘要，同时保留review_report.md作为更丰富的证据包。在 这条路径，将原始模式字段保留在工件中，而不是 面向审稿人的散文。

第 1 阶段：准备工作区 ​

bash
uv run python -B "$SKILL_DIR/scripts/prepare_review_workspace.py" <paper> --output-dir ./review_results

这将创建：

  • artifacts/meta/full_text.md
  • artifacts/meta/metadata.json
  • artifacts/data/section_index.json
  • artifacts/data/claim_map.json
  • artifacts/summary/paper_summary.md
  • artifacts/sections/*.md
  • artifacts/comments/
  • artifacts/references/（审阅代理的最少副本）
  • artifacts/committee/（委员会评审员工件）

第2阶段：第0阶段自动审核 ​

bash
uv run python -B "$SKILL_DIR/scripts/audit.py" <paper> --mode deep-review ...

将此视为仅限阶段 0。它提供脚本支持的上下文和分数， 不是最终的审查。PRESUBMISSION调查结果留在这里以供重点关注 理论/文献/方法论/逻辑评论；只有完整/编辑深度审查才能 促进高信号机械发现pre_submission_readiness 审查通道（见PRESUBMISSION_GUIDE.md).

阶段3A：学术预审委员会（默认） ​

决定委员会重点：

  • 如果--focus ...已提供，请使用它。
  • 否则，使用下面的关键字图从用户请求中推断。
  • 如果没有匹配，则默认为full（所有五个角色）。

派遣委员会评审员（按照这个确切的顺序）并让他们写 将工件放入工作区：

  1. agents/committee_editor_agent.md
    • 写：committee/editor.md
    • 写：comments/committee_editor.json
  2. agents/committee_theory_agent.md
    • 写：committee/theory.md
    • 写：comments/committee_theory.json
  3. agents/committee_literature_agent.md
    • 写：committee/literature.md
    • 写：comments/committee_literature.json
  4. agents/committee_methodology_agent.md
    • 写：committee/methodology.md
    • 写：comments/committee_methodology.json
  5. agents/committee_logic_agent.md
    • 写：committee/logic.md
    • 写：comments/committee_logic.json

如果子代理不可用，请在线运行委员会审阅者，但保留 相同的文件输出。

然后写：committee/consensus.md

  • 包括：总分（1-10）、优先顺序以及最重要的 3 个问题 首先修复
  • 评分公式：
    • 9.0 开始
    • 减去：1.5 * (# major) + 0.7 * (# moderate) + 0.2 * (# minor)
    • 下限为 1.0
    • 如果编辑判定为 Desk Reject，则上限为 4.0

render_deep_review_report.py自动嵌入committee/*.md进入 review_report.md当存在时。

阶段 3B：分区和横切审查通道（覆盖范围） ​

读：

  • references/SUBAGENT_TEMPLATES.md
  • references/REVIEW_LANE_GUIDE.md

然后分派审阅者任务：

  • 分段审查通道
    • 简介/相关工作
    • 方法
    • 结果
    • 讨论/结论
    • 附录（如果有）
  • 交叉审查通道
    • 主张与证据
    • 符号和数字的一致性
    • 评估的公平性和可重复性
    • 自我标准一致​​性
    • 现有技术和新颖性基础
    • 提交前准备（完全/仅限编辑重点）

每个通道写入一个 JSON 数组到comments/.

如果子代理不可用，请使用内置的确定性后备通道 传入scripts/audit.py因此工作流程仍然写入与通道兼容的 JSON 进入comments/合并前。

第四阶段：整合 ​

bash
uv run python -B "$SKILL_DIR/scripts/consolidate_review_findings.py" <review_dir>
uv run python -B "$SKILL_DIR/scripts/verify_quotes.py" <review_dir> --write-back
uv run python -B "$SKILL_DIR/scripts/render_deep_review_report.py" <review_dir>

合并规则：

  • 合并精确的重复项
  • 将不同的论文级结果分开，即使它们共享一个根 原因
  • 保留单一结果，除非明显误报
  • 分配comment_type, severity, confidence， 和root_cause_key

第五阶段：呈现结果 ​

总结：

  • 1小段总体评价
  • 主要/中等/次要问题的计数
  • 3 个最高优先级的修订项目
  • 识别选择的主视图--report-style
  • 路径到review_report.md, revision_suggestions.md（根），和 artifacts/data/final_issues.json / artifacts/summary/peer_review_report.md

gate ​

  1. 跑步：
    bash
    uv run python -B "$SKILL_DIR/scripts/audit.py" <paper> --mode gate ...
  2. EIC 筛选（第 0.5 阶段）：阅读agents/editor_in_chief_agent.md和 对论文标题进行主编直接拒稿筛选， 摘要和引言。这评估球场质量、投稿场所适配度、致命性 缺陷和演示基线。直接拒稿判决是一个障碍。
  3. 报告通过/失败。
  4. 首先呈现 EIC 筛选结果（结论 + 分数 + 理由）。
  5. 接下来列出阻止者。
  6. 将建议性项目与阻碍性项目分开。
  7. 保持PRESUBMISSION主要/次要项目咨询；仅关键机械 调查结果可以堵住大门。
  8. 对于 IEEE 伪代码检查，明确哪些问题是强制性的， 这些只是 IEEE 安全的建议。

