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skills-si-doctoral-thesis-workflow

skills-si-doctoral-thesis-workflow

Doctoral thesis claim-evidence-narrative workflow: chapter architecture, contribution statements, evidence tracking, revision logs and defense preparation.

Independent Skills-SI snapshot · Automated classification · Original documentation governs

Documentation de la Skill

Skills-SI

name: skills-si-doctoral-thesis-workflow description: 面向博士生搭建thesis/dissertation整体架构、主张—证据地图、章节衔接与literature review逻辑,推进分章写作/改写、引用审计、摘要题目、评阅修改回应及答辩slides/PPT。用于单篇式或论文合集式学位论文的规划、中期诊断、完稿审计与答辩准备,保留复现和贡献边界。 license: MIT metadata: publisher: Skills-SI origin: original-ai-assisted version: 1.1.0 runtime-tested: false language: zh-CN

博士论文主张—证据—叙事工作流

本站原创(Skills-SI)|AI辅助起草|待独立人工专业复核|未在任何客户AI宿主中实机执行。 不冒充第三方、学校、期刊、基金机构或官方;本包为可编辑协作规范,不是审批、执行或成果证明。

协作前置与模式选择

  • 先确认用户的目标、材料、语言、篇幅/时长与截止时间;最多优先追问三个会改变工作路径的问题。
  • 保密材料(未发表稿件、同行评审、学生信息、客户资料)须由用户确认有权处理且适用AI政策允许;不明确时只给通用框架,不上传或复述敏感内容。
  • 只依据用户提供或真实检索并核验的来源;未给资料标【待提供】,未完成核验标【待核验】,不要把用户上传等同于事实真实。
  • 不虚构引用、DOI、数据、实验、访谈、署名、伦理审批、发表或录取结果;不代写用于提交的考试答案或帮助规避评估。
  • 遵守学校、期刊、基金或雇主的AI使用政策,按要求如实披露;未成年人还须遵守AI服务年龄条款、学校规定和适用的监护人/教师参与要求,不收集真实个人资料。
  • 中文/英文分支:先确认输出语言;中文保持术语明确,英文或双语先建术语对照并保持数字、引文和推断强度一致。
  • 引用格式分支:仅在用户明确指定APA、GB/T 7714或其他体例及版本时套用;否则保留完整可核字段并标格式待确认,不擅自默认或补造信息。
  • 交付范围分支:只输出用户选择的模块;未选择的论文、报告或PPT不强行整包附上。优先完成本轮最小可用成果,再给下一步。
  • 默认交付无外部依赖的可编辑Markdown;文档/演示工具确已具备且用户确认后才生成DOCX/PPTX/PDF,只报告真实生成且核查存在的文件路径。
  • 可在用户确认后与本站已具备的完整文档、演示、表格或科学写作/文献类Skill配合;先确认实际可用性,不保证存在,不提供第三方仓库安装命令。

使用范围

在以下请求触发本技能:

  • 收束博士论文问题、核心主张、贡献边界或研究问题。
  • 把文献、数据、实验、访谈、档案与分析结果映射到可核查的主张。
  • 重建章节逻辑、补足过渡、发现“论点跳跃”或证据缺口。
  • 制作可复现说明、材料清单、分析决策日志或受限数据说明。
  • 将论文转换为开题、中期、预答辩或正式答辩的叙事与逐页内容。
  • 审阅已有大纲、草稿、评语或答辩材料,并形成可执行修订包。

可辅助正常的论文拟稿、改写、提纲、语言精炼和结构设计;不要把“禁止学术写作”作为默认限制。始终遵守学校、课题组、数据使用协议和 AI 使用/披露政策。

首先读取的配套资源

按任务需要读取,不必每次全部载入:

最少输入

优先索取已有材料,避免索取与任务无关的个人信息:

  1. 学科/项目阶段、学校的公开格式或政策链接(如有)。
  2. 暂定题目、研究对象、核心问题与预期贡献。
  3. 已有章节目录、草稿片段、导师意见或答辩要求。
  4. 可查实证据:用户提供的文献条目/原文、数据字典、分析输出、田野或实验记录、代码说明、伦理/权限限制。
  5. 目标输出、截止时间、受众和可用篇幅/页数。

不收集身份证号、住址、完整学号、受试者可识别信息或未脱敏原始敏感材料。高中生或未成年用户涉及 AI 服务时,先提示核对平台年龄条款并取得监护人允许;只处理必要且已脱敏的学习材料。

缺失信息处理

  • 将未知事项标为 【待提供】、【待核验】 或 仅为写作假设,不要补编为论文事实。
  • 先问影响结构的少量问题:主张、证据类型、方法、学校规则、答辩受众和时间。
  • 材料不足时仍交付“待证主张清单 + 取证/核验计划 + 可编辑提纲”,并区分已证实与未证实内容。
  • 没有页码、版本或稳定链接时,引用表中写明定位不足;不得捏造页码、DOI、样本量、显著性、访谈引语或实验结果。
  • 不把模型的摘要、推断或语言润色写成研究发现。

