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gaolegao2024

Chinese Journal Paper

by gaolegao2024 · GitHub ↗ · v1.0.0 · MIT-0
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Description
从项目代码仓库出发,自动扫描代码提取创新点,撰写符合中文核心/普刊规范的学术论文。核心能力:① 代码仓库扫描与技术创新点提炼 ② 参考文献格式占位(用户手动填充) ③ 生成完整论文(标题、摘要、关键词、引言、相关工作、方法、实验、结论)。触发词:论文、写论文、期刊论文、学术论文、核心期刊、普刊、中文论文、jour...
README (SKILL.md)

Chinese Journal Paper Writer v1.0

从项目代码仓库出发,扫描代码提取创新点,撰写符合中文核心/普刊规范的学术论文。

⚠️ 免责声明

本 Skill 生成参考性草稿。投稿前须自行查重、调整格式、确认参考文献完整准确,并按目标期刊要求修改。

⚠️ 参考文献处理原则

不自动搜索、不编造参考文献。 参考文献由用户手动填充,本 skill 只提供格式占位符和 GB/T 7714 格式模板。编造引用是学术不端,没有任何论文值得冒这个险。


全局工作流

用户输入
├─ 代码仓库/目录 → Phase A (代码扫描) → Phase B (论文撰写)
├─ 技术方案描述 → Phase B 直接撰写
└─ 仅 idea → 引导补充技术细节

Phase A: 代码扫描与创新点提炼(5 步)
Phase B: 论文结构与撰写(6 步)

Phase A: 代码扫描与创新点提炼

A1: 仓库发现

文件发现规则:

  • 包含: .go, .py, .ts, .js, .rs, .java, .cpp, .c, .rb, .swift, .cs, .kt
  • 排除目录: node_modules, vendor, .git, build, dist, __pycache__, venv, .venv, __pycache__, .tox, egg-info
  • 排除文件: *_test.*, *.min.*, *.generated.*, *_spec.*, *.pb.go, *.pb.swift
  • 优先: 50-500 行文件

文件优先级:

优先级 特征
文件名含 core/engine/algorithm/model/optimizer/scheduler/cache/pipeline/transform/solver/network/layer/encoder/decoder/attention/loss/trainer/inference
API 层、服务层、数据处理、工具类
配置、常量、CRUD、路由
跳过 测试、生成代码、依赖、日志

100 文件时提供快速/深度两种模式供用户选择。

A2: 创新点识别

与专利 skill 不同,论文的创新点需要更关注学术贡献而非法律保护。分析以下维度:

  1. 方法创新: 新算法、改进算法、新的组合方法、新的损失函数、新的架构设计
  2. 技术创新: 新的工程方案、新的系统设计、性能优化方法
  3. 应用创新: 新的应用场景、跨领域迁移、新数据集上的验证
  4. 数据/评估创新: 新的评估方法、新的数据标注方案、新的基准对比

A3: 创新点抽象与论文化

关键区别:论文需要把代码实现转化为学术叙事

代码实现 论文描述
nn.MultiheadAttention(d_model=256, nhead=8) 多头自注意力机制(256维,8头)用于捕获序列内部的长距离依赖关系
loss = F.cross_entropy(pred, label) + 0.1 * kl_div(p, q) 提出一种融合交叉熵与KL散度的混合损失函数,在保证分类精度的同时增强模型泛化能力
Redis 缓存 + LRU 淘汰 基于LRU策略的多级缓存机制,有效降低高频查询场景下的系统响应延迟
torch.cat([emb_a, emb_b], dim=-1) 特征拼接融合策略,将异构特征映射到统一的语义空间

每个创新点保留两份记录:

  • contribution_statement: 用于摘要和引言(学术语言)
  • technical_detail: 用于方法章节(技术细节)

A4: 创新点评分

维度 分值 标准
新颖性 0-4 已有方法→常见变体→实质改进→独特组合→全新方法
技术深度 0-3 浅层调用→有优化→复杂实现→优雅解决难题
可验证性 0-3 无数据→有示例→可复现→有对比实验
学术价值 0-3 仅工程→有一定参考→方法论贡献→可推广的理论贡献

门槛: ≥6 分保留,低于门槛的降级为背景技术描述。

A5: 论文角度确定

多个创新点需要整合为一个连贯的论文叙事。确定:

  1. 核心贡献(1-2个):论文的主要卖点
  2. 辅助贡献(1-2个):增强论文厚度
  3. 叙事主线:所有贡献如何串联成一个完整的故事

输出一个 2-3 句话的"电梯演讲",概括论文核心。


Phase B: 论文结构与撰写

B1: 确定论文规格

根据目标期刊级别确定规格:

项目 核心期刊 普刊
字数 6000-8000 4000-6000
参考文献 15-25 条 10-15 条
图表 3-6 个 2-4 个
实验对比 ≥3 组基线方法 1-2 组对比即可
创新点 2-3 个明确贡献 1-2 个贡献

B2: 拟定标题

标题原则:

  • ≤20 字
  • 包含方法关键词和应用领域
  • 不用"基于"开头(太泛滥)——除非确实是最贴切的表达
  • 体现创新性但不过度自夸

标题模板(参考,不要生搬硬套):

[方法特色]的[应用场景][任务名称]方法/模型
[问题域]中融合[技术A]与[技术B]的[方案类型]
面向[场景]的[方法名称]研究与应用

好标题示例:

  • 多粒度注意力融合的中文实体关系抽取方法
  • 融合对比学习与提示学习的少样本文本分类
  • 面向低资源场景的跨语言知识图谱对齐框架

差标题示例:

  • 基于深度学习的文本分类研究(太宽泛)
  • 一种高效智能的新方法(空洞)
  • XXX系统设计与实现(太工程化)

B3: 撰写摘要

摘要四要素(缺一不可):

  1. 研究背景/问题(1-2句):交代研究动机
  2. 已有方法的不足(1句):引出你的工作
  3. 提出的方法(2-3句):核心贡献,具体到方法层面
  4. 实验结果(1-2句):量化结果,有数据支撑

摘要规范:

  • 200-300 字
  • 不引用参考文献
  • 不使用"本文""我们"以外的第一人称
  • 不用缩写(首次出现需全称)
  • 客观陈述,避免"首次""开创性"等评价词

关键词: 3-5 个,中英文对照。

B4: 撰写正文

4.1 引言(最重要)

引言是审稿人判断论文水平的第一道关卡。好的引言要让审稿人在前两段就明白:这论文在解决什么问题、为什么重要、你做了什么。

引言结构(5段式):

  1. 大背景(1段):研究领域的现状和重要性
  2. 具体问题(1段):聚焦到论文要解决的子问题
  3. 已有方法的不足(1段):现有方法的 2-3 个具体缺陷
  4. 本文工作(1段):本文做了什么,用"针对上述问题,本文提出……"自然过渡
  5. 贡献列表(1段):2-3 条明确贡献,用编号列出

贡献列表写法:

本文的主要贡献如下:
(1)提出了……方法/模型/框架,……(方法贡献)
(2)设计了……机制/策略,……(技术贡献)
(3)在……数据集上进行了充分实验,……(实验贡献)

4.2 相关工作

组织方式: 按技术维度分组,不要按论文逐条罗列。

每组结构:

[技术方向]方面,文献[X]提出了……方法,取得了……效果。
文献[Y]在此基础上改进了……,但存在……不足。
文献[Z]采用了不同思路,……。

关键: 相关工作的末尾要自然引出"现有方法的不足"→ 与引言呼应 → 为你的方法铺垫。

4.3 方法(Method)

这是论文的核心,需要最详细的描述。

结构建议:

3.x 问题定义
    形式化描述论文要解决的问题
3.x 整体框架
    一段话概述整体方案 + 框架图引用
3.x 模块一:[名称]
    详细描述,包含公式
3.x 模块二:[名称]
    详细描述,包含公式
3.x ...(按实际模块展开)
3.x 训练/优化策略
    损失函数、优化器、训练流程

写作规范:

  • 公式用 LaTeX 格式,编号右对齐
  • 变量首次出现必须说明含义
  • 公式后用文字解释其物理/技术含义
  • 框架图(建议 ASCII 或 Mermaid 占位,标注建议绘制的内容)
  • 每个子模块用 Phase A 的 technical_detail 展开

4.4 实验

实验结构:

4.1 数据集
    数据集名称、规模、划分方式、预处理方法
4.2 基线方法
    列出对比方法,简述选择理由
4.3 评价指标
    说明使用的指标及计算方式
4.4 实验设置
    超参数、硬件环境、实现框架
4.5 主实验结果
    表格 + 分析
4.6 消融实验(核心期刊建议有)
    验证各模块贡献
4.7 案例分析/可视化(可选)
    定性分析

实验表格格式:

| 方法 | 准确率 | F1值 | 召回率 |
|------|--------|------|--------|
| Baseline-1 | xx.x | xx.x | xx.x |
| Baseline-2 | xx.x | xx.x | xx.x |
| **本文方法** | **xx.x** | **xx.x** | **xx.x** |

注意:

  • 如果没有真实实验数据,明确标注"[待补充实验数据]"并给出建议的实验设计
  • 分析要深入:不仅说"我们的方法更好",还要分析为什么更好
  • 消融实验要与贡献点一一对应

4.5 结论与展望

结论结构:

  1. 简要回顾工作(2-3句)
  2. 总结主要发现和结果(2-3句)
  3. 指出局限性(1-2句,体现学术诚实)
  4. 未来工作方向(1-2句)

注意: 结论不要简单重复摘要,要有总结性提炼。

4.6 参考文献

格式: GB/T 7714-2015 标准

[1] 作者1, 作者2, 作者3. 标题[J]. 期刊名, 年, 卷(期): 起止页码.
[2] Author1, Author2, Author3. Title[C]//Conference Name. City: Publisher, Year: Pages.
[3] Author1, Author2. Title[J]. Journal Name, Year, Volume(Issue): Pages.

每条文献必须是 Phase B 中验证通过的真实文献。 在末尾附上文献验证记录表。

B5: 撰写英文信息

核心期刊通常需要英文标题、摘要、关键词:

  • 英文标题:准确翻译中文标题,注意冠词和介词
  • 英文摘要:不是中文摘要的逐字翻译,而是按英文学术写作习惯重写,可适当调整语序
  • 英文关键词:与中文关键词一一对应,使用领域通用术语

B6: 自检

内容自检

  • 创新点清晰、具体、可验证?
  • 摘要包含四要素(背景、不足、方法、结果)?
  • 引言的5段逻辑连贯?
  • 相关工作按技术维度组织,末尾引出不足?
  • 方法描述充分,公式有解释?
  • 实验设计合理,有对比基线?
  • 结论没有简单重复摘要?
  • 参考文献全部经过验证?

格式自检

  • 标题 ≤20 字
  • 摘要 200-300 字
  • 关键词 3-5 个
  • 公式编号连续
  • 参考文献格式统一(GB/T 7714)
  • 图表编号连续且有引用

引用占位

  • 正文中引用位置用 [待补充] 占位
  • 参考文献列表按 GB/T 7714 格式提供模板,由用户手动填充
  • 提示用户建议文献数量:核心期刊 15-25 条,普刊 10-15 条
  • 中英文比例建议:中文 30-50%,英文 50-70%

输出格式

# [中文标题]

## [English Title]

## 摘要

[200-300字摘要]

**关键词:** 关键词1;关键词2;关键词3;关键词4;关键词5

## Abstract

[English abstract]

**Keywords:** keyword1; keyword2; keyword3; keyword4; keyword5

## 1 引言

[5段式引言]

## 2 相关工作

### 2.1 [技术方向一]
### 2.2 [技术方向二]
### 2.3 [技术方向三]

## 3 [方法名称]

### 3.1 问题定义
### 3.2 整体框架
### 3.3 [模块一]
### 3.4 [模块二]
### 3.5 训练策略

## 4 实验

### 4.1 数据集
### 4.2 基线方法
### 4.3 评价指标
### 4.4 实验设置
### 4.5 主实验结果
### 4.6 消融实验

## 5 结论与展望

## 参考文献

\x3C!-- 按正文引用顺序手动填充,格式参照 GB/T 7714-2015 -->
[1] [待补充].
[2] [待补充].
...

