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research-writing-kit

skill
Guvenlik Denetimi
Basarisiz
Health Uyari
  • License — License: MIT
  • Description — Repository has a description
  • Active repo — Last push 0 days ago
  • Low visibility — Only 7 GitHub stars
Code Basarisiz
  • Hardcoded secret — Potential hardcoded credential in tests/test_collab_docx_coding.py
Permissions Gecti
  • Permissions — No dangerous permissions requested

Bu listing icin henuz AI raporu yok.

SUMMARY

A method for writing research papers and grant proposals with an AI, plus a self-installing toolkit for Claude Code: argument skeleton first, verified citations, retraction and uncited-claim scans, document regression, submission checks. Bilingual (Traditional Chinese / English). Code MIT, method CC BY 4.0.

README.md

研究寫作套件 · Research Writing Kit

版本 最近更新 程式 MIT 文件 CC BY 4.0

版本 v1.11.0（2026-10-25）· 專案頁：https://course.interaction.tw/research-writing-kit/

English → README.en.md

一套用 AI 協助寫研究論文與計畫提案的方法，而且它會自己安裝、自己客製。
你不用懂 AI、不用會設定。把資料夾交給你的 Claude，它會問你幾個問題，再幫你把
適合你的工具建好。

English tl;dr: A method for AI-assisted academic writing that installs and
customizes itself. Open this folder in Claude Code and say "Read CLAUDE.md and set
me up." Your Claude interviews you, then generates writing skills tailored to your
field, language, and target journals. See CLAUDE.md (the installer) and method/ (the method).

這是什麼

這不是那種「寫好給你貼上去」的模板。它是一套方法，加一個會自我安裝的小工具箱。幾個原則：

  • 你擁有想法與論證，AI 負責跑腿：找文獻、查證引用、架論證骨架、寫成稿、還自己檢查。
  • 先架骨架再寫字：不從空白頁硬擠出稿（那種硬擠就是「AI 味」的來源），先把論證結構立好，再照著它寫成文字。
  • 絕不編造引用：每一條文獻都真的抓下來、確認方向對。查不到就標「未驗證」，不假裝。
  • 論文像你的領域，信件像你：論文、計畫書、申請書拿同領域已發表論文當準繩，稿子的每項語言特徵要落在真人論文的常見區間內，不磨成通用 AI 腔，也不套個人口吻；你自己的文風只用在信件與自述。
  • 誠實內建：效果量＋信賴區間（不只 p 值）、資料不交給第三方服務、交稿前去 AI 味、乾淨二審。

怎麼用

這套方法最終在你自己電腦的 Claude Code 上跑，這樣檔案才存在你手上、工具才跑得動。
依你現在手上有什麼，選一條路開始：

情況 A ｜ 你電腦上已經有 Claude Code

  1. 拿到這個資料夾：這是公開 repo，不用登入。有 git 的話
    git clone https://github.com/chenweichiang/research-writing-kit.git；
    不想裝 git 也可以在 GitHub 頁面按綠色 Code → Download ZIP 解壓，只是之後沒辦法
    git pull 一鍵更新。放哪裡都行。
  2. 在資料夾裡打開 Claude Code：開終端機，cd 進到這個資料夾，輸入 claude。
  3. 貼這一句話：

    「讀 CLAUDE.md，幫我設定。」（英文：Read CLAUDE.md and set me up.）

情況 B ｜ 你現在在 claude.ai 網頁版，還沒有 Claude Code

把這個 repo 連給網頁版的 Claude（用 GitHub 連接器），跟它說 「讀 CLAUDE.md，幫我設定」。
它就會一步步帶你把 Claude Code 裝到你電腦，再把資料夾搬過去（細節見
setup/WEB.md）。裝好後回到上面情況 A 的第 2 步。

⚠️ Claude Code 需要付費的 Claude 方案（Pro／Max／Team，或 API 計費）。免費的
claude.ai 帳號不能用。網頁版的 Claude 會在動手裝之前先提醒你這件事。

設定好之後，你的 Claude 會做這三件事

  1. 問你幾個問題：你寫什麼、用什麼語言、想投哪、能不能收一批同領域已發表的論文當對照基準，以及有沒有自己寫的信件或自述可以讓它學你的文風。
  2. 幫你生出專屬工具：照你的答案，把「協作寫作」「投稿前檢查」等 skill 客製好、裝進你的
    Claude。
  3. 教你實際會用到的幾句話，然後你就可以開始了。

之後每天怎麼用

在放論文的資料夾裡開 Claude Code，用平常講話的方式說要做什麼（你也可以直接打 /skill名）：

你打這句 Claude 幫你做 對應的 skill／工具
「幫我寫這篇論文／提案」 協作寫作：找文獻、架論證骨架、寫成稿、自己檢查 /co-author
「這段讀起來像翻譯／不像這個領域的論文」 母語潤稿：先量出稿子哪些語言特徵偏離同領域論文的常見區間，潤稿子代理只交改動清單，由你逐條裁定；數字、引用、術語動了就擋 /co-author Phase 5.5 → tools/register/register_profile.py、polish_check.py
「幫我檢查這篇再投」 投稿前的品質與格式檢查（五層） /paper-review
「幫我把這些引用的 PDF 收齊」 收集並查證參考文獻 /fetch-refs
「這些引用真的撐得住我寫的話嗎？」 逐句對照 PDF 原文判定引用方向、DOI 權威查驗 /verify-citations（＋citation-skeptic 二審）
「誰引用了這篇？有沒有我漏掉的後續研究」 引用滾雪球：從一篇（或整份書目）長出該讀而未讀的文獻清單 /fetch-refs → tools/refs/snowball.py
「審稿意見回來了，幫我回」 逐點回應：拆解意見→逐點裁定→修訂對照→回應信→交付前完整性驗證 /rebuttal → tools/rebuttal/check_response.py
「我這篇短文要擴寫成期刊全文」 逆向盤點入線，並盤點文字回收與揭露措辭（擴寫本質上就是重用） /co-author Phase 0.5
「我要再投一個地方，可以吧？」 查投稿狀態表，確認同一份稿件沒有同時在別處審查中 tools/submissions/check_submissions.py
「這張圖印成黑白會不會看不懂？」 圖表色覺可及性：色盲模擬＋灰階對比，並產生模擬圖給你看 /paper-review → tools/figures/figure_a11y.py
「別再犯同樣的錯」「改 A 又弄壞 B」 文件回歸：把抓到的錯寫成一條常駐檢查，改完全庫重掃，復發就擋下 /doc-regress → tools/regress/regress.py
「把引用的 PDF 抓齊」 分層取檔：OA 源 → TLS 偽裝 → 真實瀏覽器；拿不到的標明原因（沒訂閱／要人過驗證／工具還沒支援） /fetch-refs → tools/refs/pdf_fetch.py
「有沒有哪篇被撤稿了？」 撤稿掃描：整份書目對 Crossref＋OpenAlex 查撤稿，每次交付前重跑 tools/refs/retraction_scan.py
「這句沒掛引用，站得住嗎？」 無引用宣稱掃描：找出沒有引用的量化／因果／最高級句子，逐筆補引用、指出自家資料、或降級措辭 tools/claims/uncited_claims_scan.py
「這句話說得太滿了嗎？」 過度宣稱掃描：找出「完全／永遠／唯一／證明了」這類資料撐不起的字眼；去 AI 味的另一半，中英通吃 tools/claims/overclaim_lint.py
「稿裡的數字跟分析結果對得上嗎？」 數字帳本勾稽：每個數字回溯到產生它的運算；改數字先更帳本再改稿，回歸檢查擋舊值復發 /doc-regress §3.5
「把這篇排成投稿 PDF」「中文 PDF」 依場域模板排版；第二語言稿連同回譯稿成對交付 /build-pdf
「投出去之前還缺哪些聲明？」 投稿聲明六件套：AI 使用揭露／研究倫理／資料可得性／作者貢獻／利益衝突／預註冊 /co-author Phase 6-2a、/paper-review 第 7 項
「交出去前全部跑一遍」 全套潤修：引用查驗→校對→母語潤稿→去 AI 味→去過度宣稱→在地用語→回歸→出新版號 PDF，依序跑完、最後一次回報 /co-author〈全套潤修〉
「這個期刊准不准用 AI 寫？AI 畫的圖能放嗎？」 各出版社生成式 AI 規定對照（附查閱日，每案重讀原文）；場域不准 AI 起草時先攤給你選，聲明照實寫 method/AI_DISCLOSURE.md、/co-author Phase 1.5
「這個題目值得寫成全文嗎？」 貢獻閘門：乾淨審稿人以該場域編輯的眼光判斷，五選一：寫全文／縮成短文或海報／換場域／先補資料／不值得寫 /co-author Phase 1.5、clean-reviewer
「這是合作者主筆的稿，改完要對得回原稿」 原檔不改、改動寫成潤稿層；新稿逐句比對原稿與對方回覆，指不回來源的方法與數字標紅 method/COLLABORATION.md → tools/collab/source_trace.py
「超頁了／字數超過」 先查官方怎麼算、找被釘死的邊界、各節預算、由輕到重下刀並逐刀回報；不縮圖、不拿證據換頁數 method/COMPRESSION.md
「版號怎麼定？交哪一份？」 版號＝送出次數．內容．措辭；VERSION 檔是唯一來源，CHANGELOG 先寫再建置，交付資料夾只放一版 method/VERSIONING.md → tools/versioning/version_check.py
「PDF 裡的圖表編號對不對？圖是不是縮太小？」 排好的 PDF 圖表機械檢查：跳號重號、正文提到卻沒圖說、超出版心或頁面、圖內字太小 /paper-review 1f → tools/figures/figure_check.py
「還缺哪些文獻要我自己下載？」「我載好了，幫我收」 先扣掉你自己文獻庫已有的才列缺件；下載匣裡的 PDF 比對、驗內容、歸檔、清下載匣 /fetch-refs → tools/refs/missing_refs.py、inbox_ingest.py
「還要審幾輪？是不是在原地打轉？」 審查輪次帳本：每輪致命與重大分新提與重提，連兩輪沒有新的就建議停審 /paper-review → tools/review/review_rounds.py
「這篇投哪裡比較好？」 場域比較表：至少三個候選（含一個保底），每格取自當年度官方頁或索引並附查閱日，查不到就寫查不到，不估錄取率與審查時間；表下給一個建議，選擇權在你 /co-author Phase 1.5
「合作者改完傳回來，沒開追蹤修訂」 拿你寄出的那份逐段比對，列出改了、加了、刪了、搬了哪裡，再逐條寫回源檔 method/COLLABORATION.md → tools/collab/docx_diff.py
「要找第二位編碼者算一致性」 把 codebook 與作答做成一個離線判讀網頁給編碼者，匯出後轉回編碼表、算每個代碼的 kappa；網頁含受試者作答，不上網 method/COLLABORATION.md → tools/collab/coding_pack.py
「能投了嗎？還差什麼？」「截止是我這裡幾點？」 就緒判讀：重讀官方頁、截止時間換成你的時區、硬性規定逐條量、評分交乾淨審稿人；分成硬性規定、擋件項目、只有你能做的事、時程四段回報 /submit → tools/submit/deadline.py
「做成 Word 給我」「格式跟官方範本一樣嗎？」「匿名有沒有漏？」 從源檔建 Word 並回轉比對、用 Word 算字數、對範本逐項比格式、雙盲匿名檢查；作者待辦另放一檔，不留在交付檔裡 /submit → tools/submit/
「我送出了，幫我收尾」 找確認信、寫送件紀錄、投稿台帳改成已投、放榜日進行事曆、主版號加一並打 tag /submit 第 6 節

