PaperJury

正式投稿前，先让 AI reviewer 指出论文中需要解决的问题。
模型负责阅读、判断和起草；状态管理、投票规则、补丁应用与停止条件由确定性代码控制。

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🏆 真实 Dogfood 样例 展示了一篇真实草稿在 auto 模式下的一轮完整评审过程：仓库中提供了修改前后的 PDF，以及经过人工核对的运行报告。建议先查看样例，再决定是否使用此工具评审自己的论文。

• 🎉 RedNote（小红书）里程碑： 相关分享已达到 3 万次浏览、1.8k 次收藏。感谢大家的转发和收藏，也感谢大家将 PaperJury 推荐给更多正在撰写和修改论文的朋友。
• 📄 2026-06-15：PaperJury 论文已发布到 arXiv。 arXiv 页面：PaperJury: Due-Process Review for Bounded LaTeX Revision（arXiv:2606.16322）。论文系统介绍了「审稿 → 裁定 → 修改 → 复查」引擎：哪些任务由确定性脚本处理，哪些判断交给语义 agent；有争议的问题如何进入审议；不同风险的修改采用哪些护栏。
• 🔔 2026-06-10：v1.0.0 发布。 这是第一个稳定版，与 Codex 版 v1.0 对齐。新增软更新提醒：发现新的稳定 tag 时只提示，不打断当前工作。
• 🚀 2026-06-05：PaperJury 的 Codex 版已发布。 入口在这里：paperjury-codex。
• 🧪 Dogfood sample 已加入。 仓库提供一个紧凑的 dogfood sample：包括修改前后的 PDF，以及经过人工核对的运行报告。

如果 PaperJury 对你的研究或写作流程有帮助，可以引用这篇 arXiv 论文：

@misc{wang2026paperjurydueprocessreviewbounded,
  title={PaperJury: Due-Process Review for Bounded LaTeX Revision},
  author={Yiran Wang and Ruixuan An and Biao Wu and Wenhao Wang},
  year={2026},
  eprint={2606.16322},
  archivePrefix={arXiv},
  primaryClass={cs.CL},
  url={https://arxiv.org/abs/2606.16322},
}

同一条目也放在 CITATION.bib。

在 Claude Code 中安装：

/plugin marketplace add Spark-To-Paper-Skills/paperjury
/plugin install paperjury@Spark-To-Paper-Skills

然后，在你的论文项目中直接说明需求：

请审稿，重点检查实验是否足以支持 claim。

也可以使用更日常的表达：

请把 introduction 这段改得更紧凑，但不要改变 claim。

无需记忆命令。PaperJury 会根据你的描述在 direct-edit 与 review 之间选择；auto 必须显式启用。在 direct-edit 和 review 模式下，补丁会先交给你确认；auto 模式则按事前授权策略应用安全修改，并将高风险修改交回作者。

12 篇 held-out 论文(Vision、NLP、ML 各 4 篇)、四个 baseline、盲审专家审计(arXiv 2606.16322)。删除线标出的数值来自四个 baseline 中最强的 LLM-as-judge 循环:

_{F1：相对专家问题清单的 macro F1；Accv / Accr：盲审专家对终局裁定 / 路由决定的一致率；ESVR：已应用编辑中违反安全的比例（须与编辑量合读：PaperJury 每篇 13.4 处 vs judge 循环 14.3 处）；n/a 表示该方法没有这项能力。逐篇配对比较中，PaperJury 的 F1 在全部 12 篇上胜过每个会生成问题清单的 baseline。每篇成本为 2.47 小时、6.76M token（朴素生成器为 8.37 小时、31.4M token）。}

三类裁定的盲审复核一致率分别为：invalid-drop 0.872、valid-fixable 0.913、author-required 0.860。消融实验中，移除某个部件会让与其职责相关的指标恶化（移除护栏链 → ESVR +0.152；移除庭审 → 裁定一致率 −0.153）。完整表格、图和逐项解读见 项目主页 和 论文。

PaperJury 以 Claude Code skill 的形式提供，把投稿前自查组织成一套闭环：审稿 → 裁定 → 修改 → 复查。它不会直接接受所有 AI 反馈，而是让每条意见经过完整的评审流程，最终得到三种裁定之一：

