# Ieee Mg Response

> IEEE 系列期刊/会议论文大修 Response Letter 撰写技能。适用于回复 Editor 和 Reviewer 的逐条评审意见（Point-by-Point Response）， 覆盖 STAR-RIS、NOMA、RIS、IRS、6G、MIMO、波束赋形、安全通信等课题组核心研究方向。 当用户提出以下请求时触发：撰写/生成/优化 response letter、回复审稿意见、大修回复、revision response、rebuttal、逐条回复、 cover letter、response to editor、response to reviewer。

- Skill: `marecgents/ieee-mg-response` (Agent Skill, multi-file: 12 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add marecgents/ieee-mg-response`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/marecgents/ieee-mg-response/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: MarecGents (https://skillmd.com/u/marecgents)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/marecgents/ieee-mg-response

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# IEEE-MG-Response 技能路由协议

## 一、架构总览

| 层级 | 加载源 | 说明 |
|------|--------|------|
| **共享层** | `../ieee-mg-share/static/` | 全局风格画像、术语表、表达库、逻辑连接词、常见错误、量化基线 |
| **核心层** | `static/core.md` | Response 撰写核心原则、首句/二句/末句套路、引用逻辑、四铁律 |
| **工作流层** | `static/workflow.md` | 完整流程（输入检查 → 提取编号 → 分类询问 → 清单输出 → tex 生成） |
| **片段层** | `static/section-*.md` | 按评审意见类型和回复环节按需加载的专用模板 |

## 二、路由协议

### Step 0：加载共享层
从 `../ieee-mg-share/static/` 加载：
- `style-profile.md` — 全局风格画像
- `terminology.md` — 课题组标准术语表
- `expression-bank.md` — 句式模板库
- `logic-connectors.md` — 逻辑连接词指南
- `quantitative-baseline.md` — 量化基线

### Step 1：加载核心层
始终加载 `static/core.md`。

### Step 2：输入完整性检查（⚠ 必须最先执行）

收到用户请求后，**首先检查输入完整性**：
- 有完整的返修邮件原文 → ✅ 进入 Step 3
- 有部分意见文本 → ❓ 询问：**"您提供的意见似乎不完整，缺少 [具体部分]。请问是否有完整的返修邮件？"**
- 未提供任何意见 → ❓ 询问：**"请提供审稿意见原文。没有原文无法生成有针对性的回复。"**
- 提供了 tex 文件 → ✅ 从 tex 中提取 Comment 内容

**不可跳过此步。不完整的输入会导致无效回复。**

### Step 3：检测请求轴
从用户输入中推断以下轴：

| 轴 | 值 | 别名/推断方式 |
|----|----|--------------|
| `response_type` | editor / reviewer / both | 默认 `both` |
| `comment_count` | N（整数） | 从审稿意见数量推断 |
| `language` | en / zh | 默认 `en` |
| `paper_type` | journal / conf / mag | 默认 `journal` |
| `depth` | full / single-comment | 默认 `full` |

### Step 4：加载匹配片段
- 始终加载：`section-structure.md`、`section-opening.md`、`section-latex-format.md`
- 按评论类型加载：
  - 修改型 → `section-modification.md`
  - 评论处理 → `section-handling.md`
  - Editor 回复 → `section-editor-response.md`

### Step 5：执行 Response 撰写（按 workflow.md 流程）

本技能采用**两轮交互模式**：

**第一轮（AI → 用户）**：
1. 通读论文原文和返修意见
2. 输出 `output/comments_list.md`（意见清单）
3. 输出 `output/comments_translated.md`（翻译版）
4. 逐条分类，输出 **Q1-QN 问题清单**（含每条评论的类型、推荐方案、需确认的选择）
5. **⚠ 此轮结束，AI 停止，等待用户回复**

**第二轮（用户 → AI）**：
1. 用户将 Q1-QN 全部回复后发送
2. AI 读取回答，确认策略
3. 输出 `output/response_plan.md`（回复方案）
4. 生成 `output/Response_[稿件ID].tex`
5. **交叉验证**：正文 `\textadd{}` ↔ Response 蓝色摘录一致性检查
6. 最终自检清单