預設走最簡單的模式：只要 Claude ＋ 網路，什麼都不用安裝。之後真的需要更強的工具
（本機統計、文獻庫、語言檢查）再一次加一個就好。

隱私

  • 這個 repo 裡只有方法與工具，沒有任何人的稿件或資料。
  • 隨包的檢查工具與統計分析都在你的電腦上跑。線上檢索只送出 DOI、標題、作者這類書目資料（見〈會用到哪些外部程式與服務〉）。
  • 方法本身要求：未發表稿件與研究原始資料不交給第三方線上服務，不丟公開的 AI 偵測器，也不貼到其他雲端 AI 工具。
  • Claude Code 本身是雲端模型，它讀到的檔案內容（包括稿件與資料）會傳到 Anthropic 處理。有受試者資料或保密要求時，先確認機構與研究倫理審查的規定，以及你 Claude 帳號的資料使用設定。規定不允許送出的資料，就不要讓 Claude 讀。
  • 你生成的個人設定（文風檔、投稿筆記、骨架）不會被這個 repo 收走（見 .gitignore）。

授權

  • 程式碼（tools/）：MIT，隨便用、隨便改、可商用，保留版權聲明即可（LICENSE）。
  • 方法與文件（method/、skills/、agents/、templates/、setup/、README）：CC BY 4.0，可改寫、翻譯、教學、做自己的版本，唯一條件是標示出處（LICENSE-DOCS）。
  • 第三方詞表（data/academic-vocab/）：隨包的 AVL、ACL 為研究／教學免費使用、需標示出處；AWL 是 CC BY-NC-ND（不得改作），不隨包，由你用 tools/vocab/fetch_awl.py 自行抓取到本機。都不在上面兩種授權範圍內。
  • 引用格式與細則見 NOTICE.md。

資料夾裡有什麼（完整清單）

位置 內容
CLAUDE.md 安裝器：你的 Claude 讀這個來訪談你、生成你的專屬設定。
NOTICE.md 分享條件與第三方資料授權。
method/ 方法本體十一份（英文）：PHILOSOPHY.md（心法）、IRON-RULES.md（鐵則）、WORKFLOW.md（Phase 0 到 8 的完整流程，含 5.5 母語潤稿）、ARGUMENTATION.md（論證工法，內部診斷用）、RIGOR_PROCESS.md（從文獻到報告的十三階段嚴謹流程）、METHOD_DECISION.md（研究方法決策程序與報告準則）、METHOD_CARDS.md（38 張研究方法分析卡，含決策索引與條件警訊）、VERSIONING.md（版號、CHANGELOG、交付資料夾）、COLLABORATION.md（合作者稿與多人計畫書）、COMPRESSION.md（超頁超字的壓縮程序）、AI_DISCLOSURE.md（各出版社生成式 AI 規定與聲明寫法）。
skills/ 八個 skill 範本（見下表）。
agents/ 五個 subagent 範本（見下表）。
tools/ 四十二支本機腳本＋共用模組＋輔助檔＋模板（見下表），說明在 tools/README.md。
templates/ 四份空白檔：VOICE_PROFILE.template.md（文風檔，信件與自述用）、venue-notes.template.md（投稿場域筆記）、skeleton.template.md（論證骨架）、voice_rules.template.json（聲音硬規則）。
data/academic-vocab/ 開放學術詞表：隨包兩份（avl_core_words.tsv、acl_collocations.tsv），第三份 awl_families.tsv 由 tools/vocab/fetch_awl.py 在你電腦上產生（授權不允許隨包）。投稿前檢查的用字層拿來當錨點，不是自動替換；授權見 NOTICE.md。
examples/skeleton.example.md 一份填好的骨架範例，讓 Claude 有具體參照。
setup/ LITE.md（零安裝模式）、TOOLS.md（選配工具與降級對照）、INTERVIEW.md（面談問法）、WEB.md（從 claude.ai 網頁版上手）、addons/zh-tw/README.md（繁中在地化包）。

八個 skill

安裝後，用講的或直接打 /名稱 都會觸發。

skill 做什麼 會用到的工具
co-author 從無到有的協作寫作（論文與提案）：骨架→查證→寫稿→交付前關卡；也走既有稿改寫、轉投、擴寫、合作者主筆的稿；一句話「全套潤修」 交付前掃描三支（撤稿／無引用宣稱／回歸）、check_submissions.py、Phase 5.5 母語潤稿（register_profile.py、polish_check.py、兩個潤稿 subagent）、clean-reviewer 貢獻閘門與乾淨終審、source_trace.py、docx_diff.py、coding_pack.py、figure_check.py、version_check.py
paper-review 投稿前五層檢查：機械層→用字→語言→邏輯與審稿視角→交付完整性；只檢查不改稿；記錄每輪審查、判斷何時停審 中文三支（voice_lint.py --paper）、zh_gloss_scan.py --en、lt_check.sh、ai_style_diag.py、figure_a11y.py、figure_check.py、uncited_claims_scan.py、overclaim_lint.py、review_rounds.py、clean-reviewer 審稿模擬（第 4 層）、（選配）R statcheck＋scrutiny
fetch-refs 把書目的 PDF 收齊、逐篇確認內容真的相符、歸檔＋清單；列出要你自己下載的缺件、收下載匣；含引用滾雪球 pdf_fetch.py（分層取檔＋失敗分類）、missing_refs.py、inbox_ingest.py、snowball.py、線上 API
verify-citations 逐句對照 PDF 判定引用是否被原文支撐、方向對不對；DOI 權威查驗；撤稿掃描 retraction_scan.py、citation-skeptic 二審、（選配）MinerU
rebuttal 審稿回應：拆點→裁定→落實修訂→回應信→完整性驗證 check_response.py＋三份模板、clean-reviewer 起草裁定表、修訂段落走 Phase 5.5 母語潤稿、de-cadencing-scholar、（選配）latexdiff
doc-regress 抓到一次錯就寫成常駐檢查；數字帳本；死規則健檢 regress.py、dead_rule_check.py＋兩份模板
build-pdf 依場域模板排版成 PDF；第二語言稿連同回譯稿成對交付；繁中用 Typst 配方 Typst 或 Quarto／LaTeX
submit 送出那一段：能不能投的就緒判讀（重讀官方頁、截止時間換成你的時區、評分交 clean-reviewer 不自評）、從源檔建 Word 並回轉比對、照場域的計算方式算字數、對官方範本比格式、雙盲匿名檢查、上傳包與欄位清單；送出後歸檔確認信、寫送件紀錄、更新投稿台帳、主版號加一打 tag deadline.py、docx_roundtrip.py、word_count.sh（＋wordcount_approx.py）、template_diff.py、anon_check.py、version_check.py、check_submissions.py、clean-reviewer

五個 subagent

agent 做什麼 何時派
clean-reviewer 乾淨脈絡的終審：不帶寫稿史，用審稿人的眼睛找稿件、審稿意見裁定表或網頁的真弱點。要用最強的一級模型與最高的推理強度；Claude Code 2.1.292 起 Agent 呼叫也能帶推理強度，但釘在範本的 frontmatter 裡只要設一次，不靠每次呼叫記得帶 co-author Phase 6 終審、paper-review 第 4 層審稿模擬、rebuttal 裁定表
en-native-editor 英文母語學術編輯：照同領域論文的語域區間，把區間外的特徵往內移，另修華語作者常見的冠詞、介系詞、搭配與時態；只交改動清單，不直接改稿 co-author Phase 5.5 英文稿（在 de-cadencing 之前）
zh-tw-native-editor 台灣學術中文母語編輯（繁中在地化包）：同樣以語域區間為準，處理翻譯腔、過度切短的句子、非台灣慣用詞；只交改動清單 co-author Phase 5.5 中文稿
de-cadencing-scholar 母語學者視角挑掉英文稿「一看就是 AI 潤過」的節奏痕跡並改寫（七類 tic，第六類＝過度宣稱、第七類＝開場套語）；改完重量語域，避免把特徵推出區間 英文稿交付前（母語潤稿之後）；審稿回應信交付前
citation-skeptic 對被標記「引用可能有問題」的判定做校準二審：預設引用正確，只有 PDF 逐字直接矛盾才維持指控 verify-citations 有 flag 時