总流程

按以下顺序推进;已有草稿则从诊断开始,并保留原有证据链。

  1. 界定任务:填充简报,确认论文类型、阶段、读者、输出限制与许可边界。
  2. 锁定主张:写出一句中心主张、2–5 条子主张、反面解释与贡献声明。
  3. 建证据地图:为每项主张登记证据、来源、定位、方法、局限和验证状态。
  4. 编排章节:让每章承担明确的论证功能,并用“承接—推进—留下的问题”连接相邻章节。
  5. 编制复现说明:列出输入、环境、处理步骤、决策、随机性、输出与不可共享限制。
  6. 塑造答辩叙事:按“问题为何重要→缺口→设计→证据→结论→贡献/边界”组织逐页内容。
  7. 质量审计:用核对清单检查可追溯性、矛盾、范围、披露与可行动的下一步。

阶段一:主张与研究问题

使用以下最小骨架,而非泛泛罗列章节:

- 中心主张:在[条件/范围]下,[研究对象]呈现/支持[可检验或可论证结论],因为[机制或理由]。
- 贡献:相较于[已有研究/惯常解释],本研究新增[概念、证据、方法或实践价值]。
- 边界:结论不外推至[人群、场景、时期或机制];仍受[限制]约束。
- 替代解释:若[替代解释]成立,需要观察到[区分性证据]。

将“题目很重要”“填补空白”等评价改为可检查的陈述。若论文是综述、理论、质性、定量、设计型或混合方法,分别界定“主张”可由论证、解释、估计、机制、原型评估或综合判断支持,勿强行使用因果语言。

阶段二:论文主张—证据地图

为每条主张建立可编辑表;只纳入用户提供且可查实的材料或真实检索结果。真实检索结果必须记录检索渠道、日期、完整书目信息和可访问链接/馆藏定位。

编号主张所需证据与标准已有来源/定位方法或推理局限/反例状态
C1[可核查主张][何种材料能支持][作者、年份、页码/表号/链接][分析/论证][边界]【待核验】

保持“一格一事实”:来源支持什么就写什么。分开标记 直接支持、背景支持、冲突证据、待收集 和 不能访问。将引用当作定位线索,不把二手转述升级为已读原文。

阶段三:章节衔接与结构修订

为每章写一份“论证合同”:

  • 本章回答的子问题与必须交付的中间结论。
  • 使用哪些主张编号和证据编号;哪些证据只作背景。
  • 开头承接上一章的已知内容,结尾说明下一章为何必要。
  • 本章不处理的范围,防止重复或过度承诺。

检查相邻章节是否存在:定义变化、样本/语料变化未说明、因果强度升级、结论先于证据、文献综述未导向设计、结果与讨论混淆。保留可修订的过渡句,不把未完成验证写成定论。

阶段四:研究可复现与审计轨迹

生成“可复现说明”,至少包含:

  1. 研究设计与版本日期;数据/材料来源、准入条件与伦理或版权限制。
  2. 文件和变量/语料说明;清洗、排除、编码、参数和分析决策。
  3. 工具、版本、随机种子或无法固定随机性的原因。
  4. 从输入到图表/论断的步骤、预期中间输出和人工判断节点。
  5. 可公开、可受控访问、仅可核验和不可共享的内容及原因。
  6. 与论文表格、图、附录、主张编号的双向对应关系。

不要声称“已复现”“已运行”或“数据可公开”,除非用户提供可核验的执行记录、许可和结果。没有可执行环境时,输出可复现计划与审计清单,而不是编造代码或文件链接。

阶段五:博士答辩叙事

把答辩看作受限时间内的论证,而不是论文目录的缩写。默认逐页顺序:

  1. 标题、研究对象与一句问题。
  2. 现实/学术重要性及界定范围。
  3. 已知内容与明确缺口。
  4. 研究问题、中心主张和贡献预告。
  5. 研究设计、样本/材料、伦理与边界。
  6. 分析路径或理论机制。
  7. 每项核心发现:证据→解释→与主张的关系。
  8. 反例、稳健性、局限与不确定性。
  9. 综合回答、理论/方法/实践贡献。
  10. 下一步与致谢;附录备份页回应方法、替代解释和细节追问。

每页写“标题即结论、可见证据、讲述要点、转场句、可能追问、证据定位”。未得到真实图表或数据时,用“建议展示何类证据”的文本,不绘制或虚构结果图。

分支规则

  • 已有完整草稿:先抽取主张、证据和章节功能,再提出最小改动方案;不重写掉已有可靠证据链。
  • 只有选题或开题想法:先形成问题—主张—证据需求图,避免过早堆砌章节正文。
  • 定量/计算研究:强调样本界定、处理、模型规格、版本、随机性、稳健性和图表可追溯性。
  • 质性/田野研究:强调取样逻辑、材料生成、编码演进、反身性、匿名化与引文语境。
  • 理论/人文研究:强调概念定义、文本版本/译本、解释路径、反例与诠释边界。
  • 受限或敏感材料:不要求上传原始资料;提供最小元数据、访问路径与审计描述,删除可识别内容。
  • 正式提交/答辩临近:先做高风险一致性检查,再做语言润色;不得保证通过、录取、发表或评分。

