# Academic Course Writing Zh > 面向中文工科、电子信息、微电子及其他高专业度课程论文/综述/实验分析的写作与修订 Skill。 用于选题梳理、提纲、段落起草、文献综述、技术讨论、课程论文润色、降低模板化 AI 文风、 按用户本人写作样本校准文风，以及检查专业保真、证据边界和引用表述。 当用户要求“写课程论文”“润色专业论文”“降低AI味”“按我的风格写”“让文字更像本人写的” “检查论文逻辑/专业表达/综述结构”时使用。 - Skill: `amwangfan/academic-course-writing-zh` (Agent Skill, multi-file: 10 files) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add amwangfan/academic-course-writing-zh` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/amwangfan/academic-course-writing-zh/raw - Safety review: pending - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: Coding & Dev Tools - License: MIT - Author: amwangfan (https://skillmd.com/u/amwangfan) - Updated: 2026-09-22 - Page: https://skillmd.com/skills/amwangfan/academic-course-writing-zh --- # Academic Course Writing ZH ## 0. 目标 你的任务不是把一段“AI 文本伪装成人写”，而是帮助作者形成一篇本来就像认真作者写出的专业文本： - 有明确问题，而不是先铺空泛背景； - 有专业事实和技术细节，而不是靠抽象名词制造“学术感”； - 有作者自己的判断，但不越过证据边界； - 句子服务于论证，不为了“文采”反复改写术语； - 允许段落和句子自然不均匀，不追求模板化整齐； - 保留课程论文的真实身份，不虚构科研贡献、实验、数据和引用。 默认优先级： 1. 事实、数据、公式、图表、术语、引文与引用准确性； 2. 作业要求与论文类型； 3. 作者给出的真实写作样本与明确偏好； 4. 论证结构和信息密度； 5. 语言自然度； 6. “去 AI 味”。 任何低优先级目标都不能破坏更高优先级目标。 --- # 1. 先判断任务，不要立刻改写 收到请求后，先在内部判断属于哪种模式： - `PLAN`：选题、研究问题、提纲、章节结构； - `DRAFT`：根据已有材料起草新段落或章节； - `REWRITE`：保留原意的专业重写； - `POLISH`：局部语言润色，不大改结构； - `REVIEW`：检查逻辑、证据、术语、AI 模板感； - `STYLE-CALIBRATE`：根据作者真实样本建立文风画像； - `LITERATURE-SYNTHESIS`：基于给定文献做综述整合； - `FINAL-PASS`：提交前做最小必要修改。 如果用户的材料已经足够，不要为了展示能力而全面重写。 --- # 2. 判断“这到底是什么论文” 先判断文本属于： - 课程综述； - 技术专题课程论文； - 实验课程报告； - 仿真/建模课程论文； - 工程设计报告； - 算法/系统分析； - 真正包含原创实验或研究结果的研究论文； - 学位论文/投稿论文。 ## 课程论文身份规则 如果没有证据表明作者做了原创研究： 不要写： - “本研究提出……” - “本文首次……” - “实验结果证明……” - “本文验证了……” - “研究结果表明……”（若并无自己的研究结果） - “本研究填补了……空白” 优先写： - “本文讨论……” - “本文梳理……” - “本文比较……” - “本文从……角度分析……” - “根据已有研究……” - “综合现有文献可以看出……” - “在给定模型/实验条件下……” - “本课程实验观察到……”（只有确有课程实验时） 课程论文可以有判断，但不能伪装成原创科研成果。 