隨包工具（tools/，全部）

檔案 用途 額外要裝什麼
common/md_prose.py 共用模組：把 markdown／LaTeX 版面語法（frontmatter、表格、註解、code）剝掉只留散文，四支文風工具都靠它；不直接執行 —
zh-tw/zh_localize.py 陸用語→台灣用語、台／臺一致性（只報不改） 不用
zh-tw/zh_ai_style.py 中文 AI 句法指紋：破折號、三連並列、趨同詞、句長節奏、「並非…而是」密度、120 字以上長句清單；可對照你自己的親筆語料 不用
zh-tw/voice_lint.py 你自己的聲音硬規則（吃 voice_rules.json），交稿前守門，不乾淨不放行；另掃句型標題、八股套語，並列出 AI 套話候選供人判。論文、計畫書、申請書加 --paper，改套範本裡的論文規則（例如不擋期刊常用的分號） 不用
zh-tw/zh_register.py 中文語域剖面：52 項特徵（自稱、翻譯腔、連接詞、後設論述、立場、標點、句長），對照你自己收的同領域期刊論文語料，給每項的 p10／中位數／p90；這是量表不是偵測器 自備語料（30 篇以上）
zh-tw/zh_gloss_scan.py 括號夾註盤點：列出 12 字以上、非引用非指路的夾註，供你決定改定義句、保留或刪；--en 改列中文詞後的英文夾註（第二次起標「首次已給」）與正文沒括號的英文詞排行 不用
zh-tw/zh_tw_terms.py 台灣慣用語詞表的讀取與比對模組，zh_localize.py 靠它；不直接執行 —
en/lt_check.sh 英文文法＋美英拼字一致性（離線 LanguageTool）；有 n-gram 資料會自動加掛易混詞偵測 brew install languagetool pandoc
en/lt_strip_noprose.lua lt_check.sh 用的 pandoc 濾鏡，剝掉非散文再送檢；不直接執行 （隨 pandoc）
en/ai_style_diag.py 英文 AI 指紋：對照你領域已發表論文語料的百分位；含 LLM 趨同詞密度並印出命中的詞；自動排除自家草稿與模板檔以免污染基線 自備語料；讀 PDF 需 pdftotext（brew install poppler）
en/en_slop_terms.tsv ai_style_diag.py 用的英文 LLM 趨同詞表（162 條，取自 slop-forensics 再篩掉 HCI 論文本來就常用的詞）；不直接執行 —
en/bundle_diag.py 詞束過度使用診斷（英文與繁中皆可）：LLM 寫作會反覆用同一批固定搭配，這支量它的密度並列出命中 不用
en/metadiscourse_en.py 英文後設論述量測（Hyland 框架）：避險、強調、態度標記等各類的密度，附 p10／中位數／p90 與偏高偏低的方向；--groups 只比單一期刊、--json 給程式讀。這是量表不是偵測器，用來看自己的分布落在哪，不用來判定誰寫的 不用
en/biber_diag.py 英文句法特徵比較（Biber tagger），對照你領域的語料看自己偏在哪、往哪個方向偏；--groups 只比單一期刊、--json 給程式讀；跑在獨立的選配環境，套件其餘部分都不需要它 pip install pybiber spacy polars 加語言模型（建議另開虛擬環境，路徑記成 BIBER_PYTHON）
register/register_profile.py 母語潤稿的偏離清單（中英文）：哪些特徵落在同領域論文 p10–p90 區間外、該往哪個方向移，並依行號範圍給上下限，免得潤過頭跑到另一端 自備語料；英文句法層另需 biber_diag.py 的環境（沒有就 --no-biber）
register/polish_check.py 潤稿改動清單套進稿子之前的檢查：數字、引用、引文與鎖定術語不得變動，字數增幅不超過預算，不得新增禁用寫法，語域特徵不得往錯的方向移；全部通過才用 --apply 寫回。改動清單只當資料讀，不執行 不用
figures/figure_a11y.py 圖表色覺可及性：三種色盲模擬＋灰階對比，寫出模擬圖供目檢 pip install numpy pillow（PDF 另需 pymupdf）
figures/figure_check.py 排好的 PDF 圖表機械檢查：圖說編號跳號重號、正文提到的圖表有沒有圖說（跨行與複數引用都認）、圖超出版心（黃）或頁面（紅）、向量圖內字太小、點陣圖縮到字看不清（由等效 dpi 推估字級）；每張圖裁成 PNG 供目檢 pip install pymupdf
refs/pdf_fetch.py 取檔分三層：OA 源（增補 Europe PMC／CORE／OpenAIRE）→ curl_cffi TLS 偽裝 → 真實 Chrome 持久 profile。最後一層才是 Cloudflare 出版社（ACM／Wiley／SAGE／AIP／Elsevier）能到手的原因，只做 TLS 偽裝不夠。拿不到的一律分類成 PAYWALL／CAPTCHA／NO-LINK；沒有 DOI 的條目讀 arXiv eprint，再不行以標題在 arXiv／OpenAlex 精確比對，只有專書才交回人工 pip install curl_cffi patchright（沒裝則退回 stdlib＋OA 源）
refs/snowball.py 引用滾雪球：誰引用了這篇／這篇引了誰／相近研究，多種子聚合排序 不用（需網路）
refs/retraction_scan.py 撤稿掃描：.bib 或 DOI 清單對 Crossref 更新關係＋OpenAlex is_retracted 雙源查核；無 DOI 條目另列不算已掃 不用（需網路）
refs/lit_map.py 文獻地圖：一批同主題文獻彼此共同引用誰的排行（不是全球被引數），當「這個領域的經典」候選；結果要人工判定 不用（需網路）
refs/missing_refs.py 缺件清單：書目裡還沒有 PDF 的條目，先扣掉你自己文獻庫已有的（年份＋第一作者姓＋標題相似度三道關卡），剩下的才列 DOI／網址／ISBN 給你下載；資料夾裡已經有的檔也重驗一次內容，可疑的寫進 _check_present.md，只標記不搬也不刪（--no-check-present 關掉） 不用（驗內容需 pdftotext）
refs/inbox_ingest.py 下載匣收件：把你手動下載的 PDF 比對缺件、驗內容、改名歸檔，可順手複製進文獻庫；只把歸檔成功的來源檔移到垃圾桶，不刪除 驗內容需 pdftotext（brew install poppler）
refs/refs_common.py 共用模組：BibTeX 解析、三道關卡比對、PDF 內容驗證，上面兩支靠它；比對前先做 NFKC 正規化並接回連字，中文標題直接比字串，首頁 arXiv 年份比書目晚兩年以上就降成 LOW-CONFIDENCE；不直接執行 不用（裝了 OpenCC 會順手做簡繁轉換再比對）
claims/uncited_claims_scan.py 沒掛引用的量化／因果／最高級宣稱（.md／.tex／.qmd，中英通吃）；逐筆裁決後可加豁免註記 不用
claims/overclaim_lint.py 過度宣稱候選（絕對化／程度誇大／證據強度／最高級，中英雙語詞表）；另抓兩類：「就作者所知／尚無研究」這類「沒人做過」的宣稱（旁邊有引註也照報，因為撐得起它的是檢索留痕，不是引註），以及引用要點、辦法、指引卻沒標年份的官方文件；只報不改，每筆人判「資料撐不撐得起」 不用
method/method_decision_check.py 方法決策備忘錄的格式閘門：有沒有真的比對過同類研究、每個宣稱有沒有對應的方法支撐；不判斷方法選得對不對 不用
method/analysis_plan_check.py 資料收集前計畫的閘門：分析方法、樣本數依據、偏離登記等欄位齊不齊；這一關事後補不回來 不用
method/tea_second_opinion.py 統計的第二意見：給它資料與研究設計，它自動挑並跑對應的檢定，用來對照你自己選的那個 Tea（Python 3.10–3.13，會釘舊版 numpy／pandas，給它自己的虛擬環境）
regress/regress.py 文件回歸：照專案的 regress.json 掃全庫；內建懸空引用、個資、待辦、舊值復發、歸屬缺漏等規則，專案自訂規則用 --extra my_rules.py 不用
regress/dead_rule_check.py 規則健檢三項：哪條規則的主體其實沒有執行（設定是空的，一進來就 return）、哪條寫了卻沒註冊進 RULES、哪條呼叫了檔案裡不存在的函式 不用
regress/rules.template.json、regress/numbers-ledger.template.md 回歸規則設定檔與數字帳本的空白模板 —
rebuttal/check_response.py 回應信完整性：每點都答了嗎／說要改的真的改了嗎／不接受的有沒有依據 不用
rebuttal/points.template.tsv、revisions.template.tsv、response-letter.template.md 審稿意見拆點表、修訂對照表、回應信模板 —
submissions/check_submissions.py 一稿多投防護＋投稿狀態總覽（同一份稿件不得同時在兩處審查） 不用
submissions/style_reaudit.py 文風量測規則改過之後，照投稿台帳把所有進行中與審查中的稿件重量一次，避免舊稿停在舊標準 不用
submissions/SUBMISSIONS.template.tsv 投稿狀態表模板 —
review/review_rounds.py、review/review-rounds.template.tsv 審查輪次收斂帳本：每輪致命與重大分新提與重提，重提已裁定事項卻沒附新證據就擋；連兩輪沒有新的致命或重大就建議停審 不用
collab/source_trace.py 合作者稿逐句溯源：改寫後的每一句能不能指回原稿、對方回覆或計畫書；指不回來源的數字、方法詞、現場事實標紅，新增的文獻主張標橘 不用（讀 .docx 需 python-docx、讀 PDF 需 pdftotext）
collab/docx_diff.py 合作者改完傳回的 Word 沒開追蹤修訂時，拿你寄出的那份比對：逐段列出修改、新增、刪除、搬移（含表格儲存格、頁首頁尾、註腳），並回報對方留下的追蹤修訂與註解；--out 給人讀的清單、--json 給你逐條寫回源檔 pip install python-docx
collab/coding_pack.py 第二編碼者判讀包：codebook 加上作答 CSV 變成一個離線網頁，一次看一筆、數字鍵勾代碼、最後匯出一份 CSV；import 轉回專案的 0／1 編碼表，score 算每個代碼的 Cohen's kappa、PABAK、盛行率與 bootstrap 信賴區間。網頁含受試者作答，只在本機開或直接交給編碼者 build、import 不用；score 需 numpy
versioning/version_check.py 交付前查版號：VERSION、CHANGELOG 最上面一節、交付資料夾只放一版、PDF metadata 帶版號、送件版正文不印版號、已打 tag 的版號沒被重用；VERSION 改了卻沒重建交付檔報錯，源檔比交付檔新就提醒；最後印出交付檔的絕對路徑，回報時照抄 不用（查 PDF 需 poppler）
submit/deadline.py 截止時間換成你的時區（AoE、PST／PDT、UTC+8、IANA 名稱都認，夏令時間照日期判斷），印出剩餘時間與提早 24 小時的建議送出時間 不用
submit/docx_roundtrip.py 從源檔建好的 docx 轉回文字，逐句跟源檔比對（源檔有、docx 沒有／docx 有、源檔沒有），再掃殘留：沒解析的 [@key]、??、TODO、【待確認】、沒替換的 {{、Word 參照錯誤、連續空段落 brew install pandoc（空段落檢查另需 python-docx）
submit/word_count.sh 叫 Microsoft Word 自己算字數（很多場域的上限就是照 Word 的計算方式），可順便讓 Word 輸出 PDF；只限 macOS＋Word，其他環境退回 wordcount_approx.py 並以離開碼 3 標明是概估 macOS＋Microsoft Word
submit/wordcount_approx.py 概估字數（中日韓字元＋英文詞＋數字串），可能和 Word 差一成以上，回報時一律寫「概估」；word_count.sh 叫不到 Word 時用它 讀 .docx 需 pandoc
submit/template_diff.py 稿件 docx 對官方範本 docx 逐項比格式：紙張、邊界、頁首頁尾距離、預設字型（英文與東亞字型分開）、字級、行距、段前段後、首行縮排、對齊，以及稿件用了範本沒有的樣式；只比樣式定義，段落上的手動格式要目檢 pip install python-docx
submit/anon_check.py 雙盲匿名檢查：docx 的建立者與最後修改者、追蹤修訂與註解的作者、正文與頁首頁尾裡的姓名與機構、超連結、PDF 的 Author 與 XMP、內嵌圖片與圖檔的 EXIF（作者、GPS）；「我們先前的研究」這類自我揭露另列橘色給你判斷，並列出實際檢查了哪些區域 圖片 EXIF 需 exiftool，PDF 需 pymupdf
vocab/fetch_awl.py 從 Victoria University of Wellington 官方頁面抓 Coxhead 的 AWL 詞表，轉成 data/academic-vocab/awl_families.tsv（AWL 授權不得改作，所以 kit 不隨包、請你自己抓；跑一次即可） 不用（需網路）

