Skill: eric-promax/academic-pipeline-suite (version 1.0.0)

--- name: academic-suite description: "Complete Academic Research & Writing Suite — One-click installation of the full Academic Pipeline ecosystem with all 8 dependencies. Includes academic-pipeline v3.5, academic-search, deep-research, academic-paper, academic-paper-reviewer, humanizer, humanizer-zh, ima-skills, and integrity_verification_agent." metadata: version: "3.5.0" last_updated: "2026-05-14" author: "eric-promax" license: "MIT" suite: true dependencies: - "ima-skills" - "academic-search" - "deep-research" - "academic-paper" - "academic-paper-reviewer" - "humanizer" - "humanizer-zh" - "integrity_verification_agent" status: active category: "Academic Research" tags: - academic - research - writing - pipeline - paper - thesis - literature-review - peer-review - de-ai --- # Academic Suite v3.5.0 — 一键安装完整学术套件 **元技能包（Meta-Skill Package）** 这是一个元技能包，用于一键安装完整的 Academic Pipeline 生态系统。**所有 9 个依赖技能已打包在内**，安装时无需联网下载，100% 离线可用。 --- ## 🎯 快速开始 ### 安装（一键完成） ```bash # 解压后，进入目录运行安装脚本 cd academic-suite-v3.5.0 ./install.sh ``` **无需联网**，所有 9 个技能已打包在内： | # | 技能 | 用途 | |---|------|------| | 1 | `academic-pipeline` | 12 阶段全流程编排器 | | 2 | `academic-search` | 8 大平台文献检索 | | 3 | `deep-research` | 深度研究分析 | | 4 | `academic-paper` | 论文撰写/修订 | | 5 | `academic-paper-reviewer` | 同行评审 | | 6 | `humanizer` | 英文去 AI 化 | | 7 | `humanizer-zh` | 中文去 AI 化 | | 8 | `ima-skills` | IMA 知识库 | | 9 | `integrity_verification_agent` | 学术诚信验证 | --- ## 📦 包含内容 ### 核心编排器 - **academic-pipeline v3.5** — 12 阶段全流程编排器 ### 依赖技能（8 个） - **ima-skills** — IMA 知识库客户端 - **academic-search v1.2.0** — 多源文献检索（8 平台 + 查询扩展 + 两遍搜索） - **deep-research v2.0** — 深度研究（13-Agent 团队） - **academic-paper v2.0** — 论文写作（12-Agent 流程） - **academic-paper-reviewer v1.1** — 同行评审（5 人评审团） - **humanizer v1.0** — 英文去 AI 化 - **humanizer-zh v1.0** — 中文去 AI 化 - **integrity_verification_agent** — 学术诚信验证 --- ## 🚀 使用流程 安装完成后，您可以直接使用自然语言启动学术写作： ### 示例 1：从零开始写论文 ``` 我要用 Academic Pipeline 写一篇关于"中国股市炒新现象"的 MBA 课程论文，8000 字 ``` 系统将自动： 1. 询问 5 项配置（IMA 路径、论文类型、字数、内容要求、开题报告） 2. 启动 Stage 1 LITERATURE SEARCH（文献检索） 3. 依次执行 12 个阶段，直到最终 PDF 定稿 ### 示例 2：中途进入评审 ``` 我已经有一份论文草稿，帮我进入评审流程 ``` 系统将自动： 1. 检测您已有论文草稿 2. 从 Stage 4 INTEGRITY（学术诚信验证）开始 3. 执行后续评审、修订、定稿流程 ### 示例 3：修订已有论文 ``` 我收到了审稿人的修改意见，帮我修订 ``` 系统将自动： 1. 进入 Stage 7 REVISE（修订模式） 2. 逐条回应审稿意见 3. 执行验证评审 → 最终验证 → 定稿 --- ## 📊 12 阶段全景图 ``` ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Stage 1 LITERATURE SEARCH (IMA + academic-search) │ │ ↓ 用户确认 │ │ Stage 2 RESEARCH (deep-research) │ │ ↓ 用户确认 │ │ Stage 3 WRITE (academic-paper) │ │ ↓ 用户确认 │ │ Stage 4 INTEGRITY ✦ 强制 ✦ (引用/数据 100% 验证) │ │ ↓ PASS → 继续；FAIL → 修复重验（最多 3 轮） │ │ Stage 5 REVIEW (5 人同行评审) ✦ 强制 ✦ │ │ ↓ Accept→Stage 9 / Minor→Stage 7 / Reject→Stage 3 │ │ Stage 6 RE-REVIEW (验证评审) ✦ 强制 ✦ │ │ ↓ Accept→Stage 9 / Major→Stage 8 │ │ Stage 7 REVISE (academic-paper revision 模式) │ │ ↓ 用户确认 │ │ Stage 8 RE-REVISE (二次修订，最多 1 轮) │ │ ↓ 用户确认 │ │ Stage 9 FINAL INTEGRITY ✦ 强制 ✦ (零问题才能过) │ │ ↓ PASS │ │ Stage 10 HUMANIZE ✦ 强制 ✦ (去 AI 化处理) │ │ ↓ 用户确认去 AI 版本 │ │ Stage 11 FINALIZE (academic-paper format-convert) │ │ ↓ MD+DOCX→LaTeX→PDF │ │ Stage 12 PROCESS SUMMARY (过程记录 PDF) │ └──────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` **✦ 强制门控**：Stage 4、9（完整性验证）、Stage 5、6（评审决定）、Stage 10（去 AI 化）、Stage 11（终稿）— 不可跳过，必须用户明确确认 --- ## 🔧 安装后验证 安装完成后，运行以下命令验证所有技能已正确安装： ```bash # 检查已安装的学术相关技能 ls ~/.openclaw/workspace/skills/ | grep -E "academic|humanizer|ima|integrity" ``` 预期输出： ``` academic-pipeline academic-search deep-research academic-paper academic-paper-reviewer humanizer humanizer-zh ima-skills integrity_verification_agent ``` --- ## ⚙️ 配置要求 ### API 配置（可选但推荐） | 服务 | 用途 | 配置方式 | |------|------|---------| | **IMA 知识库** | 参考文献库存储 | 在 Stage 1 启动时提供路径 | | **Semantic Scholar API** | 英文文献检索 | 在 academic-search 中配置 | | **知网（CNKI）** | 中文文献检索 | 通过 Tavily 代理，无需额外配置 | ### 系统要求 | 项目 | 要求 | |------|------| | OpenClaw 版本 | v2026.4.21+ | | Node.js | v22.x | | 磁盘空间 | ~50MB（所有技能总计） | | 网络 | 需要访问学术数据库 API | --- ## 📚 文档资源 | 文档 | 链接 | |------|------| | **完整使用指南** | https://feishu.cn/docx/GRb7dGij9olddExTBsCcpoaCnWg | | **GitHub 仓库** | https://github.com/eric-promax/academic-agents.git | | **ClawHub 页面** | https://clawhub.ai/eric-promax/academic-suite | --- ## 🐛 故障排除 ### 问题 1：安装后提示依赖缺失 **症状：** 启动 Pipeline 时提示某个技能未找到 **解决：** ```bash # 重新安装学术套件 clawhub install eric-promax/academic-suite --force # 或手动安装缺失的技能 clawhub install <缺失的技能名> ``` ### 问题 2：Stage 1 无法连接 IMA 知识库 **症状：** Stage 1 LITERATURE SEARCH 时 IMA API 调用失败 **解决：** 1. 检查 IMA API Key 是否配置 2. 确认知识库路径正确（如"个人知识库/eric/毕业论文"） 3. 如无 IMA 知识库，输入"无"跳过，直接使用 academic-search ### 问题 3：去 AI 化阶段失败 **症状：** Stage 10 HUMANIZE 报错 **解决：** ```bash # 检查 humanizer 技能是否安装 ls ~/.openclaw/workspace/skills/ | grep humanizer # 重新安装 humanizer 套件 clawhub install humanizer clawhub install humanizer-zh ``` --- ## 📝 版本历史 ### v3.5.0（2026-05-14） - ✅ 首次发布 academic-suite 元技能包 - ✅ 整合 8 个依赖技能，一键安装 - ✅ 阶段编号统一为连续整数（1-12） - ✅ 新增 5 项启动配置询问 - ✅ 新增 Stage 10 HUMANIZE 去 AI 化 ### v3.4（2026-04-24） - ✅ academic-pipeline v3.4 发布 - ✅ 集成 humanizer + humanizer-zh - ✅ 集成 academic-search（8 平台文献检索） - ✅ IMA 知识库对接 ### v3.3（2026-04-24） - ✅ 并行化优化（Stage 3 写作阶段） - ✅ humanizer 集成 ### v3.2（2026-04-15） - ✅ 收敛停止规则 - ✅ 预算透明 - ✅ AI 研究失败模式清单（7 模式） --- ## 📞 支持 | 渠道 | 联系方式 | |------|---------| | **GitHub Issues** | https://github.com/eric-promax/academic-agents/issues | | **ClawHub 讨论区** | https://clawhub.ai/eric-promax/academic-suite/discussions | | **飞书文档评论** | https://feishu.cn/docx/GRb7dGij9olddExTBsCcpoaCnWg | --- ## 📄 许可证 MIT License --- **维护者：** 大头虾 (eric-promax) **最后更新：** 2026-05-14 **版本：** 3.5.0 --- *严谨是分析的基础，逻辑是推理的武器。* 🔮

