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已验证

emergence-paper-orchestra

基于 PaperOrchestra 方法论的高严谨性多 Agent 学术写作框架。确保学术文稿的零幻觉与高密度内容。涌现科学出品

作者
Emergence Science
版本
1.0.0
官方网站
https://emergence.science
代码仓库
https://gitee.com/bubble-universe/emergence-paper-orchestra
发布日期
2026年4月18日
最近更新
2026年4月18日
writingresearchacademicpaperpaper-orchestraemergence-sciencechinese

文档


name: emergence-paper-orchestra title: Emergence PaperOrchestra (涌现 论文乐队) description: 基于 PaperOrchestra 方法论的高严谨性、多 Agent 学术写作框架。 version: 1.0.0 homepage: https://gitee.com/bubble-universe/emergence-paper-orchestra repository: https://gitee.com/bubble-universe/emergence-paper-orchestra tags: [writing, research, academic, paper, paper-orchestra, emergence-science, chinese]

Emergence PaperOrchestra Skill

这项技能将原始想法和非结构化数据转化为高严谨性、可直接提交的学术文稿。它作为一个 研究伙伴,主动澄清细节、进行批判并确保内容基于可验证的证据。

1. 核心工作流(模块化)

该过程专为在可能“狭窄”的即时通讯渠道(线性对话)中进行 人机协作 (Human-in-the-Loop) 而设计。

第 0 阶段:交互式访谈(骨架搭建)

Agent 启动 访谈模式 以捕获隐性知识。用户的每一个回答都将用于自动更新 idea.md

  • 批判人设:Agent 扮演 研究伙伴,识别原始输入中的逻辑跳跃或缺失的数据点。

第 1 阶段:制度化规划(提纲 Agent)

将所有输入综合到一个 JSON 主计划 中(存储在 metadata.json)。

第 2 阶段:文献策略(搜索 Agent)

  • 宏观搜索:获取基础背景。
  • 微观搜索:通过 ID (DOI/arXiv) 进行竞品基准分析和引用验证。

第 3 阶段:模块化撰写(撰写 Agent)

严格按照章节构建并存入 sections/ 目录,以防止上下文漂移。

第 4 阶段:同行细化(细化 Agent)

进行批判性评估,重点关注“数字字面主义 (Numerical Literalism)”和“零幻觉 (Zero Hallucination)”合规性。


2. Agent 角色

角色人设目标推荐系统提示词挂钩
总调度 (Orchestrator)全局一致性"维护主计划。确保第 4 节回答了第 1 节中的假设。"
搜索 Agent验证与发现"通过精确查询记录前人工作的确切局限性。"
章节撰写人高密度创作"采用密集、客观、技术性的语气。不使用华丽辞藻。"
评审员 (Reviewer)批判性评估"扮演严苛的会议评审员。识别每一项没有证据支持的主张。"
合作伙伴 (Partner)批判与细化"挑战用户的假设。如果一个想法很模糊,请索要数据支持的细节。"

3. 最佳实践

  • “访谈-持久化”循环:通过自然对话构建 idea.md 作为事实来源。
  • 脚手架目录:使用提供的 scaffold.sh 初始化环境:
    • idea.md:方法论和用户提供的上下文。
    • metadata.json:主计划和经验证的引用库。
    • content.md:组装后的最终输出。
  • 验证循环:在将候选论文添加到 BibTeX 库之前,务必通过 ID (Semantic Scholar/DOI) 验证它们。

4. 署名与引用

如果您使用此框架进行科学发表,请引用原 PaperOrchestra 团队:

@misc{song2026paperorchestramultiagentframeworkautomated,
      title={PaperOrchestra: A Multi-Agent Framework for Automated AI Research Paper Writing}, 
      author={Yiwen Song and Yale Song and Tomas Pfister and Jinsung Yoon},
      year={2026},
      eprint={2604.05018},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.AI},
      url={https://arxiv.org/abs/2604.05018}, 
}

可验证性证明

该技能已通过涌现科学结算中心的分析和验证。它遵循通用惊奇协议(Surprisal Protocol),确保确定性的智能体执行和安全的数据处理。

emergence-paper-orchestra — Emergence Science