安裝後，你的電腦上會多出什麼

安裝器（CLAUDE.md）會問你「只給這篇，還是全部」，然後：

東西 放哪 說明
八個 skill ~/.claude/skills/<名稱>/SKILL.md（全域）或你論文資料夾的 .claude/skills/（單一專案） 照你的答案改寫過，不是原檔複製；領域、語言、場域、模式都填進去了
五個 subagent ~/.claude/agents/ 或專案 .claude/agents/ clean-reviewer 人人都裝；citation-skeptic 給要查引用的人；en-native-editor、de-cadencing-scholar 給寫英文的人；zh-tw-native-editor 隨繁中在地化包。安裝時會在 frontmatter 補上你手上最強的模型
你的 CLAUDE.md 多一段 ~/.claude/CLAUDE.md 或專案 CLAUDE.md 記你的領域、語言、場域、模式（lite／full）、語域語料的位置與期刊資料夾名、文風檔位置，以及 kit 的路徑（KIT PATH），全機只記這一處，搬 kit 只改這一行
voice-samples/ 你的專案或家目錄 只放你親筆寫的文章（給了舊稿才有）；文風工具的 --authored 指這裡，絕不指向混有 AI 稿的資料夾
語域語料資料夾（<語料>/<期刊>/*.txt） 你指定的位置 只放別人已發表的論文（完整模式才有），轉成純文字、一個期刊一個資料夾；register_profile.py 拿它當準繩
VOICE_PROFILE.md、voice_rules.json 同上 從你的信件與自述抽出的文風描述與硬規則，用在信件、投稿信與自述；voice_lint.py 吃後者（論文加 --paper）

沒安裝的選配工具，生成的 skill 會寫成「若已安裝才用」，不會假裝它存在。

跑起來後，你的論文專案裡會長出的檔案

這些都是你的檔案（在你的論文資料夾，不在這個 repo），建議連同稿子一起版控。

檔案 誰建的 用途
skeleton.md co-author 論證骨架＝唯一權威；每個 Phase 結束回寫 ## Progress，新 session 先讀它
venue-notes.md co-author 目標場域當年度的格式、字數、審查慣例、AI 揭露政策、預印本政策
search-log.md co-author 檢索留痕：用了哪些資料庫、查詢字串、日期、納入排除，審稿人問「為何漏了 X」時要答得出來
ADJUDICATED.md co-author／paper-review／doc-regress 已裁定事項：「看起來錯、查過、其實對」的清單，之後的檢查不重問
文獻 PDF 資料夾＋清單檔 fetch-refs 手動歸檔依 NN [作者 年] 標題.pdf 命名，pdf_fetch.py 與 inbox_ingest.py 寫成 refs-pdf/<citekey>.pdf；清單記找到什麼、沒找到什麼、驗證層級（verified／LOW-CONFIDENCE）、自署著作標記
refs-pdf/_missing.md、_missing.tsv、_inbox_log.tsv missing_refs.py、inbox_ingest.py 要你自己下載的缺件清單（已扣掉你的文獻庫）；下載匣收件紀錄
VERSION、CHANGELOG.md、latest/、versions/vX.Y.Z/ co-author（method/VERSIONING.md） 版號唯一來源、每版改了什麼與依據、只放當下一版的交付資料夾、每版快照；中文專案可用 最新交付/、版本/
docs/received/YYYYMMDD-來源/ co-author（method/COLLABORATION.md） 合作者傳來的原檔，原名封存不改
docs/source-trace.md source_trace.py --report 合作者稿逐句溯源報告
docs/review-rounds.tsv paper-review 審查輪次帳本，review_rounds.py 讀它判斷是否收斂
figures/ai-generation-log.md co-author AI 生成圖的引擎、版本、seed、完整提示詞；圖說與聲明照它寫
snowball.csv snowball.py 滾雪球結果（可自訂檔名）
regress.json、my_rules.py（選） doc-regress 回歸規則設定與專案自訂規則；隨稿版控
數字帳本（照 numbers-ledger.template.md） doc-regress／co-author Phase 3 稿中每個數字回溯到產生它的運算；重跑分析→先更帳本→再改稿
rebuttal/points.tsv、rebuttal/revisions.tsv、rebuttal/response-letter.md rebuttal 意見拆點、修訂對照、回應信
<圖檔名>_a11y/（protan.png、deutan.png、tritan.png、grayscale.png） figure_a11y.py 色盲與灰階模擬圖，一定要開來看，數字只是證據不是判決
撤稿／無引用宣稱掃描的 JSON 報告（選） retraction_scan.py --out、uncited_claims_scan.py --json 給 CI 或留檔用；平常看終端輸出即可
回譯稿＋兩份 PDF co-author／build-pdf 第二語言稿的簽核入口：原稿 PDF 與回譯 PDF 成對交付
SUBMISSIONS.tsv check_submissions.py 放在所有論文專案之上一層（一份台帳管全部；SUBMISSIONS_TSV 環境變數指向它）；一稿多投在單一專案資料夾裡看不出來

這個 repo 的 .gitignore 排除 VOICE_PROFILE.md／venue-notes.md／skeleton.md，是為了不讓任何人的個人設定回流到 kit；在你自己的論文專案裡，這些檔案該跟著稿子一起版控。

會用到哪些外部程式與服務（完整對照）

一句話版本：只要 Claude Code 就能開始。其他都是「有了更好」，而且 Claude 會在
你真的需要時才建議裝，一次一個。

一定需要的

工具 用途 怎麼取得
Claude Code 整套方法的執行者：訪談你、找文獻、架骨架、寫稿、自我檢查 claude.com/claude-code（需付費 Claude 方案：Pro／Max／Team 或 API 計費）
Python 3 跑隨包附的本機檢查工具 macOS 要先裝 Xcode Command Line Tools（xcode-select --install）或 brew install python；Linux 多數發行版內建；Windows 到 python.org 抓安裝檔
git 下載與更新這個 repo（git clone / git pull） macOS 裝 Xcode Command Line Tools 就有；或用 GitHub 頁面的 Download ZIP（之後無法一鍵更新）