path: clawhub.json
content: {
  "name": "academic-suite",
  "version": "3.5.0",
  "description": "Complete Academic Research & Writing Suite — One-click installation of the full Academic Pipeline ecosystem with all 8 dependencies",
  "author": "eric-promax",
  "license": "MIT",
  "licenseUrl": "https://opensource.org/licenses/MIT",
  "category": "Academic Research",
  "tags": [
    "academic",
    "research",
    "writing",
    "pipeline",
    "paper",
    "thesis",
    "literature-review",
    "peer-review",
    "de-ai"
  ],
  "repository": {
    "type": "git",
    "url": "https://github.com/eric-promax/academic-agents.git"
  },
  "homepage": "https://clawhub.ai/eric-promax/academic-suite",
  "documentation": "https://feishu.cn/docx/GRb7dGij9olddExTBsCcpoaCnWg",
  "bugs": {
    "url": "https://github.com/eric-promax/academic-agents/issues"
  },
  "dependencies": [
    "ima-skills",
    "academic-search",
    "deep-research",
    "academic-paper",
    "academic-paper-reviewer",
    "humanizer",
    "humanizer-zh",
    "integrity_verification_agent"
  ],
  "main": "SKILL.md",
  "scripts": {
    "install": "bash install.sh"
  },
  "engines": {
    "openclaw": ">=2026.4.21",
    "node": ">=22.0.0"
  },
  "keywords": [
    "academic-pipeline",
    "research",
    "writing",
    "paper",
    "thesis",
    "literature-review",
    "peer-review",
    "humanizer",
    "de-ai",
    "academic-integrity"
  ],
  "meta": {
    "suite": true,
    "lastUpdated": "2026-05-14",
    "changelog": {
      "3.5.0": {
        "date": "2026-05-14",
        "changes": [
          "首次发布 academic-suite 元技能包",
          "整合 8 个依赖技能，一键安装",
          "阶段编号统一为连续整数（1-12）",
          "新增 5 项启动配置询问",
          "新增 Stage 10 HUMANIZE 去 AI 化"
        ]
      }
    }
  }
}


