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--- name: ZeeLin Academic Paper slug: zeelin-academic-paper version: 1.0.1 description: 高校硕博研究生必备，理工科论文 AI 全流程创作助手：自动生成论文标题、大纲、引言、综述、论证、结果分析和结论，保持学术严谨性和逻辑一致性，支持自定义章节数量 - Powered by ZeeLin author: 刘东江 (@lidngjing317853) license: MIT homepage: https://melodylab.top tags: [academic, paper, research, stem, chinese, writing, zeelin] requires: - capability: file-system --- ## 📋 隐私与透明度 **本地处理**: - 所有论文生成过程在本地完成 - 不上传用户的论文内容、参考文献或研究数据到任何服务器 - 不收集任何个人信息或研究数据 **数据安全**: - ✅ 完全本地化运行 - ✅ 无外部 API 调用 - ✅ 无数据泄露风险 - ✅ 符合学术保密要求 --- ## 使用时机 当用户请求： - 写理工科论文 / 生成学术论文 - 生成研究假设与研究设计 - 输出结果分析章节 - 按理工论文模板出文 - 根据参考文献写论文 不适合： - 文科论文（历史、哲学、文学等） - 商业报告或市场分析 - 非学术性写作 --- ## 核心功能 ### 🎯 全流程自动化 从零开始到完整论文，一站式生成： 1. **智能题目生成** - 基于参考文献自动提取研究空白 - 确保创新性和学术价值 - 避免重复和低价值选题 2. **结构化大纲设计** - 自动生成标准五段式结构（引言、综述、论证、建议、结论） - 支持自定义论证数量和建议数量 - JSON 格式清晰展示逻辑框架 3. **逐章节内容生成** - 引言：研究背景、问题陈述、创新点 - 综述：文献回顾、研究流程 - 论证：理论框架、研究假设、研究设计 - 结果分析：数据解读、发现阐释 - 结论：总结、局限性、未来研究方向 - 摘要与关键词：提炼核心内容 ### ✨ 学术质量保证 - **逻辑一致性检查**：确保方法、假设、结果相互呼应 - **学术化语言**：严谨、精练、避免口语化 - **理论深度**：强调创新性和理论贡献 - **可验证性**：研究假设、数据、方法、结论紧密关联 ### 🛠️ 灵活定制 - 自定义论证小节数量（默认 3 个） - 自定义建议数量（默认 3 个） - 自定义关键词数量（默认 5 个） - 支持用户提供题目或自动生成 - 支持纯文本或结构化 JSON 输出 --- ## Agent 执行流程 ### 第 1 步：收集输入 询问或推断用户需要： **必需输入**： - 参考文献列表（至少 1-3 篇） - 综述材料或研究背景 **可选输入**： - 论文题目（没有则自动生成） - 论证数量（默认 3） - 建议数量（默认 3） - 关键词数量（默认 5） **交互示例**： > "你好！我可以帮你生成理工科论文 📝 > > 请提供： > 1. 参考文献题目或内容（至少 1-3 篇） > 2. 研究背景或综述材料 > 3. （可选）论文题目、论证数量、建议数量 > > 你想研究什么方向？" ### 第 2 步：生成题目（如需要） 如果用户未提供题目，调用题目生成模板： - 基于参考文献分析研究空白 - 提出创新性研究题目 - 确保学术价值和理论潜力 **示例输出**： > "基于你的参考文献，我建议的论文题目是： > > **《人工智能辅助的城市交通流量预测模型研究》** > > 满意吗？（回复'确认'或'修改为 XXX'）" ### 第 3 步：生成大纲 调用大纲生成模板，输出 JSON 结构： ```json { "引言": "概述研究背景、问题与创新点", "综述": [ {"zs": "城市交通流量预测研究现状"}, {"zs": "人工智能在交通预测中的应用"} ], "论证": [ {"lz": "基于深度学习的流量预测理论框架"}, {"lz": "研究假设与变量设定"}, {"lz": "实验设计与数据采集方案"} ], "建议": [ {"jy": "优化城市交通管理策略"}, {"jy": "推广智能交通系统应用"}, {"jy": "加强跨学科协作研究"} ], "结论": "总结研究发现、局限性与未来方向" } ``` **展示给用户确认**： > "论文大纲已生成，请查看： > [显示 JSON 大纲] > > 满意吗？