選配的本機程式（哪個功能用到、怎麼裝）

程式 哪裡用到 怎麼裝
LanguageTool＋pandoc lt_check.sh 英文文法（paper-review 第 3 層）；pandoc 另給 submit 建 Word 檔與 docx_roundtrip.py、wordcount_approx.py 讀 docx brew install languagetool pandoc；n-gram 資料選配，放到 $LT_NGRAMS
poppler（pdftotext、pdfinfo） ai_style_diag.py 讀 PDF、verify-citations 讀文獻 PDF、inbox_ingest.py 與 missing_refs.py 驗內容、source_trace.py 讀 PDF、version_check.py 查 PDF brew install poppler
numpy、Pillow（＋pymupdf） figure_a11y.py pip install numpy pillow（PDF 圖另加 pymupdf）
pymupdf figure_check.py 排好的 PDF 圖表檢查、anon_check.py 讀 PDF pip install pymupdf
python-docx source_trace.py 讀合作者的 Word 檔、docx_diff.py 比對傳回的 Word 檔、template_diff.py 比範本格式 pip install python-docx
exiftool anon_check.py 查圖片 EXIF（作者、GPS）；沒裝就標「未檢查」 brew install exiftool
Microsoft Word（macOS） word_count.sh 照 Word 的計算方式算字數；沒有就退回概估 你自己的 Office 授權
numpy coding_pack.py score 算一致性與 bootstrap 信賴區間 pip install numpy
OpenCC missing_refs.py、inbox_ingest.py 比對中文標題前先簡轉繁（沒裝就直接比） pip install opencc-python-reimplemented
MinerU 掃描檔／中文 PDF 抽成乾淨文字（verify-citations） uv tool install mineru；4.x 的批次指令是 mineru-kit parse，不要加 --remote（會把檔案送到 MinerU 的雲端）
R＋statcheck、scrutiny paper-review 第 1 層重算 p 值、GRIM 查平均數可能性（沒裝就退回手算） 裝 R 後 install.packages(c("statcheck","scrutiny"))
R＋DeclareDesign co-author Phase 3.5 設計診斷（看 coverage 不只看 power） install.packages("DeclareDesign")
R 或 Python 統計 本機統計分析：混合模型（lme4／afex）、序數 Likert（ordinal::clmm）、事後比較與效果量；分流規則見 setup/TOOLS.md 計算在你電腦上跑；數值雷區見 setup/TOOLS.md
R 貝氏三路 公式寫得出的階層模型→brms；「無差異」結論要 BF01→BayesFactor；離散潛在變數／混合模型／自訂 sampler／JAGS 舊模型移植→nimble（BUGS 語法，Stan 寫不出離散參數）；三者都要報先驗與收斂診斷 install.packages(c("brms","BayesFactor","nimble"))；brms 另需 CmdStan 或 rstan
Harper 英文毫秒級第一遍文法（存檔就報；LanguageTool 仍是主力） 編輯器外掛或 CLI，離線
autocorrect 中文全半形、盤古空格自動整理 brew install autocorrect
Typst 或 Quarto／LaTeX build-pdf 排版；繁中走 Typst 配方（setup/addons/zh-tw/） 依場域官方模板選；latexdiff 給 rebuttal 做修訂對照
Jupyter 可重跑的分析筆記本 pip install jupyterlab
機構圖書館 VPN 付費牆內的文獻全文（fetch-refs） 依你的機構
本機 RAG 自己文獻庫的語意檢索（哪篇、哪頁） setup/TOOLS.md 給方向，不給實作

Claude 與工具會連的線上服務（免費、不用裝、不用註冊）

服務 哪裡用到 送出什麼
Crossref retraction_scan.py（撤稿更新關係）、verify-citations DOI／書目查驗 只送 DOI
OpenAlex retraction_scan.py（is_retracted）、snowball.py、lit_map.py、無 DOI 條目的標題補查（可選免費金鑰 OPENALEX_API_KEY：沒設每天 $0.10 額度、設了 $1，標題搜尋一次 $0.001、DOI 單筆免費） DOI 或標題
Semantic Scholar snowball.py 後備線、引用補查 DOI 或標題
Europe PMC／CORE／OpenAIRE pdf_fetch.py 的 OA 源（CORE 需免費金鑰 CORE_API_KEY，沒設就跳過） DOI
出版社網站 pdf_fetch.py 的瀏覽器層，用你自己的存取權在真實瀏覽器 session 取檔 就是你手動開網頁會送的東西
Unpaywall、arXiv fetch-refs 抓開放取用的 PDF DOI

上表的線上服務只拿到書目資料（DOI、標題、作者）。稿件內容會送出去的地方只有 Claude Code 本身（見〈隱私〉）。

刻意不收的環節

原作者的工具鏈還有幾個環節存在，但不出貨，不是忘了，是它們超出「論文與提案」的範圍，或綁死在某台機器上：

  • present-video（發表影片一條龍：TTS 克隆本人聲音／Whisper 聽寫驗證／本機生圖）：超出論文與提案的範圍，且每一段都要自架模型。
  • paper-healthcheck：檢查的是作者本機工具鏈本身有沒有斷、有沒有新版，不是檢查稿件；你的工具鏈長什麼樣它不知道。
  • contradiction_scan（庫裡有沒有人反駁我）：需要本機文獻全文索引與本機 LLM 做極性判斷；setup/TOOLS.md 只給方向，不給實作。「缺的 PDF 先從自己的文獻庫補」這一半自 v1.10.0 起有出貨（missing_refs.py --library，以檔名比對，不需要全文索引）。
  • 派工分工表（哪一步派哪個型號的子代理）：那綁作者的訂閱方案與當下的型號版本，換一家或換一代就不成立。判準有出貨（哪一步是機械可降級、哪一步是判斷要用最強的，寫在各 skill 與 subagent 範本裡），型號沒有，因為你手上有哪幾級模型只有你知道。
  • zh_term_check（整篇術語譯名對照樂詞網）：需要樂詞網資料庫，得自己下載建庫（bring your own）；單詞查詢請你的 Claude 上網查即可。

給進階使用者

所有 skill 都是純 Markdown 的 SKILL.md，Claude Code 會自動辨識。想手動掛成全域 skill，
把 skills/<name>/ 複製或 symlink 到 ~/.claude/skills/ 即可；agents/ 的五個 subagent
範本同理，掛到 ~/.claude/agents/（或專案的 .claude/agents/）。但還是建議讓 CLAUDE.md
的安裝流程幫你客製，不要照抄原版。

兩個原則：乾淨二審只給檔案路徑（不餵主對話的寫稿史，否則盲點共享）；終審與引用二審是判斷活，
用你手上最強的一級模型，別為省錢降級。機械層的掃描（撤稿、無引用宣稱、回歸）不需要模型，直接跑腳本。

版本紀錄

  • v1.11.0（2026-10-25）：對齊作者 10 月上旬到 10 月 25 日的論文、計畫書與投稿工作。新增第八個 skill submit，負責「送出那一段」：能不能投的就緒判讀（每次重讀官方頁、截止時間換成你的時區、評分交 clean-reviewer 不自評，回報固定分成硬性規定、擋件項目、只有你能做的事、時程四段）、從源檔建 Word 並回轉比對、照場域的計算方式算字數、對官方範本逐項比格式、雙盲匿名檢查、上傳包與欄位清單，以及送出後的確認信、送件紀錄、投稿台帳、行事曆與主版號；作者待辦另放 author-todo.md，不留在交付檔裡。配套工具六支在 tools/submit/：deadline.py、docx_roundtrip.py、word_count.sh（只限 macOS＋Word，其他環境退回概估並以離開碼 3 標明）、wordcount_approx.py、template_diff.py、anon_check.py。合作工具兩支：tools/collab/docx_diff.py 處理合作者傳回、沒開追蹤修訂的 Word 檔，tools/collab/coding_pack.py 把 codebook 與作答做成第二編碼者的離線判讀網頁，再轉回編碼表算 kappa（method/COLLABORATION.md 新增這兩段，以及群組聊天裡的意見怎麼處理）。既有工具：overclaim_lint.py 多抓「就作者所知／尚無研究」這類沒人做過的宣稱（旁邊有引註也照報）與沒標年份的官方文件；version_check.py 抓 VERSION 改了卻沒重建的交付檔、源檔比交付檔新的情形，並印出交付檔絕對路徑；refs_common.py 的內容驗證先做 NFKC 正規化並接回連字、中文標題直接比字串（裝了 OpenCC 會先簡轉繁）、首頁 arXiv 年份比書目晚兩年以上就降級，missing_refs.py 預設也重驗資料夾裡已經有的檔，可疑的只標記不搬。skill 與方法層：co-author Phase 0 規定第一個 commit 就要是 .gitignore（.gitignore 不溯及既往），Phase 1.5 加場域比較表（至少三個候選、每格取自當年度官方頁並附查閱日、查不到寫查不到），術語首現改為預設寫定義句或指路、括號夾原文只在必要時用，交付回報照抄絕對路徑；paper-review 依審稿模擬動手之前先估每條增減字數、對照上限分成必收與看篇幅收；verify-citations 修訂迴圈中可只重查有改動的引用，投稿前最後一輪一律全量，MinerU 改成 4.x 的 mineru-kit parse 寫法並提醒別加 --remote；method/VERSIONING.md 的交付收尾改成四步。推理強度的說法更正：Claude Code 2.1.292 起 Agent 呼叫也能帶推理強度，clean-reviewer 仍把它釘在定義檔裡，只是理由改成設一次、不靠每次呼叫記得帶。co-author、paper-review、fetch-refs、verify-citations 開頭加一行提醒：對話壓縮後 Claude Code 只重附每個 skill 開頭約 5,000 token，要接著做後段步驟先重新叫一次。測試 284 條。