path: install.sh
content: #!/bin/bash

# Academic Suite v3.5.0 — 一键安装脚本
# 将所有依赖技能打包在本技能包内，无需联网下载
# 用法：./install.sh 或 bash install.sh

set -e

SUITE_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
SKILLS_DIR="$SUITE_DIR/skills"
TARGET_DIR="$HOME/.openclaw/workspace/skills"

echo "🔮 Academic Suite v3.5.0 — 一键安装脚本"
echo "========================================"
echo ""

# 检查 skill 目录是否存在
if [ ! -d "$SKILLS_DIR" ]; then
    echo "❌ 错误：skills 目录不存在"
    echo "请确保您下载的是完整包"
    exit 1
fi

# 定义依赖技能列表
DEPENDENCIES=(
    "ima-skills"
    "academic-search"
    "deep-research"
    "academic-paper"
    "academic-paper-reviewer"
    "humanizer"
    "humanizer-zh"
    "integrity_verification_agent"
    "academic-pipeline"
)

echo "📦 开始安装 9 个技能..."
echo ""

# 从打包目录复制到 skills 目录
for skill in "${DEPENDENCIES[@]}"; do
    if [ -d "$SKILLS_DIR/$skill" ]; then
        echo "   安装 $skill..."
        rm -rf "$TARGET_DIR/$skill"
        cp -r "$SKILLS_DIR/$skill" "$TARGET_DIR/"
        echo "   ✅ $skill 安装成功"
    else
        echo "   ⚠️  $skill 未找到（跳过）"
    fi
done

echo ""
echo "========================================"
echo "🎉 Academic Suite v3.5.0 安装完成！"
echo "========================================"
echo ""

# 验证安装
echo "🔍 验证安装..."
echo ""

INSTALLED_COUNT=0
for skill in "${DEPENDENCIES[@]}"; do
    if [ -d "$TARGET_DIR/$skill" ]; then
        echo "   ✅ $skill"
        ((INSTALLED_COUNT++))
    else
        echo "   ❌ $skill (未找到)"
    fi
done

echo ""
echo "已安装：$INSTALLED_COUNT / ${#DEPENDENCIES[@]} 个技能"
echo ""

if [ $INSTALLED_COUNT -eq ${#DEPENDENCIES[@]} ]; then
    echo "✅ 所有技能安装成功！"
    echo ""
    echo "🚀 快速开始："
    echo "   我要用 Academic Pipeline 写一篇论文"  
    echo ""
    echo "📚 完整文档："
    echo "   https://feishu.cn/docx/GRb7dGij9olddExTBsCcpoaCnWg"
    echo ""
else
    echo "⚠️  部分技能安装失败"
fi

echo "🔮 严谨是分析的基础，逻辑是推理的武器。"

path: publish.sh
content: #!/bin/bash

# Academic Suite v3.5.0 — 发布脚本
# 用法：./publish.sh 或 bash publish.sh

set -e

echo "🔮 Academic Suite v3.5.0 — 发布脚本"
echo "===================================="
echo ""

# 检查 clawhub 是否已安装
if ! command -v clawhub &> /dev/null; then
    echo "❌ 错误：clawhub 未安装"
    echo "请先安装 clawhub: npm install -g clawhub"
    exit 1
fi

echo "✅ clawhub 已安装：$(clawhub --version)"
echo ""

# 检查是否已登录
echo "📝 检查 ClawHub 登录状态..."
if ! clawhub whoami &> /dev/null; then
    echo "⚠️  未登录 ClawHub"
    echo "请先运行：clawhub login"
    exit 1
fi

echo "✅ 已登录为：$(clawhub whoami)"
echo ""

# 获取当前目录
SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
cd "$SCRIPT_DIR"

echo "📂 当前目录：$SCRIPT_DIR"
echo ""

# 验证必要文件
echo "🔍 验证必要文件..."
REQUIRED_FILES=("SKILL.md" "README.md" "clawhub.json" "install.sh")

for file in "${REQUIRED_FILES[@]}"; do
    if [ -f "$file" ]; then
        echo "   ✅ $file"
    else
        echo "   ❌ $file (缺失)"
        exit 1
    fi
done

echo ""
echo "✅ 所有必要文件存在"
echo ""

# 发布
echo "📦 准备发布到 ClawHub..."
echo ""
read -p "确认发布 academic-suite v3.5.0 到 ClawHub？[Y/n] " -n 1 -r
echo

if [[ ! $REPLY =~ ^[Yy]$ ]]; then
    echo "❌ 发布取消"
    exit 0
fi

echo ""
echo "🚀 执行发布..."
echo ""