---

## 附录一:创新点分析报告
- Phase A 扫描结果
- 创新点评分详情
- 论文角度确定过程

## 附录二:参考文献验证记录
| 编号 | 标题 | 验证来源 | 搜索关键词 | 验证时间 |
|------|------|---------|-----------|---------|

## 附录三:自检结果

> **免责声明**:AI 辅助生成的参考性草稿,参考文献已尽量验证但仍需人工复核。
> 投稿前请务必查重并按目标期刊要求调整格式。

参考文件

  • references/writing-style.md — 中文期刊学术论文写作风格指南
  • references/experiment-design.md — 实验设计模板与常见评估指标
  • references/citation-format.md — GB/T 7714 参考文献著录规则详解
Usage Guidance
This skill appears to do what it says: scan a codebase and draft a Chinese journal-style paper. Before using it: (1) only run it against code you are allowed to analyze/share—repos may contain secrets or proprietary data; (2) treat generated experiments, results, and contribution statements as drafts—do not submit without running real experiments, verifying claims, and completing references; (3) the skill explicitly warns against fabricating citations, but you should still run plagiarism and similarity checks and ensure authorship/ethics compliance; (4) provide the necessary experimental data, baselines, and reference list yourself (the skill provides templates and placeholders but will not reliably invent validated results). If you need the skill to process private repositories, consider sanitizing confidential files or extracting only the public technical files first.
Capability Analysis
Type: OpenClaw Skill Name: chinese-journal-paper Version: 1.0.0 The 'chinese-journal-paper' skill is a legitimate tool designed to assist users in drafting academic papers by analyzing code repositories for technical innovations. It contains structured instructions for the AI agent to identify core algorithms, score innovation points, and generate paper sections (abstract, introduction, methodology, etc.) following Chinese academic standards (GB/T 7714). The skill includes explicit warnings against academic misconduct (fabricating references) and limits its file scanning to relevant source code extensions while excluding sensitive directories like .git or node_modules. No indicators of data exfiltration, malicious execution, or prompt injection were found in SKILL.md or the associated reference files.
Capability Assessment
Purpose & Capability
The name and description claim code-repository scanning and paper drafting; the SKILL.md only asks the agent to discover source files, extract technical details, and format a paper—all coherent with the stated purpose. No unrelated credentials, binaries, or installs are requested.
Instruction Scope
Runtime instructions focus on locating source files by extension/path heuristics and converting implementation details into academic prose and experiment templates. The skill does not instruct the agent to read unrelated system files, environment variables, or contact external endpoints. It explicitly forbids fabricating references and flags missing experiment data as placeholders.
Install Mechanism
This is an instruction-only skill with no install spec and no code files to execute or write to disk; that minimizes install-time risk.
Credentials
The skill requests no env vars, credentials, or config paths (proportionate). However, scanning a code repository can expose secrets or proprietary information embedded in code—this is a natural consequence of its purpose, not a requested capability. Users should avoid running it on repos that contain private keys, credentials, or data they cannot disclose.
Persistence & Privilege
The skill does not request always:true and is user-invocable; it can be invoked autonomously per platform defaults but does not claim persistent or cross-skill privileges.
How to Use
  1. Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
  2. Run the install command in chat: /install chinese-journal-paper
  3. After installation, invoke the skill by name or use /chinese-journal-paper
  4. Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
Version History
v1.0.0
Initial release: academic paper writer for Chinese journals
Metadata
Slug chinese-journal-paper
Version 1.0.0
License MIT-0
All-time Installs 0
Active Installs 0
Total Versions 1
Frequently Asked Questions

What is Chinese Journal Paper?

从项目代码仓库出发,自动扫描代码提取创新点,撰写符合中文核心/普刊规范的学术论文。核心能力:① 代码仓库扫描与技术创新点提炼 ② 参考文献格式占位(用户手动填充) ③ 生成完整论文(标题、摘要、关键词、引言、相关工作、方法、实验、结论)。触发词:论文、写论文、期刊论文、学术论文、核心期刊、普刊、中文论文、jour... It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 77 downloads so far.

How do I install Chinese Journal Paper?

Run "/install chinese-journal-paper" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.

Is Chinese Journal Paper free?

Yes, Chinese Journal Paper is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.

Which platforms does Chinese Journal Paper support?

Chinese Journal Paper is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).

Who created Chinese Journal Paper?

It is built and maintained by gaolegao2024 (@gaolegao2024); the current version is v1.0.0.

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