论文精修 · Thesis Polish

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Polish and elevate MBA thesis / dissertation to national outstanding thesis quality (全国优秀论文). Performs comprehensive improvement: academic language, argument structure, logical rigor, innovation highlights, and formatting. Input: markdown thesis text. Output: polished full text. Also trigger when the user mentions "论文润色", "MBA论文", "优秀论文", "thesis polish", "dissertation improvement", "学术润色".

Available today. Use it from your connected AI after setup.

Connect ahel once, and every AI you use reads what you have installed.

Then ask your AI: use the 论文精修 · Thesis Polish skill

What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by lovstudio/skills in skills/thesis-polish/SKILL.md and read by ahel’s review.

将 MBA 论文从初稿提升至全国优秀论文水准。涵盖语言润色、结构优化、论证强化、创新点凸显四个维度。

When to Use

  • 用户提供 MBA 论文(markdown 格式)需要润色
  • 用户想让论文达到全国优秀论文标准
  • 用户需要学术写作的全面提升

Workflow (MANDATORY)

Step 1: 接收论文

读取用户提供的论文文件(markdown 格式)。如果用户给的是文件路径,用 Read 工具读取。

Step 2: 诊断评估

通读全文后,先输出一份诊断报告(不超过 300 字),包含:

维度当前水平主要问题提升方向
语言表达A/B/C......
论证逻辑A/B/C......
结构布局A/B/C......
创新贡献A/B/C......
文献运用A/B/C......

Step 3: 确认润色策略

Use AskUserQuestion to confirm strategy BEFORE polishing.

向用户展示诊断报告后,询问:

  • 是否同意诊断?有无特殊要求?
  • 论文的核心创新点是什么?(帮助 AI 更好地凸显)
  • 是否有目标期刊/评审标准的特殊要求?

Step 4: 逐章润色

按章节逐一润色,每章输出完整的润色后文本。润色时严格遵循以下标准:

4.1 语言表达标准
  • 学术用语:口语化表达 → 学术规范用语("很多" → "大量/众多","觉得" → "认为/表明")
  • 句式升级:简单句 → 复合句,增加因果、转折、递进的逻辑连接
  • 术语一致:全文术语统一,首次出现标注英文原文
  • 量化表达:模糊描述 → 精确数据/比例/引用支撑
  • 被动与主动:研究方法部分多用被动语态,讨论部分主动论述
4.2 论证逻辑标准
  • 论点-论据-论证:每个观点必须有数据/文献/案例支撑
  • 逻辑链条:前后段落之间有明确的逻辑递进关系
  • 反驳预设:对可能的质疑提前回应("尽管...但...")
  • 对比论证:与已有研究对比,凸显本文贡献
  • 因果严谨:区分相关性与因果性,避免过度推断
4.3 结构布局标准
  • 章节衔接:每章开头有承上启下的过渡段
  • 段落结构:主题句 → 展开 → 小结,每段聚焦一个论点
  • 层次清晰:一级标题(章)→ 二级标题(节)→ 三级标题(小节),层级不超过三级
  • 摘要提升:摘要涵盖研究背景、目的、方法、发现、贡献五要素
4.4 创新贡献标准
  • 显式标注:在引言和结论中明确列出 2-3 个创新点
  • 差异化表述:用 "区别于已有研究...本文首次/创新性地..." 句式
  • 理论贡献:说明对理论框架的扩展或修正
  • 实践意义:说明对管理实践的具体指导价值
4.5 文献运用标准
  • 权威性:优先引用 SSCI/CSSCI 期刊、经典著作
  • 时效性:近 5 年文献占比不低于 60%
  • 对话感:不只是罗列文献,而是与文献"对话"("XXX(2023)指出...,本文在此基础上进一步发现...")
  • 文献综述:按主题/流派组织,而非按时间堆砌

Step 5: 输出

将所有润色后的章节合并,输出完整的润色后全文(markdown 格式)。

如果用户需要保存为文件,使用 Write 工具写入,文件名遵循: 品牌方-mba-thesis-polished-{YYYY-MM-DD}-v0.1.md

Important Notes

  • 不篡改数据:润色仅涉及表达和论证方式,不编造数据或虚构引用
  • 保留原意:所有修改必须忠实于作者原意,不改变研究结论
  • 标注建议:如果某处论证薄弱需要作者补充数据/文献,用 [建议补充: ...] 标注
  • 分批处理:论文通常很长,按章节分批润色,避免遗漏

Runtime context (shared)

运行前读取本 Skill 包的 skill.yaml,由宿主提供 skill-runtime/v1 上下文。字段解析顺序为:当前请求、项目上下文、个人 Preferences、品牌 Profile、通用默认值。

  • 只使用 Manifest 声明的字段;Profile 保存公开品牌事实,Preferences 保存个人工作偏好。
  • required: true 字段缺失时,按 Manifest 的问题配置向用户提出一个聚焦问题;用户明确同意后再保存回答。
  • 报错提供可复制的 context_id、字段路径与来源,诊断内容避开秘密、完整私人路径和原始配置。

通用反馈闭环

用户在 Skill 驱动任务中提出修改意见时,继续当前产物前必须执行:

  1. 先判断意见是 task-specific(仅本次)还是 reusable(可跨任务复用)。
  2. task-specific 只修改当前任务,不改 Skill。
  3. reusable 先确定作用域:领域规则先更新对应 canonical Skill;适用于所有 Skill 的规则先更新共享规范。
  4. 完成规则更新、版本、lint 与分发核验后,再把修改应用到当前任务。
  5. reusable 修改会使此前的“确认”“继续”“发吧”失效;完成当前产物修改和回读后必须停下,等待用户下一步指示,不自动进入发布、提交或其他外部写入。

Signals

GitHub stars
66
Forks
17
Last commit
Sep 2026
Advanced
Catalog kind
skill
Gateway key
lov-thesis-polish
Source
github.com/lovstudio/skills