# 使用 clawhub publish 命令
if clawhub publish .; then
    echo ""
    echo "===================================="
    echo "🎉 发布成功！"
    echo "===================================="
    echo ""
    echo "📦 ClawHub 页面："
    echo "   https://clawhub.ai/eric-promax/academic-suite"
    echo ""
    echo "📦 安装命令："
    echo "   clawhub install eric-promax/academic-suite"
    echo ""
else
    echo ""
    echo "❌ 发布失败"
    echo ""
    echo "请检查："
    echo "1. 是否已登录 ClawHub"
    echo "2. 是否有发布权限"
    echo "3. 版本号是否已存在"
    echo ""
    exit 1
fi

echo "🔮 严谨是分析的基础，逻辑是推理的武器。"


path: QUICKSTART.md
content: # Academic Suite v3.5.0 — 快速开始指南

## 🚀 5 分钟快速上手

### 步骤 1：安装（1 分钟）

```bash
clawhub install eric-promax/academic-suite
```

等待安装完成，会自动安装 9 个技能（1 个主技能 + 8 个依赖）。

### 步骤 2：验证安装（30 秒）

```bash
ls ~/.openclaw/workspace/skills/ | grep -E "academic|humanizer|ima|integrity"
```

应看到 9 个技能名称。

### 步骤 3：启动 Pipeline（30 秒）

在 OpenClaw 对话中输入：

```
我要用 Academic Pipeline 写一篇论文
```

系统会自动询问 5 项配置：

1. **IMA 知识库路径** — 如"个人知识库/eric/毕业论文"，无则填"无"
2. **论文类型** — 学位/课程/期刊/会议/报告/综述/实证/理论/案例/方法/应用/其他
3. **字数要求** — 如 8000/50000/无限制
4. **内容要求** — 理论框架、方法论、特定章节等
5. **是否有开题报告** — 是/否

### 步骤 4：开始写作（剩余时间）

系统会自动执行 12 个阶段，每个阶段完成后会等待您确认。

---

## 📊 12 阶段概览

| 阶段 | 名称 | 预计耗时 | 说明 |
|------|------|---------|------|
| 1 | LITERATURE SEARCH | 5-10 分钟 | 文献检索（IMA + 8 大平台） |
| 2 | RESEARCH | 10-20 分钟 | 深度研究分析 |
| 3 | WRITE | 20-40 分钟 | 论文撰写 |
| 4 | INTEGRITY ✦ | 5-10 分钟 | 学术诚信验证（强制） |
| 5 | REVIEW ✦ | 10-15 分钟 | 5 人同行评审（强制） |
| 6 | RE-REVIEW ✦ | 5-10 分钟 | 验证评审（强制） |
| 7 | REVISE | 15-30 分钟 | 修订 |
| 8 | RE-REVISE | 15-30 分钟 | 二次修订（可选） |
| 9 | FINAL INTEGRITY ✦ | 5-10 分钟 | 最终验证（强制） |
| 10 | HUMANIZE ✦ | 5-10 分钟 | 去 AI 化处理（强制） |
| 11 | FINALIZE ✦ | 5-10 分钟 | 定稿（MD+DOCX+LaTeX+PDF） |
| 12 | PROCESS SUMMARY | 2-5 分钟 | 过程记录 |

**总耗时：** 约 2-4 小时（8000 字论文）

✦ = 强制门控，不可跳过

---

## 💡 常用命令

### 查看进度

```
status
```

### 暂停管道

```
pause
```

### 恢复管道

```
resume
```

### 跳过当前阶段（非强制阶段）

```
skip
```

### 调整模式

```
切换到 full 模式
```

---

## 🎯 典型使用场景

### 场景 1：MBA 课程论文（8000 字）

```
我要用 Academic Pipeline 写一篇关于"中国股市炒新现象"的 MBA 课程论文，
8000 字左右，基于行为金融学理论框架
```

**配置：**
- IMA 路径：无
- 论文类型：课程论文
- 字数：8000 字
- 内容要求：基于行为金融学理论框架，采用案例 + 实证分析
- 开题报告：否

**预计耗时：** 2-3 小时

---

### 场景 2：硕士学位论文（5 万字）

```
我要用 Academic Pipeline 写一篇硕士学位论文，
关于"互联网企业进入金融领域研究——以腾讯金融为例"，
5 万字，基于组织生态理论
```

**配置：**
- IMA 路径：个人知识库/eric/毕业论文
- 论文类型：学位论文
- 字数：50000 字
- 内容要求：基于组织生态理论，采用案例 + 文献分析法
- 开题报告：是（上传文件）

**预计耗时：** 6-10 小时（可分多次完成）

---

### 场景 3：期刊论文修订

```
我收到了审稿人的修改意见，帮我修订论文
```

系统自动从 Stage 7 REVISE 开始。

---

### 场景 4：已有论文，进入评审

```
我已经有一份论文草稿，帮我进入评审流程
```

系统自动从 Stage 4 INTEGRITY 开始。

---

## ⚠️ 注意事项

### 1. 强制门控不可跳过

Stage 4、5、6、9、10、11 是强制门控，必须用户明确确认才能继续。

### 2. 修订最多 2 轮

Stage 7 + Stage 8 最多各 1 轮，之后直接进入 Stage 9。

### 3. 去 AI 化不修改引用和数据

humanizer 只优化表达风格，不修改引用、数据或事实陈述。

### 4. PDF 从 LaTeX 编译

禁止 HTML-to-PDF，确保格式规范。

### 5. 预算透明

启动时会估算 token 成本，确认后才开始。

---

## 🐛 常见问题

### Q: 安装后提示依赖缺失？

```bash
clawhub install eric-promax/academic-suite --force
```

### Q: Stage 1 无法连接 IMA？

检查 API Key 和知识库路径，或输入"无"跳过。

### Q: 去 AI 化阶段失败？

```bash
clawhub install humanizer
clawhub install humanizer-zh
```

### Q: 可以中途退出吗？

可以。系统会保存状态，下次输入"resume"恢复。

### Q: 可以跳过某个阶段吗？

非强制阶段可以跳过，但 Stage 4、5、6、9、10、11 不可跳过。

---

## 📚 更多资源

| 资源 | 链接 |
|------|------|
| **完整使用指南** | https://feishu.cn/docx/GRb7dGij9olddExTBsCcpoaCnWg |
| **GitHub 仓库** | https://github.com/eric-promax/academic-agents.git |
| **ClawHub 页面** | https://clawhub.ai/eric-promax/academic-suite |
| **问题反馈** | https://github.com/eric-promax/academic-agents/issues |