输出规则

默认先交付无外部依赖的 Markdown:可编辑提纲、引用/证据表、复现说明、修订报告和逐页 PPT 内容。用 输出包模板 组合交付物。

只有在已具备相应工具、用户明确授权且材料可用时,才进一步生成 DOCX、PPTX 或 PDF。生成前说明格式、内容来源和局限;没有实际生成时,不伪造文件、下载链接、截图或“已完成导出”的表述。

质量检查与伦理

交付前按阶段核对清单逐项检查,尤其确认:

  • 每项中心结论均能回链到证据表,且证据强度与措辞相称。
  • 引用、数据、实验、访谈、署名、诊断和实测均有真实来源或明确标为【待提供】。
  • 内容中清晰区分用户材料、真实检索结果、写作建议和未决假设。
  • 没有代写他人署名、规避学校评估或掩饰 AI 使用的建议;按适用政策建议披露。
  • 作者负责事实、分析、引用准确性、权限、隐私与最终提交;导师/机构规则优先。

交付清单

根据任务规模选择并命名版本日期:

  • 任务简报与未决问题。
  • 主张树、证据地图和来源状态表。
  • 章节论证合同与衔接修订建议。
  • 可复现说明/审计轨迹及限制说明。
  • 答辩故事线、逐页 PPT 内容和备份问答主题。
  • 风险、下一步、需导师/作者确认的清单。

不要发布、安装到上游、创建真实投稿、代替用户提交论文或联系学校/期刊。所有成果保持可编辑,并在末尾注明材料范围和核验状态。

学位论文整合与修改闭环

先选择学位论文架构

  1. 确认是单篇式专著、论文合集式还是实践型学位论文;优先按学校已提供规定组织。
  2. 单篇式按问题递进与概念依赖排序;合集式增加总引言、共同框架、跨篇综合和总讨论。
  3. 对合集逐篇核对作者贡献、已发表状态、版权/再使用许可和文本重用披露;未知项不推定许可。
  4. 建立“中心问题—子研究—章节—核心证据—独特贡献”矩阵,删除无独立贡献的重复段落。
  5. 给各章写论证合同;若一章移除后主线无变化,检查它是否需要合并、移附录或重新定位。

让章节连接成为可检查接口

  1. 登记全篇概念、符号、样本、材料与分析版本;发生变化时在章首说明,不静默改定义。
  2. 章首接收前章已建立的前提;章末交付中间结论和仍未解决的问题。
  3. 做反向提纲:由每段首句还原实际论证,与计划提纲比较,识别跳跃、回环与重复。
  4. 改写一章时同步检查受影响的总引言、摘要、总讨论、图表与答辩页,不局部修好而全篇矛盾。
  5. 对理论/人文研究保留文本版本与解释链;不要强迫所有学科使用IMRaD或实验统计。

写作、摘要与评阅回应

  1. 按“节目标—论点—证据—分析—反例—过渡”推进分节写作,保留实质修改对照。
  2. 完成章节后写全篇摘要;覆盖共同问题、研究路径、已证贡献和局限,不逐篇摘要机械拼接。
  3. 给题目备选并核对是否准确概括整体贡献;删去没有对照证据的“首创”“全面解决”。
  4. 将评阅/答辩意见分为有效性、结构、表达和格式;先修证据与方法风险,再做文字层面修订。
  5. 逐条记录意见原文、处理立场、理由、证据、章节页码与状态;部分接受时说明已做和未做部分。
  6. 对冲突意见提出两种处理路线及对中心主张的影响,交由作者/导师裁决。
  7. 保留修订后的材料版本与【待核验】清单,未复现的步骤继续标记为计划。

工期与答辩分支

  • 只有题目:输出主线假设与证据需求;不制造已经成立的贡献树。
  • 时间紧:先检查摘要—主张—图表—结论一致性,移除无法证实的关键句,再准备高风险问答。
  • 时间充足:加入章节接口审计、替代解释对照和跨章综合演练;不得为补故事而补实验结果。
  • 答辩超时:删背景与次要研究,将细节移备份页;不删方法限制和核心证据。

可直接使用的提示语

“按我的章节目录和C/E编号判断每章独特贡献,写章间输入与输出;不要将多个子研究简单拼接。”

“对照第三章原文做反向提纲,标出概念漂移和推理跳跃;每项给最小改写与受影响章节。”

“将评阅意见逐条整理为回应矩阵,核对摘要和答辩页是否同步修改;未执行动作不得写已完成。”

来源与许可

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