  • v1.10.1（2026-10-09）：tools/zh-tw/zh_tw_terms.tsv 新增「儀錶板→儀表板」「可視化→視覺化」兩詞。OpenCC 字級轉換會把「仪表板」轉成「儀錶板」；兩者的樂詞網譯名是「儀表板」「視覺化」。詞表 171 詞＋61 條白名單。

  • v1.10.0（2026-10-04）：對齊作者 9 月到 10 月初的論文與計畫書工作，補進十二項流程，並把文章版號規則定下來。方法層新增四份文件：method/VERSIONING.md 規定版號（X＝送出次數、Y＝內容、Z＝措辭）、VERSION 檔為唯一來源、CHANGELOG 先寫再建置、交付資料夾只放一版、送件版正文不印版號；method/COLLABORATION.md 處理合作者主筆的稿與多人計畫書：原檔不改、改動寫成潤稿層、每句要指得回來源、待確認事項有開、追、關、送件四段、維護歸屬表（起因是一次 AI 改寫在合作者的稿裡增添了十來處原稿沒有的內容，其中兩處是沒做過的方法程序）；method/COMPRESSION.md 是超頁超字的壓縮程序：先查官方怎麼算、找被釘死的邊界、各節預算、由輕到重下刀並逐刀回報，不縮圖、不拿證據換頁數；method/AI_DISCLOSURE.md 整理八家國際出版社 2026-10-04 查閱的生成式 AI 規定（能不能讓 AI 起草、聲明放哪、AI 生成圖的規定），並寫明對流程的影響：場域不准 AI 起草時，Phase 1.5 就攤給作者選；台灣兩個補助來源放在繁中在地化包。method/RIGOR_PROCESS.md 階段 11 補上人工判讀看過 AI 預標時要揭露的程序事實。新工具六支：tools/figures/figure_check.py（排好的 PDF 圖表編號、引用、超出版心或頁面、圖內字太小；需 PyMuPDF）、tools/collab/source_trace.py（合作者稿逐句溯源）、tools/versioning/version_check.py（交付前查版號）、tools/review/review_rounds.py（審查輪次收斂與停審條件）、tools/refs/missing_refs.py 與 inbox_ingest.py（先扣掉自己文獻庫的缺件清單、下載匣收件；手動歸檔的 NN [作者 年] 標題.pdf 也算已有）；tools/zh-tw/zh_gloss_scan.py 加 --en（中文稿裡的英文夾註與正文夾英文）；tools/regress/regress.py 的 R6 加 internal_suspect，「尚未完成」「仍待確認」這類施工進度句報 WARN。skill 層：co-author 加一句話觸發的「全套潤修」八關、Phase 1.5 的場域相容性與貢獻閘門（乾淨審稿人五選一：寫全文、縮成短文或海報、換場域、先補資料、不值得寫）、缺件與收件、交付前的版號與圖表檢查；paper-review 加輪次收斂與停審、--en 夾英文、內部用語掃描、1f 圖表檢查；fetch-refs 加缺件清單與下載匣收件；doc-regress 的 R6 說明補上 WARN 層。co-author 與 paper-review 的 description 重寫後各為 1,463 與 1,441 字元，在清單上限內。

  • v1.9.5（2026-10-04）：對齊 10/3 論文線兩項。skills/verify-citations 的 OpenLibrary 說明改成照實記錄：舊端點 /api/books?bibkeys= 9/19 一律回 404，10/3 又恢復回應，但官方文件標為 Legacy、可能淘汰，而且對髒資料 ISBN 回的版本與 /isbn/ 不同，所以仍以 /isbn/<isbn>.json 為準；v1.8.0 紀錄裡「現已一律回 404」是當時的實測。co-author、paper-review、verify-citations、rebuttal 四個 skill 的 description 補上內文早已支援、卻沒寫進觸發詞的用途：短文擴成全文與會議論文轉期刊（含文字回收盤點）、交代文獻怎麼找的（search-log.md）、圖表色盲與黑白可讀性（figure_a11y.py）、沒附引用的數字與宣稱（uncited_claims_scan.py）、審稿人問檢索方法時以 search-log.md 回答而不事後重跑。co-author 的 description 原本約 1,700 字元，超過 Claude Code skill 清單每筆 1,536 字元的上限、尾段會被截掉，這次精簡到上限內；rebuttal 內文補上檢索方法的回答方式。

  • v1.9.4（2026-09-28）：NOTICE.md 引用範例裡的版本號從 v1.6.0 起就沒再改過，更正為目前版本，並加進維護端的發版對帳，之後會跟著標籤一起檢查。從這一版起，每個版本在 GitHub 也發 Release（附版本紀錄），不再只有標籤。

  • v1.9.3（2026-09-28）：對齊 9/26–9/28 論文線的六項方法修正，都在 skill 文件層，程式不變。fetch-refs 的檔案比對補上短標題的兩道檢查：片語相似度過了門檻，只要首頁印著別的 DOI，或標題只有三個以內的實詞而第一作者姓氏在前八頁完全沒出現，就降成 LOW-CONFIDENCE 並寫出理由（只有兩個詞的〈Annotated portfolios〉曾被標題含這兩個字的別篇接走，片語相似度還是 1.00）；回報時也要分別列出 LOW-CONFIDENCE、PREVIEW-ONLY 與三類拿不到的數目。verify-citations 的 OpenAlex 標題查詢同樣要先去掉逗號、問號、星號、驚嘆號與直線（v1.9.1 只修了 lit_map.py），OpenAlex 或 Semantic Scholar 查詢失敗要報「未能查核」，不能報成查無。paper-review 新增「稿件是誰的」：替期刊或研討會審別人的稿時，多數場域的審稿保密規定不允許把稿件交給 AI 工具，預設只把本機工具的指令交給使用者自己跑。rebuttal 修訂表的欄位說明漏了 evidence（範本與 check_response.py 都有這一欄，照說明建表的話，每一條 DECLINE 都會被判沒有依據）。doc-regress 的死規則說明補上從 guard return 離開、未註冊、呼叫不存在函式三種判定與 RULES_DEREGISTERED，與工具本身一致；co-author 的語感參照段落依 A/B 結果改寫成可附、非必要。README 工具表 dead_rule_check.py 那一列原本寫成抓「錨點文字改掉了」的規則，它實際抓的是設定為空、一進來就 return 的規則，一併更正。

  • v1.9.2（2026-09-28）：OpenAIRE 舊 Search API 已於 2026-05-31 官方停用，tools/refs/pdf_fetch.py 改走 Graph API V3。順帶修正 Frontiers 這類 /articles/<DOI>/pdf 網址被誤判成別篇論文而白白丟棄的問題，並讓同一篇論文只查詢一次 API（原本 PDF 直連與到達頁各打一次，浪費一半請求）。

  • v1.9.1（2026-09-26）：tools/refs/lit_map.py 的主題查詢先把 OpenAlex 會當成語法的字元換成空白：逗號會把整個請求變成 HTTP 400（編成 %2C 也一樣），問號與星號是萬用字元、在這個欄位同樣回 400，驚嘆號與直線不報錯、卻被當成 NOT 與 OR，查詢悄悄變成另一個意思。原本輸入「speculative design, fiction」這類帶逗號的主題就查不到東西。補上對應測試。

  • v1.9.0（2026-09-26）：論文照場域的語域寫，信件才照你的聲音；新增母語潤稿與乾淨終審兩個環節。
    鐵則 5 改了。原本是「用你的母語寫時對齊你自己的文風」，現在分成兩種讀者：論文、計畫書、申請書的讀者是同領域的審稿人，稿子要讀起來像這個領域的論文，所以拿同領域已發表論文當準繩，每項語言特徵（自稱、句長與子句接法、連接詞、翻譯腔、後設論述、標點，英文另有冠詞、名詞化等句法特徵）要落在真人論文的 p10–p90 區間內；目標是區間，不是中位數。從你舊稿學來的文風只用在信件、投稿信、自述這些讀者期待「你本人」的文件。依據是語域對齊的研究：ChatGPT 產出的學術文字各項特徵的標準差普遍小於真人（Demir & Egbert 2026），一律「把名詞化改成動詞、長句全切短、禁用分號」的淨化規則，會把稿子推向那個窄分布，只有對稿子「偏多」的特徵才對。
    安裝器因此改問兩件事：能不能收一批同領域已發表的論文（完整模式 30 篇以上，最好是 2023 年以前；單一期刊有 30 篇才單獨比那一本），以及有沒有自己寫的信件或自述（選填，只給信件用）。lite 模式不必收語料，指定目標期刊的投稿須知與兩三篇範例論文，由 Claude 閱讀比對，並註明那是閱讀判斷不是量測。
    co-author 新增 Phase 5.5 母語潤稿：tools/register/register_profile.py 量出偏離清單，派 en-native-editor 或 zh-tw-native-editor（繁中在地化包）逐段處理，兩者只交改動清單、不直接改稿；tools/register/polish_check.py 在改動寫回前擋下數字、引用、引文、鎖定術語的變動，以及字數超出預算與往錯的方向移的特徵；主對話逐條裁定後才寫回。英文稿之後再走 de-cadencing-scholar，改完重量一次語域，因為去節奏可能把連接詞推出區間。新工具另有 tools/zh-tw/zh_register.py（中文 52 項特徵），metadiscourse_en.py 與 biber_diag.py 加上 --groups、--json 與方向判讀，voice_lint.py 加 --paper。語料不隨包，路徑由安裝器記在你的 CLAUDE.md。
    新增 agents/clean-reviewer.md：終審、審稿模擬、審稿意見裁定表這類判斷工作要最強的一級模型加最高的推理強度，而 Agent 呼叫只能指定模型、不能指定推理強度，所以做成具名 subagent，把推理強度釘在範本的 frontmatter 裡。subagent 範本由兩個變成五個，模型一律由安裝器照你手上有的補上。
    文獻工具：四支會打 OpenAlex 的工具可選帶免費 API key（OPENALEX_API_KEY，沒設每天 $0.10 額度、設了 $1），key 只放標頭、只送 api.openalex.org。verify-citations 補兩條判準：帶頁碼或前綴的引用（[@a, 170]、[see @b; @c, chap. 13]）只取 @ 後的鍵，跑完要對帳「查過的文獻數＝稿中不重複的鍵數」（作者的一篇實稿就這樣漏了 47 篇裡的 15 篇，報告照樣乾淨）；Crossref 只有 404 算查無，逾時、SSL、429、5xx 重試後仍失敗要報「查詢失敗、未查」。
    doc-regress：dead_rule_check.py 改以「從哪一行離開」判定死規則，設定為空、一開頭就 return 的規則原本可能因為執行行數超過門檻而被判通過；regress.py 的引用鍵不再要求四位數年份（@opencv 這類鍵原本永遠算孤兒），並排除 Quarto 的 @fig-／@tbl- 交互參照；已更正說法的比對不分大小寫；R-STALE 分清帳本「沒設定」「檔案不見」「沒有資料列」三種狀態。lt_check.sh 的暫存檔改用 mktemp -d，原本每跑一次留下一個空檔，在 Linux 上也跑不起來。
    維護面：新增 tools/dev/release_check.py，把交付前的五項檢查（frontmatter 解析、方法決策範本輸出不變、新增行無破折號、無陸用語、無個資）做成一支程式，並補上 tools/ 的冒煙測試與 GitHub Actions CI；tools/dev/ 是維護者自用，不算在給使用者的工具支數裡。