---

**维护者：** 大头虾 (eric-promax)  
**最后更新：** 2026-05-14

*严谨是分析的基础，逻辑是推理的武器。* 🔮


path: README.md
content: # Academic Suite v3.5.0

**一键安装完整学术研究套件**

[![ClawHub](https://img.shields.io/badge/ClawHub-eric--promax%2Facademic--suite-blue)](https://clawhub.ai/eric-promax/academic-suite)
[![Version](https://img.shields.io/badge/version-3.5.0-green)](https://github.com/eric-promax/academic-agents)
[![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-blue)](LICENSE)

---

## 🎯 快速开始

### 一键安装（推荐）

```bash
clawhub install eric-promax/academic-suite
```

或运行安装脚本：

```bash
cd ~/.openclaw/workspace/skills/academic-suite
bash install.sh
```

### 安装后验证

```bash
ls ~/.openclaw/workspace/skills/ | grep -E "academic|humanizer|ima|integrity"
```

预期输出 9 个技能：
- academic-pipeline
- academic-search
- deep-research
- academic-paper
- academic-paper-reviewer
- humanizer
- humanizer-zh
- ima-skills
- integrity_verification_agent

---

## 📦 包含内容

| # | 技能 | 版本 | 用途 |
|---|------|------|------|
| 1 | `academic-pipeline` | v3.5 | 12 阶段全流程编排器 |
| 2 | `ima-skills` | v1.0+ | IMA 知识库 API 调用 |
| 3 | `academic-search` | v1.2.0 | 8 大平台文献检索 |
| 4 | `deep-research` | v2.0 | 深度研究（13-Agent） |
| 5 | `academic-paper` | v2.0 | 论文写作（12-Agent） |
| 6 | `academic-paper-reviewer` | v1.1 | 同行评审（5 人评审团） |
| 7 | `humanizer` | v1.0 | 英文去 AI 化（24 模式） |
| 8 | `humanizer-zh` | v1.0 | 中文去 AI 化（23 模式） |
| 9 | `integrity_verification_agent` | - | 学术诚信验证 |

---

## 🚀 使用示例

### 从零开始写论文

```
我要用 Academic Pipeline 写一篇关于"中国股市炒新现象"的 MBA 课程论文，8000 字
```

系统将自动：
1. 询问 5 项配置（IMA 路径、论文类型、字数、内容要求、开题报告）
2. 执行 12 阶段完整流程
3. 输出最终 PDF 定稿 + 过程记录

### 中途进入评审

```
我已经有一份论文草稿，帮我进入评审流程
```

系统将自动从 Stage 4 INTEGRITY 开始。

### 修订已有论文

```
我收到了审稿人的修改意见，帮我修订
```

系统将自动进入 Stage 7 REVISE。

---

## 📊 12 阶段流程

```
Stage 1   LITERATURE SEARCH → 文献检索（IMA + 8 平台）
   ↓
Stage 2   RESEARCH → 深度研究分析
   ↓
Stage 3   WRITE → 论文撰写
   ↓
Stage 4   INTEGRITY ✦ → 学术诚信验证（强制）
   ↓
Stage 5   REVIEW ✦ → 5 人同行评审（强制）
   ↓
Stage 6   RE-REVIEW ✦ → 验证评审（强制）
   ↓
Stage 7   REVISE → 修订
   ↓
Stage 8   RE-REVISE → 二次修订
   ↓
Stage 9   FINAL INTEGRITY ✦ → 最终验证（强制）
   ↓
Stage 10  HUMANIZE ✦ → 去 AI 化处理（强制）
   ↓
Stage 11  FINALIZE ✦ → 定稿（MD+DOCX+LaTeX+PDF）
   ↓
Stage 12  PROCESS SUMMARY → 过程记录
```

✦ = 强制门控，不可跳过

---

## ⚙️ 配置要求

### 系统要求

| 项目 | 要求 |
|------|------|
| OpenClaw | v2026.4.21+ |
| Node.js | v22.x |
| 磁盘空间 | ~50MB |

### API 配置（可选）

| 服务 | 用途 | 配置方式 |
|------|------|---------|
| IMA 知识库 | 参考文献库 | Stage 1 启动时提供路径 |
| Semantic Scholar | 英文文献 | academic-search 配置 |

---

## 📚 文档

| 文档 | 链接 |
|------|------|
| **完整使用指南** | https://feishu.cn/docx/GRb7dGij9olddExTBsCcpoaCnWg |
| **GitHub 仓库** | https://github.com/eric-promax/academic-agents.git |
| **ClawHub 页面** | https://clawhub.ai/eric-promax/academic-suite |

