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让模型真正拥有
论文风格写作能力
论文定制风格写作 Skill 不是一个临时改稿 prompt， 而是一套专门为 LLM、CodeX、OpenClaw 以及同类 agent runtime 设计的定制化论文写作 skill。 它把论文库、作者语料、期刊模板、启动协议、重构流程和修改可视化整合成一条可执行链路。
模型在开始写作之前，先完成风格 intake；在完成终稿之后，自动产出可视化 diff HTML。 这意味着它既能写，也能把修改结果清晰地展示出来。
revision_diff_viewer.html
不是“收到文本就直接写”，而是先做风格决策
1
Startup Intake
先询问用户这次任务是 语言润色 还是 重构写作， 再确认想使用哪类语料范围，以及是否存在目标期刊。
2
论文库匹配
根据用户选择，在领域 profile、作者 profile、作者 corpus 和期刊样本中做匹配， 必要时自动创建 journal template profile。
3
LLM / CodeX / OpenClaw 执行
模型按照协议和选中的语料层进行重构、润色、评分、revision packet 生成和终稿编排， 而不是在无上下文状态下临时发挥。
4
默认后处理
终稿完成后自动生成 revision_diff_viewer.html，
把增删改变成用户可直接阅读的证据层。
我们集成的论文库，不只是“几篇参考文章”
结构化全文库
当前库内包含 336 篇文章，其中 151 篇已完成全文导入。 数据并非只保留标题和摘要，而是拆分到 sections、passages、sentences、claim units、references 等层级。
作者风格层
当前已经有 6 个作者 corpus， 覆盖本领域的顶尖学者与代表性写作谱系， 可用于作者导向的风格拟合。
期刊模板层
当前已经整理出 49 个期刊样本。 用户指定目标期刊后，系统会优先检查库中是否已有对应样本，并可自动构建 journal template profile。
当前已保存的 Profile 类型
- 默认通用 profile，例如
default-imported - 作者导向 profile，例如
top-scholar-author-corpus - 期刊导向 profile，例如
journal-template-neuron - 专题单文稿 profile，例如
mct2-single-paper
论文库可以支撑的能力
- 段落职责与 rhetorical move 判断
- 作者 / 领域 / 期刊三种风格层的选择
- section-level 规划与 prompt packaging
- review、revision packet、external rewrite protocol
为什么这比普通 RAG 更强
- 不是仅仅向量检索，而是结构化论文写作语料
- 不是只拉“像的句子”，而是组织成可执行的写作模板层
- 不是只给文本证据，还能给修改后的可视化对照
这是一套专为 Agent 接入设计的 Skill
面向 LLM / CodeX / OpenClaw
产品不是为了“人手动复制 prompt”而设计， 而是为了让不同 agent runtime 在统一协议下调用同一套论文风格写作能力。
协议先行
Startup intake、期刊选择、默认 diff HTML 产出，都已经写进协议与 contract， 所以接入方不必靠记忆维持流程一致性。
交付不是单个页面
当前 handoff 包里已经包含运行代码、完整论文库、协议包、模拟样例、测试与品牌说明页， 适合直接作为 skill bundle 继续扩展。
已接入 XueLab 专用 Agent
这套 论文定制风格写作 Skill 当前已接入 XueLab 的两个专用 Agent： Beta_LabClaw 与 Nobel。
Beta_LabClaw
Kimi Agent
Nobel
XueLab Agent
修改可视化是这个 Skill 的默认输出之一
删除
原文中被移除的内容显示为红色，用于快速识别删减和压缩。
新增
新稿中新增的内容显示为绿色，用于识别补充和新构建出的叙事结构。
修改
两边对齐但内容不同的行显示为黄色，行内词级差异也会继续高亮。