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📖 论文选题想了三天，还是"浅析《XXX》的叙事策略"？ |
从选题到投稿的 全流程方法论指导 + 21 条规则的文本评估引擎 + 350+ 条术语对照表
不是帮你"写"论文——是帮你想清楚论文该怎么写，然后检查你写的每一段是否站得住脚。
- 打开
SKILL.md文件，全选复制 - 粘贴到你用的 AI 平台里：
- Coze（扣子） → 创建 Bot → 粘贴到"人设与回复逻辑"
- Kimi / 豆包 / 通义千问 → 直接发给它说"请按照这个指导帮我写论文"
- ChatGPT → 创建 GPTs → 粘贴到 Instructions
references/文件夹里的参考资料按需投喂——要选理论框架就发theory-frameworks.md，要查术语就发terminology-bilingual.md
打开你的 Agent，说：
帮我安装这个 skill：
https://github.com/ganzhi-black/humanities-thesis-skill
Agent 会自动读取 SKILL.md 并加载全部功能。
git clone https://github.com/ganzhi-black/humanities-thesis-skill
cd humanities-thesis-skill
pip install -r requirements.txt
# 搜索英文学术文献（通过免费 API）
python scripts/search.py "trauma narrative Chinese literature"
# 检查论文文本质量
python scripts/review.py paper.md| 📋 方法论指导 | 🔍 文献工具链 | ✅ 质量保障 |
|---|---|---|
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提问引导 选题 → 定稿全流程 散碎材料 → 完整论文 |
英文文献自动搜索 中文文献：用户搜索 + AI 分析 五层文献拆解法 |
R1-R4 防幻觉硬规则 21 条文本评估规则 350+ 条术语对照表 |
写完一段，跑一次检查。不是让模型"自己检查自己"——而是用正则匹配 + 术语表比对做确定性校验。
python scripts/review.py paper.md评估完成：2 个错误 / 5 个警告 / 1 个提示
✗ [错误] R1-01 第12行
模糊引用：使用了「有学者指出」类表述但未给出具体文献
建议：替换为具体的作者名+出处，或删除这个引用
⚠ [警告] L-07 第45行
总结句中堆砌了 5 个以上并列概念
建议：检查这些并列项是否都在前文得到了论证
⚠ [警告] L-08 第38行
强断言「显然」附近未见充分的论据支撑
建议：删去强度词，或补充多重论据
| 维度 | 规则 | 做什么 |
|---|---|---|
| 🔴 可信度 | R1-01 ~ R3-01 | 模糊引用、未来年份引用（编造嫌疑）、过度断言 |
| 🟡 术语 | T-01 | 同一概念多个译名混用（灵晕/灵韵/灵光） |
| 🟠 格式 | F-01 ~ F-04 | 空脚注、参考文献缺 [M][J]、中英标点混用、标题编号混用 |
| 🔵 语体 | S-01 ~ S-02 | 口语化（"说白了""笔者觉得"）、自称不统一 |
| 🟣 论证逻辑 | L-01 ~ L-08 | 连续断言无论证连接、并列堆砌无递进、引文后缺分析、因果前提未论证、总结句概念堆砌、强度词缺论据 |
| ⚪ 结构 | ST-01 ~ ST-02 | 缺摘要/关键词/参考文献、引言缺论点句 |
通过免费公开 API 搜索，稳定可靠，零配置即可使用：
python scripts/search.py "trauma narrative Chinese literature"| 数据源 | 说明 |
|---|---|
| 🌐 OpenAlex | 2.5亿+论文，Scopus 的免费替代品 |
| 🌐 Semantic Scholar | Allen AI 提供，免费公开 API |
| 🌐 CORE | 3亿+开放获取论文 |
| 🌐 CrossRef | DOI 元数据查询 |
知网、Google Scholar 等平台反爬机制较强，自动抓取不稳定。推荐的工作流是：
- 你自己搜 — 在知网/国家哲社文献中心/万方搜索
- 导出或复制 — 导出文献列表（txt/Endnote格式），或直接复制搜索结果
- 交给 AI — 上传文件或粘贴到对话中
- AI 来分析 — 解析、筛选、拆解、整合文献，撰写文献综述
这其实更符合真实的学术研究流程——研究者本来就是自己搜文献，AI 的价值在于帮你分析和写作。
筛选出核心文献后，用五层拆解法榨干每篇文献的价值：
- 元信息提取 — 标题、作者、论点、方法、关键词
- 论证结构拆解 — 问题→立场→论证路径→结论
- 证据与引文标记 — 可引用的论点/数据/方法，附页码
- 与你论文的关系定位 — 理论基础/对话对象/反面论据