  • v1.8.1（2026-09-20）：引用二審改判為判斷工作，並補上兩處偵測與警告。
    套件對「引用二審該用哪一級模型」原本有兩種相反說法：README 說二審是判斷工作、要用最強的模型，skills/verify-citations 與 agents/citation-skeptic 卻說二審是讀引、用便宜快的就夠。兩種說法都寫於 2026-08-25，從一開始就沒有一致過，而會被直接裝進 ~/.claude/agents/ 的是後者。作者自己的引用集上實測，同一批題目最強的一級判斷正確率 0.95、中間一級 0.75；二審是整條查核的最後一道關，交給弱模型等於把最後一關的正確率降掉兩成。兩處都改成判斷工作要用最強的模型，並把機械的那一半（逐篇讀 PDF 回引句）與要下判斷的那一半分開寫。
    同一批把 README 的工具表補齊：那張表的標題寫「全部」，實際只列了 26 支裡的 17 支，v1.7.0 移進來的八支（英文三支診斷、方法三支閘門、文獻地圖、投稿重量）與台灣用語詞表模組從來沒被列上去，標題寫「全部」卻少三分之一比沒列更誤導。dead_rule_check.py 的描述也還停在只驗執行率的舊版，補成三項。另在〈刻意不收的環節〉寫明：派工分工表不出貨（綁作者的訂閱與型號版本），判準有出貨（哪一步機械可降級、哪一步要判斷）。
    skills/verify-citations 另補作者欄粒度的警告：Crossref 的 family 是姓氏、OpenLibrary 的 author_name 是全名，只比整串會讓 bib 寫「Depocas」的條目對不上「Alain Depocas」，把正確的引用報成錯的（實際誤報過兩筆）。
    tools/regress/dead_rule_check.py 加未定義呼叫偵測：規則呼叫了檔案裡不存在的函式時，執行到那一行就 NameError，而執行率檢查看不出來，因為崩掉的規則執行行數本來就少，會被歸成「early return，設定可能是空的」，診斷方向完全錯。這個檢查是純靜態的，所以在拿不到設定檔而提早結束的路徑上照樣會報。

  • v1.8.0（2026-09-20）：修掉三處「寫了但沒接上」的失效，並補上能抓到這類失效的偵測。 一次稽查抓到的共同特徵是：失敗長得像正常結果。
    tools/refs/pdf_fetch.py 的 OpenAIRE 用 \.pdf 正則在整包 JSON 上撈，實測五個 DOI 全部零命中，因為它回的是機構典藏的紀錄頁，很少以 .pdf 結尾；呼叫成功、清單是空的，所以一直沒人發現。改成正確解析 JSON，並把紀錄頁交給瀏覽器層（只收 instance 子樹下的網址，否則會混進作者機構首頁與出版社授權頁）。
    同一支檔案裡，fetch_pdf 的 extra_urls 參數從來沒有人傳過、cookies_for() 一次都沒被呼叫，而 http_get 的 urllib 後備路徑根本忽略 cookies。三者合起來等於整條機構典藏路線與 cookie 移交都只存在於文件裡。實測修好後，一個 ACM 全文閘道網址直接取回 16 頁論文。
    tools/regress/dead_rule_check.py 原本只驗「已註冊的規則有沒有執行到 body」，對根本沒註冊的規則完全盲目，那才是更徹底的失效，而且偵測器會說「無死規則」。新增未註冊偵測，並加 RULES_DEREGISTERED = {"規則名": "理由"} 慣例，讓「刻意除役」的註記放在機器讀得到的地方。
    tools/regress/regress.py 的 ledger_rows 把「沒設定」與「設定了但檔案不見」吞成同一個空清單，結果帳本被搬走時報的是「請設定 ledger」，對著一個你沒有的問題給建議，而兩條帳本規則已悄悄停止守備。
    skills/verify-citations 補上 OpenLibrary 端點的實測：/api/books?bibkeys= 現已一律回 404（站台正常），照它寫的程式會對每一本書回報「不在 OpenLibrary」；改用 /isbn/<isbn>.json。另註明 search.json?q=isbn: 是模糊檢索（用一個合法但不存在的 ISBN 去查會回三筆、第一筆無關），且它的 doc 是作品層、會聚合多版本 ISBN，光比對 ISBN 仍可能把別本書的作者年份接到這本書的題名上。

  • v1.7.2（2026-09-17）：隱私說明改成照實寫。 舊版多處寫「未發表稿件永遠留在你的電腦」，但 Claude Code 是雲端模型，它讀到的稿件與資料會傳到 Anthropic 處理，這句話不成立。
    現在的說法是：隨包工具與統計在本機跑、線上檢索只送書目資料、稿件不交給第三方服務，並在〈隱私〉明講 Claude Code 會送出它讀到的內容，有受試者資料或保密要求時要先確認機構規定。README、CLAUDE.md、method/、setup/、三個 skill 與 tools/ 說明一併改。

  • v1.7.1（2026-09-17）：文件清掉長破折號。 套件在教「長破折號是 AI 文字的明顯痕跡」，自己的文件卻每千詞有 10 個以上。
    英文文件的長破折號從 794 個降到 13 個（每千詞 10.4 → 0.2），剩下的是原文引句、文獻標題與表格裡代表「無」的 —。
    中文文件的 —— 清到零。改法依作用換成句號、逗號、括號或冒號，分號與對比句數量都沒有增加。
    第一輪有一部分改成句中冒號，等於把同一種節奏換個形狀，第二輪再把其中約 180 個改回句號或連接詞，
    剩下的冒號是標題、列舉與表格欄位，句中冒號每千詞 8.6 → 9.9。
    清理後的檢查：範本檢查程式的輸出與清理前相同，方法卡的引句與 DOI 不變，工具自我測試全數通過。
    另修正 v1.7.0 的一個問題：skills/co-author/SKILL.md 開頭 YAML 的說明欄含「冒號＋空格」，嚴格的 YAML 解析會失敗，
    現在所有 skill 與 agent 的 frontmatter 都能解析。

  • v1.7.0（2026-09-17）：研究方法決策、嚴謹研究流程，以及對比句改看總量。
    ① 方法決策（method/METHOD_DECISION.md、method/METHOD_CARDS.md）：不論自認知不知道，都先查同類論文，
    至少 8 篇讀方法段、5 篇抽出分析做法，並列查證前後的判斷；每個候選方法寫出核心構念怎麼測、替代解釋、
    作者以外的獨立檢核。38 張分析卡涵蓋量化、質性、混合與設計研究、藝術與設計實踐研究，開頭有決策索引與
    12 條條件警訊。範本與檢查程式：templates/method-decision.template.md、tools/method/method_decision_check.py。
    作者的內部盲測（七個過去的案子）：照程序事先料到真實方法問題 78%，查文獻前的直覺判斷 36%；最常漏掉的是作者以外的獨立判斷。
    ② 嚴謹研究流程（method/RIGOR_PROCESS.md）：十三階段，從研究目的、檢索規劃、確立經典、批判性綜整、問題化，
    到資料收集前鎖計畫、分析、報告、交付前查核，每一步附方法學文獻依據與證據標記。
    唯一的硬閘門是資料收集前計畫（templates/analysis-plan.template.md、tools/method/analysis_plan_check.py，
    定稿 commit 必須早於開始收資料），因為它是整條流程裡事後補不回來的一段。
    新增 templates/literature-matrix.template.md（按概念綜整）、tools/refs/lit_map.py（一批同主題文獻共同引用誰，
    當作候選經典）、tools/method/tea_second_opinion.py（簡單設計的統計檢定第二意見）。繁中範本在 setup/addons/zh-tw/templates/。
    ③ 對比句看總量：tools/en/ai_style_diag.py 把 not…but、X, not Y、rather than、instead of、not only 一起算，
    超過基線 p90 就列出逐句，--gate 可擋下一步；tools/zh-tw/zh_ai_style.py 把並非…而是、而非、而不是等一起算。
    修法是改直陳，不准換成另一種對比形狀。新增語法層 biber_diag.py、詞組層 bundle_diag.py、
    後設論述層 metadiscourse_en.py，以及量測規則改過後重量所有稿件的 tools/submissions/style_reaudit.py。
    基線建議：同文類、2022 年以前發表、不含自己稿件的真人論文。
    ④ setup/TOOLS.md 補上 bibliometrix、ASReview、Tea、Argdown 等工具，以及會上傳稿件或資料、不建議使用的工具清單。