---

## 🐛 故障排除

### 依赖缺失

```bash
clawhub install eric-promax/academic-suite --force
```

### IMA 连接失败

检查 API Key 和知识库路径，或输入"无"跳过。

### 去 AI 化失败

```bash
clawhub install humanizer
clawhub install humanizer-zh
```

---

## 📝 版本历史

### v3.5.0（2026-05-14）
- 首次发布 academic-suite 元技能包
- 整合 8 个依赖技能，一键安装
- 阶段编号统一为 1-12

### v3.4（2026-04-24）
- 集成 humanizer + humanizer-zh
- 集成 academic-search

### v3.3（2026-04-24）
- 并行化优化
- humanizer 集成

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## 📞 支持

- **GitHub Issues**: https://github.com/eric-promax/academic-agents/issues
- **ClawHub 讨论**: https://clawhub.ai/eric-promax/academic-suite/discussions

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## 📄 许可证

MIT License

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**维护者：** 大头虾 (eric-promax)  
**最后更新：** 2026-05-14

*严谨是分析的基础，逻辑是推理的武器。* 🔮


path: RELEASE_NOTES.md
content: # Academic Suite v3.5.0 — 发布说明

## 📦 发布信息

| 项目 | 内容 |
|------|------|
| **技能包名称** | academic-suite |
| **版本** | 3.5.0 |
| **发布日期** | 2026-05-14 |
| **作者** | eric-promax |
| **许可证** | MIT |
| **ClawHub 页面** | https://clawhub.ai/eric-promax/academic-suite |

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## 🎯 发布内容

### 元技能包（Meta-Skill Package）

academic-suite 是一个元技能包，用于一键安装完整的 Academic Pipeline 生态系统。

### 包含技能（9 个）

| # | 技能 | 版本 | 用途 |
|---|------|------|------|
| 1 | academic-pipeline | v3.5 | 12 阶段全流程编排器 |
| 2 | ima-skills | v1.0+ | IMA 知识库 API 调用 |
| 3 | academic-search | v1.2.0 | 8 大平台文献检索 |
| 4 | deep-research | v2.0 | 深度研究（13-Agent） |
| 5 | academic-paper | v2.0 | 论文写作（12-Agent） |
| 6 | academic-paper-reviewer | v1.1 | 同行评审（5 人评审团） |
| 7 | humanizer | v1.0 | 英文去 AI 化（24 模式） |
| 8 | humanizer-zh | v1.0 | 中文去 AI 化（23 模式） |
| 9 | integrity_verification_agent | - | 学术诚信验证 |

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## 📁 文件结构

```
academic-suite/
├── SKILL.md              # 主技能定义文件（9.3 KB）
├── README.md             # 项目说明文档（4.5 KB）
├── QUICKSTART.md         # 快速开始指南（5.1 KB）
├── clawhub.json          # ClawHub 元数据（1.8 KB）
├── install.sh            # 一键安装脚本（2.9 KB）
├── publish.sh            # 发布脚本（2.2 KB）
├── LICENSE               # MIT 许可证（1.1 KB）
└── RELEASE_NOTES.md      # 发布说明（本文件）
```

**总计：** 约 27 KB

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## 🚀 安装方式

### 方式 1：ClawHub 命令（推荐）

```bash
clawhub install eric-promax/academic-suite
```

### 方式 2：运行安装脚本

```bash
cd ~/.openclaw/workspace/skills/academic-suite
bash install.sh
```

### 方式 3：手动安装

```bash
# 克隆或下载本目录到 ~/.openclaw/workspace/skills/academic-suite
# 然后运行
clawhub install .
```

---

## ✨ v3.5.0 新特性

### 1. 元技能包首次发布

- 一键安装 9 个技能（1 个主技能 + 8 个依赖）
- 自动处理依赖关系
- 提供安装验证

### 2. 阶段编号统一

- 从旧编号（0.5, 1, 2, 2.5, 3, 3', 4, 4', 4.5, 4.7, 5, 6）
- 统一为新编号（1-12 连续整数）

### 3. 启动配置增强

新增 5 项必填配置询问：
1. IMA 知识库路径
2. 论文类型（12 种可选）
3. 字数要求
4. 内容要求
5. 是否有开题报告

### 4. Stage 10 HUMANIZE

- 集成 humanizer + humanizer-zh
- 英文 24 种去 AI 化模式
- 中文 23 种去 AI 化模式
- 不修改引用、数据或事实陈述

### 5. 完善文档

- 飞书完整使用指南（15,000 字）
- README.md 项目说明
- QUICKSTART.md 快速开始指南
- 本发布说明

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## 🔧 使用脚本

### 安装脚本（install.sh）

功能：
- 检查 clawhub 是否安装
- 检查登录状态
- 自动安装 8 个依赖技能
- 安装 academic-pipeline 主技能
- 验证安装结果

用法：
```bash
bash install.sh
```

### 发布脚本（publish.sh）

功能：
- 检查 clawhub 是否安装
- 检查登录状态
- 验证必要文件
- 执行发布到 ClawHub

用法：
```bash
bash publish.sh
```

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## 📊 与单技能安装对比

| 特性 | academic-suite | 单独安装 |
|------|----------------|---------|
| 安装命令数 | 1 条 | 9 条 |
| 依赖处理 | 自动 | 手动 |
| 安装验证 | 自动 | 手动 |
| 文档完整性 | 完整 | 分散 |
| 适合用户 | 新手/快速部署 | 高级用户/定制 |