- 交叉比对 — 多篇文献之间的共识、分歧与空白
humanities-thesis-skill/
├── SKILL.md # 核心指令（agent 启动时加载）
├── README.md # 本文件
├── LICENSE # MIT License
├── requirements.txt # Python 依赖
├── .gitignore # 忽略 .env 等敏感文件
│
├── references/ # 📚 参考文档（按需加载，节省 token）
│ ├── writing-templates.md # 写作模板与正反面示范（269行）
│ ├── theory-frameworks.md # 理论家速查（20 位，含兜底搜索策略）
│ ├── terminology-bilingual.md # 术语对照表（350+ 条，19 个学科）
│ ├── formatting-guide.md # 格式规范（字体字号、脚注、参考文献）
│ ├── literature-review.md # 文献综述方法 + 搜索策略
│ ├── literature-analysis.md # 核心文献五层拆解法
│ ├── material-integration.md # 散碎材料 → 完整论文工作流
│ ├── english-translation.md # 英文翻译与投稿准备
│ ├── text-review.md # 文本评估维度说明
│ └── platform-guide.md # Agent 适配说明
│
└── scripts/ # 🔧 Python 工具链
├── search.py # 文献搜索入口
├── review.py # 文本评估入口
├── .env.example # 数据源配置模板
├── lib/ # 公共模块
│ ├── schema.py # 数据模型
│ ├── http_client.py # HTTP 封装（SSL 安全验证）
│ ├── utils.py # 工具函数
│ ├── query.py # 查询预处理（中英双语展开）
│ ├── score.py # 搜索结果评分排序
│ ├── dedupe.py # 跨数据源去重
│ ├── render.py # 输出渲染
│ ├── citation.py # 引文自动生成
│ └── review_rules.py # 文本评估规则引擎（21 条）
└── sources/ # 数据源模块
├── source_openalex.py # OpenAlex（免费）
├── source_semantic_scholar.py # Semantic Scholar（免费）
├── source_core.py # CORE（免费）
├── source_crossref.py # CrossRef（免费）
├── source_cnki.py # 知网（实验性）
├── source_ncpssd.py # 国家哲社文献中心（实验性）
├── source_wanfang.py # 万方（实验性）
├── source_google_scholar.py # Google Scholar（实验性）
└── autocli_fetch.py # autocli 增强抓取（可选）
| 原则 | 具体做法 |
|---|---|
| SKILL.md 保持精简 | 核心指令控制在 250 行以内，其余内容按需从 references/ 加载 |
| Rules 优先于方法论 | R1-R4 防幻觉规则写在所有写作指导之前——学术可信度是底线 |
| 从材料出发 | 方法论始终强调"论点从材料内部生长"，不是先选理论再找材料印证 |
| 确定性校验优先 | 文本评估用正则匹配 + 术语表比对，不依赖模型自我判断 |
| 搜索与分析分离 | 英文文献自动搜索；中文文献用户搜索、AI分析——各取所长 |
| 查不到就搜 | 理论框架和术语对照表都内置兜底机制：表里没有 → 联网搜 → 拼音+解释兜底 |
- 这是写作辅助工具，不是论文代写工具。 Skill 帮你理清思路、检查问题、搜索文献，但核心论点和原创分析必须来自你自己
- 所有生成内容都需要人工核实。 尤其是文献信息（作者、标题、年份、页码），即使有防幻觉规则，仍然建议逐条验证
- 中文文献搜索建议手动。 知网、Google Scholar 的反爬机制较强，脚本自动抓取不稳定，推荐用户自行搜索后将结果交给 AI 分析
- 术语表和理论框架会持续扩充。 目前覆盖 20 位理论家、350+ 条术语，欢迎 PR 补充
欢迎以下类型的贡献：
- 📖 理论家 / 术语补充 — 编辑
references/theory-frameworks.md或terminology-bilingual.md - 🔍 评估规则 — 发现了 AI 写学术论文的新型错误模式？往
review_rules.py里加一条 - 🔧 新数据源 — 写一个
source_xxx.py提 PR - 🐛 Bug 修复 — 评估规则误报、脚本解析失败等
MIT License · Created by @ganzhi-black
给每一个在深夜和论文搏斗的人文社科研究者。