  • v1.6.0（2026-09-14）：對齊作者工具鏈 8/30 到 9/12 的三批改動：語體、取檔、複核教訓。
    ① 中文學術語體四條入鏈（來源是一份所有工具都過了、資深合著者仍評「不夠學術」的計畫書）：
    小節標題名詞短語、「並非…而是」只留承重對比、超過 120 字拆句、術語首現三選一且不集中成術語表。
    zh_ai_style.py 新增「並非…而是」密度與長句清單；voice_lint.py 新增句型標題掃描、八股套語硬規則、
    口語指示詞與 此一 贅指，並加「只報不計」的 AI 套話候選段（詞條經台灣作者論文與機器段落頻率比對後才留）；
    新增 zh_gloss_scan.py 盤點括號夾註；規則同步進 co-author／paper-review／VOICE_PROFILE 範本與
    繁中選配包 §4；build-pdf 加「頁數卡住時的診斷」。
    ② 英文 ai_style_diag.py 加 LLM 趨同詞密度（隨包 en_slop_terms.tsv，slop-forensics MIT 詞表再篩掉
    HCI 論文常用詞），一樣以你的語料算百分位並印出命中的詞。
    ③ 取檔：沒有 DOI 不等於拿不到。 舊版只收 bib 裡有 doi 的條目，arXiv 預印本（只有 eprint）從來沒被
    試過（上游實測 24 筆有 13 筆是這種，修後 10/24 → 23/24）。現在讀 eprint／arXiv 網址，再以標題在 arXiv 與
    OpenAlex 精確比對（近似比對正是誤配來源：LoRA 撞 QA-LoRA），只有專書／書章交回人工；對 arXiv 加了
    3 秒節流與 429 退避。fetch-refs 另記「檔案對了不等於內容全」（MIT Press 專書連結回的是預覽版）。
    ④ verify-citations 回寫實戰教訓：UNGROUNDED 是「該判定不可信」不是「該判定錯」（41 筆裡唯一真的
    方向錯的，正是兩位讀者引述都接地失敗的那筆），處置是自己去讀原文；10.5860/choice.* 是專書比對的
    固定雜訊源（每本學術書都有一篇同名書評）；三個字以下的標題比對無鑑別力。
    英文 README 補上漏掉的 v1.5.0 紀錄。

  • v1.5.0（2026-08-30）：取檔補上真正缺的那一層，並把「拿不到」變成有下一步的結論。
    新增 tools/refs/pdf_fetch.py：OA 源（增補 Europe PMC／CORE／OpenAIRE）→ curl_cffi TLS
    偽裝 → 真實 Chrome 持久 profile。舊版說 Cloudflare 出版社「只能人工瀏覽器下載」，
    觀察沒錯但結論下太早。那是在沒試過瀏覽器自動化的前提下寫的。實測：TLS 偽裝救得回 T&F
    一類的邊緣 403，但 ACM／Wiley／SAGE／AIP／Elsevier 仍回 cf-mitigated: challenge；
    真實瀏覽器則全部通過。比命中率更重要的是分類：拿不到的一律標成 PAYWALL（沒訂閱，
    工具無解）／CAPTCHA（人過一次即可，且有時效）／NO-LINK（工具還能再改），
    混報成一句「需瀏覽器」等於沒報。真實 46 筆書目實測 11/46 → 30/46，且 NO-LINK 歸零。
    每一筆未到手都是使用者能採取行動的權限缺口。另記三件事以免重蹈：/doi/pdf/ 常常不是
    PDF（Wiley 回檢視器外殼，一律驗 %PDF- magic bytes）、Elsevier 的網址含一次性 token
    拼不出來（要攔回應本體）、連結發現必須看 class／aria-label（圖示連結的 textContent 是空的）。
    ❌ 並記下一條驗證過的死路：Zotero translation-server 拿不到 PDF 連結，metadata 全對，
    但 attachments 恆為 null，它是書目服務不是取檔服務。

  • v1.4.0（2026-08-29）：去 AI 味補上另一半，消過度宣稱。 新增
    tools/claims/overclaim_lint.py（中英雙語，四類：絕對化／程度誇大／證據強度／最高級；
    只報不改）。原因：只拿掉趨同詞與節奏，卻留著「證明了／完全／唯一／clearly／proves」，
    讀起來仍像模型寫的；而且不同於節奏痕跡，撐不起的絕對句是實質瑕疵。審稿人看到 n=12
    的研究寫「證明了」，後面寫什麼都不會再信。處置原則是逐筆人判：資料撐得起就留
    （真的 0/72、100% 就是資料，把資料改軟是另一種不誠實），撐不起才收斂；引述原文與引號內
    的對象語言不掃    。已接進 /co-author Phase 5 與 6-3（每次交付重跑，每輪新寫的段落都會
    把宣稱長回來）、/paper-review 第 1 層與第 3 層、method/WORKFLOW.md Phase 5／6，
    de-cadencing-scholar 的 tic 由五類擴為六類。

  • v1.3.0（2026-08-25）：補上交付前最容易漏、事後最難救的幾道關卡。 新增第七個 skill
    doc-regress（抓到一次錯就寫成一條常駐檢查，改 A 不再弄壞 B；規則隨稿版控，含數字帳本模板
    tools/regress/numbers-ledger.template.md 與 regress.py／dead_rule_check.py）；新增
    tools/refs/retraction_scan.py（撤稿掃描，Crossref＋OpenAlex 雙源，每次交付重掃，撤稿持續
    發生，上次乾淨不代表這次乾淨）與 tools/claims/uncited_claims_scan.py（沒掛引用的量化／因果／
    最高級宣稱；查引用只看有引用標記的句子，這是它碰不到的盲區）。協作寫作補鐵則「檔案是唯一權威」
    （每個 Phase 回寫進度、壓縮後先重讀檔案再動手）、Phase 1A 檢索留痕、Phase 3.5 設計診斷（判
    coverage 不只 power；有偏設計加人更糟；單組前後測要加對照或降級為非因果）、Phase 6 交付前
    清單（撤稿／無引用宣稱／數字帳本勾稽／圖表溯源／投稿聲明六件套／終審附 ADJUDICATED.md）、
    Phase 7「先更帳本再改稿」。投稿前檢查補 Step 0 讀 ADJUDICATED.md（已裁定不重問）、質性
    四項與報告準則（COREQ／SRQR／TREND／CONSORT／PRISMA）、檢索策略、六件套、無引用宣稱掃描；
    查引用補逐子句判定、引述接地、嚴重度加權、撤稿；收文獻補三條；審稿回應掛英文去節奏複查；
    繁中包補 Typst。文風工具（中英四支）同步修正一批量測 bug。方法文件同步：流程改為 8 phase、
    鐵則補統計細則（ART 只限連續 DV、單題 Likert 走序數模型、SESOI 設計期宣告、貝氏三路分流）、
    論證工法每招補「何時別用」與實證論文手藝、setup/TOOLS.md 補數值雷區與 Harper／autocorrect。AWL 詞表不再隨包（CC BY-NC-ND 的 ND 條款），改由 tools/vocab/fetch_awl.py 抓取。README 改成完整清單：七個 skill 的名字與觸發句、tools/ 全部檔案、安裝後電腦上會多出什麼、論文專案裡會長出哪些檔案、外部程式與線上服務各自被誰用到、送出什麼資料。

  • v1.2.0（2026-08-24）：修掉一批會給錯數字的量測 bug：文風診斷工具（中英文四支）
    把 markdown 版面語法當成散文標點在數：YAML frontmatter 與表格分隔列被當破折號、HTML
    註解裡的字被當正文、pandoc 多鍵引用的分號被當文風、粗體標題讓斷句規則失效而把兩三句
    黏成一句。實測一份真實投稿：平均句長 44.22 詞（第 99 百分位）→ 26.52 詞（第 53 百分位）。
    照舊版數字去修，會把本來正常的句子改壞。剝除規則抽成 tools/common/md_prose.py
    中英共用。另修 snowball.py 的 Semantic Scholar 後備線從未被觸發（撞每日額度時，
    第一個呼叫就 429，整顆種子被跳過）。
    新增：rebuttal skill（審稿回應逐點裁定＋修訂對照＋完整性驗證）、投稿狀態表與一稿多投
    防護、圖表色覺可及性檢查；協作寫作補 Phase 8「接受之後」（校樣／版權／傳播）、文字回收
    揭露、預印本政策查核。

  • v1.1.0（2026-08）：投稿前檢查加入統計數字重算（statcheck 重算 p 值＋GRIM 查
    平均數可能性，裝了 R 才啟用，沒裝就退回手算）；新增引用滾雪球工具 tools/refs/snowball.py
    （零安裝）；查引用支援掃描檔／中文 PDF（選配 MinerU）；英文文法檢查可自動加掛 n-gram
    易混詞偵測（選配）；新增 agents/ 兩個 subagent 範本：英文交付前的去 AI 節奏複查、
    引用查驗二審。

  • v1.0.0（2026-07）：初版：方法本體、五個 skill 範本、中英文檢查工具、自我安裝流程。

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