需要调整章节数量或标题吗？" ### 第 4 步：逐章节生成内容 按顺序生成各章节： 1. **引言** → 展示给用户确认 2. **综述收束段与研究流程** → 确认 3. **论证（每个小节逐一生成）** → 确认 4. **结果分析** → 确认 5. **结论** → 确认 6. **摘要与关键词** → 完成 每个章节生成后，询问用户： > "【引言】章节已生成，请查看： > [内容] > > 满意吗？（回复'确认'继续下一章，或'修改XXX'）" ### 第 5 步：输出完整论文 将所有章节合并，输出完整论文（纯文本格式，不含 Markdown）： ``` 【题目】 人工智能辅助的城市交通流量预测模型研究 【摘要】 本研究基于深度学习技术... 【关键词】 人工智能；交通流量预测；深度学习；... 一、引言 ... 二、综述 ... 三、论证 （一）基于深度学习的流量预测理论框架 ... 四、建议 （一）优化城市交通管理策略 ... 五、结论 ... ``` --- ## 资源使用 **加载模板文件**： - 读取 `references/prompts_zh.md` 获取所有章节模板 - 直接复用模板中的占位符和约束条件 - 不要重写模板结构 **模板优先级**： - 如果用户约束与模板约束冲突，优先用户约束并说明调整 **数据生成**： - 当模板需要模拟数据或表格内容时，生成与主题一致的合成示例 - 确保数据逻辑自洽、符合研究情境 --- ## 输出规则 ### 学术规范 1. **语言风格**：严谨、精练、学术化，避免口语化 2. **逻辑脉络**：明确因果、递进、归纳或对比关系 3. **创新性**：提出新问题、新视角并展开论证 4. **实践意义**：体现现实关联，提供可用启示 5. **风格统一**：所有章节风格一致，不使用 Markdown ### 格式要求 - 纯文本输出（除非用户指定其他格式） - 标题层级清晰（一、二、三 / （一）（二）（三）） - 不含特殊符号（星号、引号、书名号等） - 不含换行冗余 ### 质量检查 - 方法一致性：引言中提到的方法必须在论证和结果分析中体现 - 假设-结果对应：研究假设与结果分析紧密关联 - 引用规范：所有论述有据可查（基于参考文献） --- ## 快捷指令示例 - `/paper 基于深度学习的流量预测研究` - `/paper 根据这 3 篇文献写一篇论文 [文献列表]` - `/paper 生成研究假设与研究设计` --- ## 注意事项 ### 学术诚信 ⚠️ **重要提醒**： - 本工具生成的内容仅供参考和启发 - 用户需对最终论文内容负责 - 必须引用所有参考文献来源 - 不得抄袭或伪造数据 - 建议人工审阅和修改生成内容 ### 使用建议 1. **提供高质量参考文献**：参考文献质量直接影响生成质量 2. **逐步确认**：每个章节生成后及时确认，避免后续大幅修改 3. **人工润色**：生成后建议人工审阅、补充细节和调整表述 4. **数据真实性**：如需真实数据，请替换生成的模拟数据 --- ## 支持与反馈 - **开发者**: 刘东江 (@lidngjing317853) - **项目主页**: https://melodylab.top - **问题反馈**: 通过 ClawHub 或项目主页联系 --- ## 示例对话流程 **用户**："帮我写一篇关于人工智能在医疗诊断中的应用的论文" **Agent**： > "你好！我可以帮你生成理工科论文 📝 > > 请提供： > 1. 参考文献题目或内容（至少 1-3 篇） > 2. 研究背景或综述材料 > > 关于'人工智能在医疗诊断中的应用'，你有哪些参考文献？" **用户**："文献 1：深度学习在医学影像诊断中的研究进展；文献 2：..." **Agent**： 1. 生成题目建议 2. 展示大纲 JSON 3. 逐章节生成并确认 4. 输出完整论文 **最终输出**： > "✅ 论文生成完成！ > > [完整论文内容] > > 📝 温馨提示： > - 请人工审阅并补充细节 > - 记得引用所有参考文献 > - 如需真实数据，请替换模拟数据"


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