恢复协议 ​

深度评论写了一个checkpoint.json在工作区根目录下，这样一个会话 被中断（代币预算、代理超时、用户Ctrl-C) 可以在哪里接载 它停止了而不是重新开始第一阶段。

文件 ​

  • <review_dir>/checkpoint.json— 模式定义于scripts/checkpoint.py.
  • 状态生命周期：prepared -> in_progress -> suspended -> completed.
  • 阶段列表反映了阶段 1-5：prepare, phase0_audit, committee, lanes, consolidation, present.

阅读 ​

  • scripts/audit.py --review-dir <review_dir>印刷 [checkpoint] status=... lanes_completed=N lanes_suspended=M发射时 在运行阶段 0 之前。当用户输入“继续”/“继续”时，处理 中的任何条目completed_lanes正如已经完成的那样，仅发送 其余的lanes / committee代理。

更新中 ​

当派遣审查通道或委员会代理人时，指示其致电 checkpoint.mark_lane_completed(<review_dir>, <lane_name>)（或者 mark_lane_suspended部分失败）。阶段 3B 审查通道模板应使用 这review_lane值（例如claims_vs_evidence, notation_and_numeric_consistency) 作为审查通道标识符，因此合并 可以关联。

重置 ​

  • scripts/audit.py --review-dir <review_dir> --no-resume来电 checkpoint.reset_checkpoint，将检查点恢复到初始状态 prepared状态而不删除任何工作区工件。当 用户明确要求干净地重新运行。

工作空间边界 ​

检查站只存在于里面<review_dir>/。审计工具不 触摸用户的工作目录并且不删除其中的其他文件 工作区。恢复是非破坏性的。

re-audit ​

  1. 需要--previous-report PATH.
  2. 跑步：
    bash
    uv run python -B "$SKILL_DIR/scripts/audit.py" <paper> --mode re-audit --previous-report <path> ...
  3. 如果新旧都final_issues.json捆绑包可用，也可以运行：
    bash
    uv run python -B "$SKILL_DIR/scripts/diff_review_issues.py" <old_final_issues.json> <new_final_issues.json>
  4. 展示：
    • 根本原因感知状态标签：FULLY_ADDRESSED, PARTIALLY_ADDRESSED, NOT_ADDRESSED, NEW
    • 在可用时使用结构化的先前发行捆绑包，但仍然接受 Markdown 之前的报告

polish ​

  1. 运行审核预检查：
    bash
    uv run python -B "$SKILL_DIR/scripts/audit.py" <paper> --mode polish ...
  2. 如果存在拦截者，请停止并报告。
  3. 仅在预检查安全的情况下才进行抛光。

委员会焦点路由（深入审查） ​

为了deep-review，默认使用学术预审委员会。这 是一个 5 角色审核通行证：

  1. 编辑器（直接拒稿屏幕）
  2. 审稿人1（理论贡献）
  3. 审稿人3（文献对话/差距）
  4. 审稿人 2（方法透明度）
  5. 审稿人4（逻辑链）

如果用户请求单个维度，则仅运行匹配委员会 角色。

文学焦点意味着：

  • 验证文献是否是主题综合的或仅仅是 列举的
  • 验证矛盾是否得到承认而不是平息
  • 验证所声称的间隙是否是真实的而不是由制造商制造的 选择性引用
  • 不要重写相关工作的散文；将其交给 需要时特定于格式的写作技巧

如果--focus ...提供后，它会覆盖关键字推断：

  • --focus full（默认）
  • --focus editor|theory|literature|methodology|logic

关键词图（英文+中文） ​

重点关键词
编辑"desk拒绝", "预筛", "编辑", "EIC", "主编", "预筛", "初筛"
理论"理论", "贡献", "新颖性", "理论对话", "理论", "贡献", "创新性"
文学"相关工作", "文学", "研究差距", "引用", "文献", "综述", "研究差距", "引用", "差距是假的", "引用引用"
方法论"方法", "样本", "编码", "数据", "设计", "SRQR", "方法", "样本", "编码", "数据", "研究设计", "透明度"
逻辑"logic", "argument", "causal", "structural", "运算", "计算器", "逻辑", "结构"

输出语言：匹配用户请求的语言。如果有歧义，请匹配 纸质语言。

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