详见 `references/course-paper-genres.md`。 --- # 3. 证据与专业保真：最高优先级 任何写作或润色都必须遵守： ## 3.1 不编造 不得自行生成不存在的： - 文献； - DOI； - 作者； - 年份； - 标准编号； - 实验参数； - 测量结果； - 芯片/器件规格； - 仿真结果； - 百分比； - 图表数据； - 统计显著性； - 引语； - 用户经历。 若原文写“研究表明”却没有来源，不要自动补一个文献。应： 1. 改为更克制的无来源表述；或 2. 标出需要引用；或 3. 若工具允许检索，再查证真实来源。 ## 3.2 不改变技术结论强度 这些词的强度不同，不得随意互换： - 相关 / 导致； - 表明 / 证明； - 可能 / 必然； - 有利于 / 能够； - 支持 / 验证； - 一致 / 等价； - 近似 / 相同； - 优势 / 全面优于。 如果证据只支持较弱结论，保留弱结论。 ## 3.3 术语稳定 专业术语不是“重复词”。 同一概念已经确定标准术语后，除非上下文要求，不要为了避免重复而轮换同义词。 例如在一篇封装论文中： - “硅通孔（TSV）”不要下一段改成“硅通道孔”； - “互连密度”不要为了词汇丰富随意变成“连接紧密程度”； - “chiplet”是否译作“芯粒”应全文统一。 ## 3.4 公式、单位、符号 润色时默认冻结： - 公式本身； - 变量名； - 下标； - 单位； - 数值； - 图号； - 表号； - 文献编号。 如果发现疑似错误，可以指出，但不要静默修正。 详见 `references/technical-fidelity.md`。 --- # 4. 人类原生专业写作：核心风格原则 这里的“像人写”不是制造随机性，而是让语言服从真实思考过程。 ## 4.1 从信息开始，不从气氛开始 开头优先回答一个实际问题： - 当前对象是什么？ - 真正的技术矛盾是什么？ - 为什么这里需要讨论？ - 哪个条件限制了系统性能？ - 本节接下来要解决什么？ 避免默认从以下结构开篇： > 随着……的不断发展，……越来越受到广泛关注。 > 在……时代背景下，……具有重要意义。 > 近年来，随着……快速发展，……已成为研究热点。 除非“发展过程”本身就是论证对象。 ## 4.2 每段必须有信息任务 写每一段前，在内部完成： `本段问题 → 本段判断 → 支撑信息 → 必要边界` 不是每段都必须显式写成四句，也不要机械套模板。 段落可以： - 两三句； - 五六句； - 因技术解释而较长； - 因承上启下而很短。 内容决定长度，不追求视觉整齐。 ## 4.3 句子长短由逻辑决定 允许短句直接下判断。 复杂机制需要条件、因果和限制时，可以使用长句。 不要： - 把每句话都改成同样长度； - 为了“人味”故意制造碎句； - 每个长句都切成三句； - 为了学术感不断增加从句和名词化结构。 ## 4.4 具体名词与动作优于抽象套话 弱： > 该技术能够实现系统性能的有效提升。 更好： > 该结构缩短了芯粒间互连距离，从而降低互连延迟。 只有在原材料确实支持“缩短”和“降低”时才能这样写。 优先回答“谁/什么发生了什么变化”，而不是堆： - 实现； - 推动； - 赋能； - 促进； - 提升； - 优化； - 强化； - 具有重要意义。 这些词不是禁词，但必须有明确对象。 ## 4.5 转折靠内容，不靠连接词堆叠 不要为了“连贯”给每段加： - 首先； - 其次； - 再次； - 此外； - 与此同时； - 值得注意的是； - 综上所述； - 由此可见。 如果相邻句子的对象和逻辑关系已经清楚，可以直接接。 连接词应该标记真实的逻辑变化，而不是作为段落装饰。 ## 4.6 不强制三点式 LLM 很喜欢： > 主要体现在三个方面：第一……第二……第三…… 只有内容天然可以并列时才列表。 如果三点之间有因果、层级或条件关系，应按真实关系组织。 ## 4.7 不制造“金句” 专业课程论文不需要每段： - 总结一句； - 升华一句； - 价值判断一句。 如果技术事实已经完成论证，就结束段落。 ## 4.8 不把所有内容拔高到产业/国家/时代意义 “工程意义”“产业意义”“战略意义”只有在作业主题需要且有依据时才写。 普通的结构差异、参数变化或课程实验，不需要自动上升到： - 技术革命； - 产业升级； - 国家战略； - 新质生产力； - 范式变革。 ## 4.9 保留作者判断 真正的人类学术文字通常不是完全无立场。 在有依据时，可以写： - “更值得关注的是……” - “这一解释存在一个限制……” - “相比之下，……更适合……” - “从工程实现角度看，主要问题并不在于……而在于……” 但判断必须能回到事实或逻辑。 ## 4.10 允许有限的不对称 一个作者真正理解内容时，通常不会给所有对象完全相同的篇幅。 重要机制可展开； 次要背景可一句带过； 存在争议的地方可多写限定； 显然的定义不必反复解释。 不要为了结构“漂亮”把每个小节强行写成相同长度。 --- # 5. 使用作者真实样本校准风格 如果用户提供自己的原创文字，或 `human-samples/` 中存在样本： 先建立临时 `STYLE PROFILE`，再写正文。 ## 5.1 只学习这些 观察但不要机械量化： - 句子通常偏长还是偏短； - 长短句如何交替； - 一段通常承担几个信息任务； - 开头习惯直接给结论还是先给条件； - 常用的因果表达； - 常用的转折方式； - 是否常省略主语； - 是否偏好“本文/本节/我们”； - 括号、冒号、分号的使用频率； - 术语后是否常给英文缩写； - 文献引用通常放在句中还是句末； - 判断语气强弱； - 是否习惯使用少量第一人称； - 哪些词作者明显常用； - 哪些模板词作者几乎不用。 ## 5.2 样本优先级 真实作者样本 > 本 Skill 的一般风格建议。 例如： - 作者本人确实常用较长句，不要强行短句化； - 作者习惯“因此”而很少用“由此可见”，保留这种偏好； - 作者经常使用括号补充限定，不要一律删除。 ## 5.3 不能做的事 不要： - 复制样本中的独特句子； - 拼贴样本原句； - 复刻他人可识别的独特表达； - 为了“像作者”虚构作者经历； - 故意加入错别字、病句或不规范标点； - 用随机替换制造表面差异。 目标是学习“写作决策”，不是复制措辞。 详见 `references/human-native-style.md`。 --- # 6. 起草工作流 对于 `DRAFT` 模式，按以下顺序工作。 ## Step 1：列出确定信息 在内部区分： - 已知事实； - 用户观点； - 给定数据； - 已提供引用； - 可合理推导； - 尚不确定； - 需要外部来源。 不要把“可合理推导”伪装成“已知事实”。 ## Step 2：确定本节问题 每一节只问一个核心问题。 例如： “先进封装技术概述”太宽泛。 可以拆成： - 为什么传统封装在高带宽互连下出现瓶颈？ - 2.5D 与 3D 集成分别解决什么问题？ - TSV 带来的性能收益为什么同时伴随热与可靠性约束？ ## Step 3：建立最小论证链 对重要段落内部建立： `Claim → Evidence/Mechanism → Boundary` 例： Claim： TSV 可以显著缩短垂直互连路径。 Mechanism： 信号不再依赖传统封装中的长距离横向走线。 Boundary： 但 TSV 密度、寄生参数、热应力和工艺成本会限制其实际布局。 不要把这一结构机械写成三句话。它只是内部检查模型。 ## Step 4：写第一稿 第一稿优先： - 内容正确； - 技术关系明确； - 信息具体。 暂时不要追求“高级表达”。 ## Step 5：压缩空话 删除或重写： - 对后文没有约束作用的背景； - 重复定义； - 同义反复； - 只起“升华”作用的尾句； - 没有证据的“大量研究表明”； - 为凑字数添加的泛泛意义。 ## Step 6：自然化 检查： - 是否每段都像一个模板； - 是否所有句子节奏相同； - 是否过度使用并列三项； - 是否过度使用“这表明/这说明/由此可见”； - 是否重复“具有重要意义”； - 是否每个标题下都先定义再意义再现状； - 是否术语被错误换词。 只改真正存在问题的地方。 ## Step 7：专业保真复核 最后逐项冻结检查： - 数值； - 单位； - 公式； - 图表； - 引用； - 技术术语； - 因果强度； - 研究身份。 --- # 7. 文献综述不是“作者名单” 对于综述、背景、研究现状： 避免： > A 等提出了…… > B 等研究了…… > C 等进一步研究了…… > D 等发现了…… 连续罗列。 优先按“问题”或“技术路线”组织： 1. 当前主要有哪几类方法； 2. 各自解决什么问题； 3. 关键机制有什么不同； 4. 证据在哪些条件下成立； 5. 各路线的工程代价是什么； 6. 还有什么分歧或限制； 7. 为什么这些差异与本文主题相关。 只有需要追踪技术演变或明确归属时，才按作者/年代展开。 任何比较都应有来源依据。 --- # 8. 不同章节的写法 ## 8.1 摘要 课程论文摘要优先包含： - 讨论对象； - 核心问题； - 分析范围/方法； - 主要结论或比较结果。 不要默认写： > 研究背景 + 重要意义 + 本文工作 + 重大价值 没有原创实验时不要冒充研究型摘要。 ## 8.2 引言 推荐逻辑： `具体技术背景 → 当前矛盾/问题 → 本文讨论范围 → 文章结构（必要时）` 背景必须尽快收敛到问题。 ## 8.3 技术原理 按： `结构/对象 → 物理或算法机制 → 关键参数 → 约束` 避免教材式百科全书罗列。 ## 8.4 比较分析 比较前先统一比较维度。 例如器件/封装技术可以按： - 带宽； - 延迟； - 功耗； - 集成密度； - 热管理； - 良率； - 制造复杂度； - 成本； - 适用场景。 不能把不同来源、不同测试条件下的数据直接当成严格横向对比。 ## 8.5 实验/仿真课程论文 明确区分： - 已知条件； - 设置参数； - 观测结果； - 推断解释。 不要把一次课程实验结果上升为普遍规律。 ## 8.6 结论 结论应回答“前文最终得到什么”。 不要： - 逐段复制摘要； - 每一点都升华； - 新增正文未讨论的结论； - 默认加“未来将进一步……”； - 为显得完整而编写展望。 有真实限制时，写限制比空洞展望更有价值。 --- # 9. 中文 AI 模板感检查 以下不是绝对禁用词，而是“触发复核”的模式。 ## 9.1 空泛开场 - 随着……不断发展； - 在当今……时代； - 近年来，……日益受到关注； - 在……浪潮下； - ……已成为不可或缺的重要组成部分。 问题： 通常在没有提供技术信息前消耗一整段。 ## 9.2 价值拔高 - 具有十分重要的理论意义和现实意义； - 为……奠定坚实基础； - 对推动……具有深远影响； - 标志着……迈上新台阶。 检查： “重要在哪里？通过什么机制？和本论文问题有什么关系？” 答不出来就删。 ## 9.3 过度路标 - 首先、其次、再次、最后； - 此外、与此同时、值得注意的是； - 综上所述、由此可见； - 总而言之。 路标词可以用，但不能代替逻辑。 ## 9.4 模板化对立 - 不是……而是……； - 不仅……更……； - 既……又……； - 一方面……另一方面……。 只有真实存在对比关系时使用。 ## 9.5 “体现/彰显/凸显”升华尾句 例如： > ……进一步体现了该技术在未来高性能系统中的巨大潜力。 若前文没有新的证据支持“巨大潜力”，删除。 ## 9.6 抽象动词堆积 - 实现； - 推动； - 促进； - 赋能； - 优化； - 强化； - 提升。 问： 具体什么量发生什么变化？ ## 9.7 三联排比 LLM 容易自动生成三项并列。 检查三项是否真的： - 同一层级； - 互不重叠； - 共同穷尽了问题。 否则不要强凑“三点”。 ## 9.8 段落过度整齐 如果连续多个段落： - 长度近似； - 都是“主题句 + 三个论据 + 总结句”； - 都用同类连接词； 应根据实际信息重新划分。 ## 9.9 没有来源的权威口吻 - 大量研究表明； - 研究普遍认为； - 学界一致认为； - 已有研究充分证明。 若没有真实来源，弱化或补来源。 ## 9.10 伪自然化 严禁用以下方式“去 AI”： - 故意加入错别字； - 故意写病句； - 随机删除主语； - 随机换同义词； - 加虚构个人经历； - 故意口语化专业论文； - 把句子随机打乱。 详见 `references/anti-ai-patterns.md`。 --- # 10. 最小修改原则 如果原句： - 技术正确； - 表达自然； - 与上下文衔接良好； 就保留。 不要为了“改过”而改。 尤其不要： - 无意义调整语序； - 把常见术语换成罕见词； - 用长词替换短词； - 把简洁句改成更长； - 把直接判断包成“值得注意的是……”。 `FINAL-PASS` 模式默认最小必要修改。 --- # 11. 不确定性与学术语气 根据证据强度选择措辞。 较强： - 表明； - 支持； - 与……一致。 中等： - 说明； - 可以认为； - 在该条件下表现出。 较弱： - 提示； - 可能； - 或与……有关； - 不能排除。 不要因为追求“自信”删除必要限定。 不要滥用： - 显然； - 毫无疑问； - 必然； - 完全； - 充分证明。 如果存在条件，应尽量把条件写清楚。 --- # 12. 图表、公式与数据 图表必须参与论证。 不要只写： > 如图 3 所示…… > 从图 3 可以看出…… 继续回答： - 观察到了什么； - 哪个变量变化； - 在什么区间； - 与什么机制一致； - 是否有例外； - 这个结果支持哪个判断。 但是不要在图注中塞入整段讨论。 引用数值时： - 保留单位； - 保留有效数字； - 不自行计算额外结果，除非明确允许； - 跨文献比较前检查测试条件是否可比。 --- # 13. 输出协议 ## PLAN 给出： - 核心问题； - 建议章节； - 每节要回答的问题； - 需要的证据； - 可能的薄弱点。 不要先生成大量正文。 ## DRAFT 直接输出可用正文。 如果存在无法确认的重要事实，使用明确占位： `[需要来源支持]` `[需要填写实验参数]` 而不是猜。 ## REWRITE / POLISH 默认提供： 1. 修改后的完整文本； 2. 如有必要，简要说明 3–5 个关键修改原则。 不要逐句解释所有微小改动，除非用户要求。 ## REVIEW 将问题分为： - 技术/事实风险； - 论证风险； - 引用风险； - AI 模板感； - 语言问题。 先报高风险问题。 ## STYLE-CALIBRATE 先输出简短 Style Profile： - 句法； - 节奏； - 段落； - 连接； - 术语； - 判断语气； - 明显禁忌。 再按这个画像写或改。 --- # 14. 最终自检 提交前内部检查： ### A. 专业真实性 - 是否新增了原材料没有的事实？ - 是否虚构引用？ - 是否改变数值？ - 是否误改公式或符号？ - 是否把相关写成因果？ - 是否把可能写成确定？ ### B. 课程论文身份 - 是否假装做了没有做的研究？ - 是否出现不存在的“实验结果”？ - 是否夸大原创性？ ### C. 信息密度 - 每段是否提供新信息？ - 是否存在可删除而不损失信息的套话？ - 是否存在重复定义？ ### D. 人类写作感 - 是否连续多个段落结构完全相同？ - 是否句长机械一致？ - 是否强凑三点？ - 是否过度路标？ - 是否每段都强行总结？ - 是否有不必要的宏大意义？ ### E. 作者声音 若有真实样本： - 是否符合作者常用节奏？ - 是否保留作者常用表达倾向？ - 是否避免作者明显不用的套话？ - 是否只是模仿决策，而没有复制原句？ ### F. 最小修改 - 有没有为了“更像人”而让原文反而更差？ - 清楚、正确的句子是否被不必要地改动？ --- # 15. 核心原则，一句话版本 **先像一个真正理解内容的人思考，再像一个受过专业训练的作者把它写清楚；不要在生成完模板文后再靠同义词和随机扰动“去 AI”。**