它与一般写作工具的区别：

一篇真实的 21 页草稿、11 个预先埋入的缺陷、一轮完整的 auto 模式评审：152 条 reviewer 意见去重后得到 55 个问题——其中 26 处安全应用、10 个交回作者、19 条驳回；修改后的稿件编译为 0 error / 0 warning。

samples/dogfood/(original_draft.pdf · revised_draft.pdf · 运行报告)

如果只想确认稿件不会先因格式问题被拒，可以说：

请执行 submission-readiness / 合规检查。

它会进行确定性格式筛查，再结合编译驱动的版面检查。

推荐使用 marketplace 方式安装：

/plugin marketplace add Spark-To-Paper-Skills/paperjury
/plugin install paperjury@Spark-To-Paper-Skills

也可以把仓库 clone 到 Claude Code 读取 skill 的目录：

# macOS / Linux
git clone https://github.com/Spark-To-Paper-Skills/paperjury ~/.claude/skills/paperjury

# Windows (PowerShell)
git clone https://github.com/Spark-To-Paper-Skills/paperjury "$env:USERPROFILE\.claude\skills\paperjury"

也可以放在 <项目>/.claude/skills/ 目录下，仅对单个项目生效。

安装后建议进行以下检查：

• Claude Code 会通过 SKILL.md 自动发现该 skill，其名称为 paperjury。
• 需要安装 node，因为确定性检查运行在 Node 环境中。
• LaTeX 工具链是可选的；真实编译和版面检查会使用它，如果没有安装，会明确说明哪些检查无法执行。
• 在 skill 目录中运行 npm run doctor，可以检查仓库完整性、检查所需工具以及识别论文文件。
• 启动时会对 GitHub 稳定版 release tag 进行一次软更新检查；发现新版本时仅提示，不会阻塞当前工作。设置 PAPERJURY_DISABLE_UPDATE_CHECK=1 可以关闭提醒。更新后请开启新会话。

**给 Claude 或编码 agent：**更深入的驱动说明请参阅 docs/AGENT-GUIDE.md。其中包含安装方法、三种模式及其触发方式、引擎管线、auto 与 /goal 的区别，以及如何启动并行评审。

PaperJury 能审阅 Word (.docx) 文件吗？

能。PaperJury 会将 .docx 文件一次性转换为 Markdown，并明确告知你转换过程中保留了哪些内容、哪些内容无法转换，例如复杂表格和公式。随后，它会在这份 Markdown 工作副本上执行完整的多轮评审。原始 Word 文件不会被修改。评审结束后，你获得的是修订后的 Markdown 文件和逐条修改清单；是否合并回 Word 文件由你自己决定。你也可以先将论文导出为 .md 或 .tex 格式，再直接交给它。

它会不会擅自修改我的论文？

不会。在 direct-edit 和 review 模式下，补丁需要经过你的确认后才会应用。auto 模式也必须显式开启，并且会首先获得你对核心方向、修订范围和策略的整体授权。

新用户可以先跳过这一节。如果你想了解机制、源码结构或 agent 驱动方式，可以从这里开始：

assign-reviewers → reading-check → coverage-auditor → merge
  → { trial ‖ polish } → recall-audit → drafter
  → { edit-audit | meaning-audit } → clerk

• 软更新提醒。 启动时检查有没有更新的稳定版 tag，有就给一条非阻塞提示。
• 快速版本 / quick mode。 更快、更省 token 的检查路径；不追求完整庭审深度，先给一轮可用的快速 triage。
• 按不同会议的审稿口味调整 reviewer persona。 CVPR、ACL、NeurIPS 的 reviewer 关注点并不一样；目标是让评审更贴近各自社区的预期。
• 基于视觉的版面校验。 编译、渲染、再检查版面，不只看编译日志。
• 从 .cls / 模板自动识别 venue。
• 用更多真实论文做规模化验证。

了解更多： docs/AGENT-GUIDE.md（驱动指南）· docs/REVIEW_ENGINE_V3_DESIGN.md（设计说明）· 项目主页

PaperJury 的 spine 和防漂移设计受 PaperSpine 启发，尤其是 anchor logic-transfer audit、claim register、minimal-edit 且保持原意的改写策略。PaperSpine 更偏 motivation-driven 的论文起草和改写；PaperJury 借用了其中的 anchoring 思路，以及「可检查步骤交给确定性脚本、判断交给 model agent」的分工，再在此基础上加入对抗式 review 和庭审式裁定流程。

_{星标曲线暂停：GitHub 限制了第三方获取 stargazer 数据；仓库装上 star-history GitHub App 后自动恢复。}