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name: lov-thesis-polish category: Content Processing tagline: "MBA 论文全面润色，对标全国优秀论文标准。语言+结构+论证+创新四维提升。" description: > Polish and elevate MBA thesis / dissertation to national outstanding thesis quality (全国优秀论文). Performs comprehensive improvement: academic language, argument structure, logical rigor, innovation highlights, and formatting. Input: markdown thesis text. Output: polished full text. Also trigger when the user mentions "论文润色", "MBA论文", "优秀论文", "thesis polish", "dissertation improvement", "学术润色". license: MIT compatibility: > Pure instructions — no dependencies. Works with any Claude model. depends_on:

• lov-branding-consistency metadata: author: contributors version: "1.1.1" tags: thesis academic writing MBA polish 论文 润色

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论文精修 · Thesis Polish

将 MBA 论文从初稿提升至全国优秀论文水准。涵盖语言润色、结构优化、论证强化、创新点凸显四个维度。

When to Use

• 用户提供 MBA 论文（markdown 格式）需要润色
• 用户想让论文达到全国优秀论文标准
• 用户需要学术写作的全面提升

Workflow (MANDATORY)

Step 1: 接收论文

读取用户提供的论文文件（markdown 格式）。如果用户给的是文件路径，用 Read 工具读取。

Step 2: 诊断评估

通读全文后，先输出一份诊断报告（不超过 300 字），包含：

维度	当前水平	主要问题	提升方向
语言表达	A/B/C	...	...
论证逻辑	A/B/C	...	...
结构布局	A/B/C	...	...
创新贡献	A/B/C	...	...
文献运用	A/B/C	...	...

Step 3: 确认润色策略

Use AskUserQuestion to confirm strategy BEFORE polishing.

向用户展示诊断报告后，询问：

• 是否同意诊断？有无特殊要求？
• 论文的核心创新点是什么？（帮助 AI 更好地凸显）
• 是否有目标期刊/评审标准的特殊要求？

Step 4: 逐章润色

按章节逐一润色，每章输出完整的润色后文本。润色时严格遵循以下标准：

4.1 语言表达标准

• 学术用语：口语化表达 → 学术规范用语（"很多" → "大量/众多"，"觉得" → "认为/表明"）
• 句式升级：简单句 → 复合句，增加因果、转折、递进的逻辑连接
• 术语一致：全文术语统一，首次出现标注英文原文
• 量化表达：模糊描述 → 精确数据/比例/引用支撑
• 被动与主动：研究方法部分多用被动语态，讨论部分主动论述

4.2 论证逻辑标准

• 论点-论据-论证：每个观点必须有数据/文献/案例支撑
• 逻辑链条：前后段落之间有明确的逻辑递进关系
• 反驳预设：对可能的质疑提前回应（"尽管...但..."）
• 对比论证：与已有研究对比，凸显本文贡献
• 因果严谨：区分相关性与因果性，避免过度推断

4.3 结构布局标准

• 章节衔接：每章开头有承上启下的过渡段
• 段落结构：主题句 → 展开 → 小结，每段聚焦一个论点
• 层次清晰：一级标题（章）→ 二级标题（节）→ 三级标题（小节），层级不超过三级
• 摘要提升：摘要涵盖研究背景、目的、方法、发现、贡献五要素

4.4 创新贡献标准

• 显式标注：在引言和结论中明确列出 2-3 个创新点
• 差异化表述：用 "区别于已有研究...本文首次/创新性地..." 句式
• 理论贡献：说明对理论框架的扩展或修正
• 实践意义：说明对管理实践的具体指导价值

4.5 文献运用标准

• 权威性：优先引用 SSCI/CSSCI 期刊、经典著作
• 时效性：近 5 年文献占比不低于 60%
• 对话感：不只是罗列文献，而是与文献"对话"（"XXX(2023)指出...，本文在此基础上进一步发现..."）
• 文献综述：按主题/流派组织，而非按时间堆砌

Step 5: 输出

将所有润色后的章节合并，输出完整的润色后全文（markdown 格式）。

如果用户需要保存为文件，使用 Write 工具写入，文件名遵循： 品牌方-mba-thesis-polished-{YYYY-MM-DD}-v0.1.md

Important Notes

• 不篡改数据：润色仅涉及表达和论证方式，不编造数据或虚构引用
• 保留原意：所有修改必须忠实于作者原意，不改变研究结论
• 标注建议：如果某处论证薄弱需要作者补充数据/文献，用 [建议补充: ...] 标注
• 分批处理：论文通常很长，按章节分批润色，避免遗漏

Runtime context (shared)

运行前读取本 Skill 包的 skill.yaml，由宿主提供 skill-runtime/v1 上下文。字段解析顺序为：当前请求、项目上下文、个人 Preferences、品牌 Profile、通用默认值。

• 只使用 Manifest 声明的字段；Profile 保存公开品牌事实，Preferences 保存个人工作偏好。
• required: true 字段缺失时，按 Manifest 的问题配置向用户提出一个聚焦问题；用户明确同意后再保存回答。
• 报错提供可复制的 context_id、字段路径与来源，诊断内容避开秘密、完整私人路径和原始配置。

通用反馈闭环

用户在 Skill 驱动任务中提出修改意见时，继续当前产物前必须执行：

1. 先判断意见是 task-specific（仅本次）还是 reusable（可跨任务复用）。
2. task-specific 只修改当前任务，不改 Skill。
3. reusable 先确定作用域：领域规则先更新对应 canonical Skill；适用于所有 Skill 的规则先更新共享规范。
4. 完成规则更新、版本、lint 与分发核验后，再把修改应用到当前任务。
5. reusable 修改会使此前的“确认”“继续”“发吧”失效；完成当前产物修改和回读后必须停下，等待用户下一步指示，不自动进入发布、提交或其他外部写入。