## 三、决策边界

| 场景 | 操作 |
|------|------|
| 用户提供了完整返修邮件 | ✅ 直接进入意见提取，无需再问 |
| 用户提供了部分意见 | ❓ **必须询问**是否有完整版本，不可匆忙执行 |
| 用户未提供任何意见原文 | ❓ **必须请求**提供原文，不可自行编造 |
| 澄清型评论（无正文修改） | ✅ 写澄清回应，**绝不**附蓝色修改摘录 |
| 接受型评论（需修改正文） | ⚠️ **必须逐条询问用户策略**，AI 提供 2-3 候选方案，用户确认后才撰写 |
| 拒绝型评论（有理有据地不采纳） | ⚠️ **必须询问用户拒绝理由**，AI 可推荐理由和引用 |
| 宽泛语法评论 | ✅ 逐项列出每个修正（每个修正一个 quote 块） |
| 用户未指定论文方向 | ✅ 从上下文推断；无法推断时标注 `[待补: 具体参数/指标]` |
| 需要新增图表但用户未提供 | ✅ 使用 `\caption*{}` 模板占位，标注 `[待插入: 图/表描述]` |
| 要求超出 Response 范围 | ❌ 引导使用 `ieee-mg-writing` 或 `ieee-mg-polishing` |
| 正文与 Response 不一致 | ⚠️ **必须执行交叉验证**：提取正文 `\textadd{}` 与 Response 蓝色摘录逐块比对，发现公式符号/术语缩写不一致时修正 |
| 用户手动编辑了正文但未同步 Response | ⚠️ 询问用户是否需要同步更新 Response 中的对应摘录 |

### ⚠ 修改型意见的强制询问规则（两轮交互模式）

本技能采用**两轮交互模式**，确保用户全程掌控决策：

**第一轮**：AI 输出 Q1-QN（所有需确认的点），然后**停止**
**第二轮**：用户回复 Q1-QN 后，AI 读取并继续执行

- 澄清型：AI 给出澄清方案，用户确认
- 修改型：**必须询问**，AI 给出 2-3 候选方案，用户选择
- 拒绝型：AI 推荐理由和引用，用户确认
- **第一轮输出后 AI 必须停止，绝不自行推进到 Phase 3**

## 四、边界表

| 本技能**负责** | 本技能**不负责** |
|----------------|-------------------|
| Editor 回复撰写（Cover Letter + 逐条） | 论文正文写作（→ `ieee-mg-writing`） |
| Reviewer 逐条回复撰写 | 论文润色（→ `ieee-mg-polishing`） |
| 评审意见分类与策略判断（含强制询问） | 论文审核（→ `ieee-mg-reviewer`） |
| LaTeX Response 格式规范 | 系统模型推导 |
| 蓝色高亮修改文本生成 | 图表内容设计（仅负责格式模板） |
| 封面信（Cover Letter）撰写 | 参考文献检索 |
| 拒绝型回复的礼貌措辞 | 与 Editor 的邮件沟通 |
| 语法/笔误修正的逐项列举 | 期刊投稿系统操作 |
| 三步清单输出（.md 文档） | 直接写入 tex 文件（先确认再转化） |

### 文件操作安全约束

1. **默认只读**：调用本技能时，不对用户的论文原文或 Response 文件执行任何写入操作。所有建议、模板、修改方案均以 `.md` 文档或上下文内文本形式输出。
2. **先展示后询问**：在上下文中按用户需求给出完整结果后，主动询问「是否需要将以下内容写入原文？」并列出具体要写入的内容范围。
3. **授权后有限写入**：仅在用户明确说「允许修改」「写入正文」等授权指令后，才可执行写入。写入范围严格限定在用户授权的边界内——不可因用户同意修改一处就将所有建议内容全部写入。
4. **逐项确认**：若涉及多处修改，应逐项列出每处修改的位置和内容，让用户逐项确认后再执行，防止误操作。

## 五、设计原则

1. **基于课题组真实 Response 语料蒸馏**：所有模板、用语、格式规范均从 2 篇已发表 TWC 论文的 Response Letter（54 条评审意见）中提炼
2. **逐条可追溯**：每条回复模板均对应语料中的真实案例，标注来源
3. **类型区分严格**：澄清 vs 修改 vs 拒绝三类回复策略严格区分，绝不混淆
4. **格式零误差**：LaTeX 格式规范统一且可直接使用
5. **与共享层一致**：Response 中引用的术语、表达风格与 `ieee-mg-share` 全局基准保持一致
6. **强制询问不越权**：修改型意见必须经过用户确认，AI 不可私自执行修改
7. **清单先行不直接写 tex**：先输出 .md 清单文档，确认后再转化为 tex
8. **输入完整性优先**：不完整的返修意见不可勉强执行，必须先询问完整版本
9. **文件只读安全约束**：默认情况下不对用户原文执行任何写入操作。仅在用户明确授权修改特定内容、且指定了允许边界后，才可执行有限范围的写入。详见下方「文件操作安全约束」。