**推荐：** 90% 用户应使用 academic-suite

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## 🎯 目标用户

### 适合使用 academic-suite 的用户

- ✅ 第一次使用 Academic Pipeline
- ✅ 希望快速部署完整环境
- ✅ 不想手动处理依赖关系
- ✅ 需要完整文档支持

### 适合单独安装的用户

- ✅ 已安装部分依赖技能
- ✅ 只需要特定技能（如只用 humanizer）
- ✅ 需要定制配置
- ✅ 高级用户

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## 📝 发布检查清单

发布前请确认：

- [ ] SKILL.md 版本号正确（3.5.0）
- [ ] clawhub.json 版本号正确（3.5.0）
- [ ] 所有依赖技能列出完整（8 个）
- [ ] README.md 链接正确
- [ ] QUICKSTART.md 示例可用
- [ ] install.sh 可执行权限已设置
- [ ] publish.sh 可执行权限已设置
- [ ] LICENSE 文件存在
- [ ] 本地测试安装成功
- [ ] ClawHub 登录状态正常

---

## 🚀 发布流程

### 步骤 1：本地验证

```bash
cd ~/.openclaw/workspace/skills/academic-suite
bash install.sh
```

确认所有 9 个技能安装成功。

### 步骤 2：发布到 ClawHub

```bash
bash publish.sh
```

按提示确认发布。

### 步骤 3：验证发布

访问：https://clawhub.ai/eric-promax/academic-suite

确认页面显示正确信息。

### 步骤 4：测试安装

在新环境中测试：

```bash
clawhub install eric-promax/academic-suite
```

确认安装成功且所有依赖正确安装。

### 步骤 5：更新文档

- 更新飞书文档的"版本信息"章节
- 更新 GitHub 仓库的 README
- 在 ClawHub 讨论区发布发布说明

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## 🐛 已知问题

### 问题 1：依赖技能版本冲突

**症状：** 安装的依赖技能版本过低

**解决：** 使用 `--force` 标志强制更新

```bash
clawhub install eric-promax/academic-suite --force
```

### 问题 2：ClawHub 未登录

**症状：** 发布或安装时提示未登录

**解决：** 先登录

```bash
clawhub login
```

### 问题 3：发布权限不足

**症状：** publish.sh 执行失败，提示权限不足

**解决：** 确认 clawhub.json 中的 author 字段与登录用户一致

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## 📞 支持渠道

| 渠道 | 链接 |
|------|------|
| **GitHub Issues** | https://github.com/eric-promax/academic-agents/issues |
| **ClawHub 讨论** | https://clawhub.ai/eric-promax/academic-suite/discussions |
| **飞书文档评论** | https://feishu.cn/docx/GRb7dGij9olddExTBsCcpoaCnWg |

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## 📅 后续计划

### v3.6.0（计划中）

- [ ] 支持多语言界面
- [ ] 增加更多论文类型模板
- [ ] 优化并行化执行
- [ ] 增加进度保存/恢复功能

### v4.0.0（长期计划）

- [ ] 支持协作写作（多人同时编辑）
- [ ] 集成更多学术数据库
- [ ] 增加图表自动生成
- [ ] 支持 LaTeX 模板定制

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## 📄 许可证

MIT License

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**发布人：** 大头虾 (eric-promax)  
**发布日期：** 2026-05-14  
**版本：** 3.5.0

*严谨是分析的基础，逻辑是推理的武器。* 🔮


path: skills/ima-skills/ima_api.cjs
content: #!/usr/bin/env node

const fs = require('fs');
const os = require('os');
const path = require('path');

const DEFAULT_BASE_URL = 'https://ima.qq.com';
const DEFAULT_LAST_CHECK_FILE = path.join(os.homedir(), '.config/ima/last_update_check');

// Only two categories of errors:
//   -100: programmatic error (bad args, missing credentials, network, etc.)
//   -200: skill update available
const ERR_PROGRAMMATIC = -100;
const ERR_UPDATE_AVAILABLE = -200;

function readFileSafe(filePath) {
  try {
    return fs.readFileSync(filePath, 'utf8').trim();
  } catch {
    return '';
  }
}

function ensureDir(filePath) {
  fs.mkdirSync(path.dirname(filePath), { recursive: true });
}

function loadCredentials(options = {}) {
  const clientId =
    options.clientId ||
    process.env.IMA_CLIENT_ID ||
    process.env.IMA_OPENAPI_CLIENTID ||
    readFileSafe(path.join(os.homedir(), '.config/ima/client_id'));
  const [REDACTED_SECRET] ||
    process.env.IMA_API_KEY ||
    process.env.IMA_OPENAPI_APIKEY ||
    readFileSafe(path.join(os.homedir(), '.config/ima/api_key'));

  if (!clientId || !apiKey) {
    const err = new Error('missing credentials');
    err.code = ERR_PROGRAMMATIC;
    err.msg =
      '未找到 IMA 凭证（clientId / apiKey）。请设置 IMA_CLIENT_ID 和 IMA_API_KEY 环境变量，或将凭证放置在 ~/.config/ima/ 目录下。';
    throw err;
  }

  return { clientId, apiKey };
}

function loadSkillVersion(options = {}) {
  if (options.skillVersion) return options.skillVersion;
  if (process.env.IMA_SKILL_VERSION) return process.env.IMA_SKILL_VERSION;

  const metaPath = path.join(__dirname, 'meta.json');
  try {
    const meta = JSON.parse(fs.readFileSync(metaPath, 'utf8'));
    return meta.version || 'unknown';
  } catch {
    return 'unknown';
  }
}

async function postJson(apiPath, body, requestOptions) {
  const { clientId, apiKey, skillVersion, baseUrl } = requestOptions;

  const res = await fetch(`${baseUrl}/${apiPath}`, {
    method: 'POST',
    headers: {
      'ima-openapi-clientid': clientId,
      'ima-openapi-apikey': apiKey,
      'ima-openapi-ctx': `skill_version=${skillVersion}`,
      'Content-Type': 'application/json',
    },
    body: JSON.stringify(body),
  });

  return await res.text();
}

function readToday() {
  return new Date().toISOString().slice(0, 10);
}

function saveTodayChecked(lastCheckFile, today) {
  ensureDir(lastCheckFile);
  fs.writeFileSync(lastCheckFile, today, 'utf8');
}

async function checkSkillUpdateIfNeeded(requestOptions) {
  const { forceCheck, skillVersion, lastCheckFile } = requestOptions;

  const today = readToday();
  const checkedDay = readFileSafe(lastCheckFile);

  if (!forceCheck && checkedDay === today) {
    return;
  }

  let updateResponseText;
  try {
    updateResponseText = await postJson('openapi/check_skill_update', { version: skillVersion }, requestOptions);
  } catch {
    // Skip this round when update check fails.
    return;
  }

  saveTodayChecked(lastCheckFile, today);

  let updateResp;
  try {
    updateResp = JSON.parse(updateResponseText || '{}');
  } catch {
    updateResp = {};
  }

  const latestVersion = (updateResp.data && updateResp.data.latest_version) || '';
  const releaseDesc = (updateResp.data && updateResp.data.release_desc) || '';
  const instruction = (updateResp.data && updateResp.data.instruction) || '';
  if (latestVersion && latestVersion !== skillVersion) {
    const updateContext = {
      current_version: skillVersion,
      latest_version: latestVersion,
      release_desc: releaseDesc,
      instruction,
      checked_at: new Date().toISOString(),
    };

    process.stdout.write(JSON.stringify(updateContext));

    const err = new Error('update available');
    err.code = ERR_UPDATE_AVAILABLE;
    err.msg = `发现新版本 skill：${latestVersion}（当前版本：${skillVersion}）。${instruction || '请更新。'}`;
    err.updateContext = updateContext;
    throw err;
  }
}

async function imaApi(apiPath, body, options = {}) {
  const forceCheck = options.forceCheck || options.forceUpdateCheck || process.env.IMA_FORCE_UPDATE_CHECK === '1';
  const baseUrl = options.baseUrl || process.env.IMA_BASE_URL || DEFAULT_BASE_URL;
  const lastCheckFile = options.lastCheckFile || process.env.IMA_LAST_CHECK_FILE || DEFAULT_LAST_CHECK_FILE;
  const { clientId, apiKey } = loadCredentials(options);
  const skillVersion = loadSkillVersion(options);

  const requestOptions = {
    forceCheck,
    clientId,
    apiKey,
    skillVersion,
    baseUrl,
    lastCheckFile,
  };

  if (apiPath !== 'openapi/check_skill_update') {
    await checkSkillUpdateIfNeeded(requestOptions);
  }

  return postJson(apiPath, body, requestOptions);
}

function parseBody(raw) {
  if (!raw || !raw.trim()) return {};

  try {
    return JSON.parse(raw);
  } catch {
    const err = new Error('invalid JSON body');
    err.code = ERR_PROGRAMMATIC;
    err.msg = '请求 body 不是合法的 JSON，请检查输入。';
    throw err;
  }
}

function parseOptions(raw, restArgs) {
  let options = {};

  if (raw && raw.trim()) {
    try {
      options = JSON.parse(raw);
    } catch {
      const err = new Error('invalid options JSON');
      err.code = ERR_PROGRAMMATIC;
      err.msg = 'options 参数不是合法的 JSON，请检查输入。';
      throw err;
    }
  }

  if (restArgs.includes('--force-update-check')) {
    options.forceCheck = true;
  }

  return options;
}

async function main() {
  const [, , apiPath, rawBody = '{}', rawOptions = '{}', ...rest] = process.argv;

  if (!apiPath) {
    process.stderr.write(JSON.stringify({ code: ERR_PROGRAMMATIC, msg: '缺少必需参数：apiPath。' }));
    // Unix exit codes are 0-255; use 1 as generic failure. Callers should parse stderr JSON for the real code.
    process.exit(1);
  }

  try {
    const body = parseBody(rawBody);
    const options = parseOptions(rawOptions, rest);
    const resp = await imaApi(apiPath, body, options);
    process.stdout.write(resp);
  } catch (err) {
    const code = err && typeof err.code === 'number' ? err.code : ERR_PROGRAMMATIC;
    const msg = (err && err.msg) || (err && err.message) || '未知错误';
    process.stderr.write(JSON.stringify({ code, msg }));
    process.exit(1);
  }
}

if (require.main === module) {
  main();
}

module.exports = {
  imaApi,
  ERR_PROGRAMMATIC,
  ERR_UPDATE_AVAILABLE,
};


path: skills/ima-skills/meta.json
content: {
  "version": "1.1.7",
  "required_binaries": [
    {
      "name": "node",
      "min_version": "18.0.0",
      "reason": "Runs .cjs scripts (preflight-check.cjs, cos-upload.cjs) and inline node -e calls for JSON parsing"
    }
  ]
}


path: skills/ima-skills/_meta.json
content: ownerId: kn7fpa7e88ngzptwrczstadp5h831pc9
slug: ima-skills
version: 1.1.7
publishedAt: 1777025159209

path: skills/humanizer/_meta.json
content: ownerId: kn7fsrcz4428cmw3xb91h4t4dh7ztjxx
slug: humanizer
version: 1.0.0
publishedAt: 1769231736865

Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: malicious | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)