thesis-workflow

多Agent协作完成MBA/学术论文写作的完整工作流，支持双版本起草、审核、整合、定稿。

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openclaw skills install thesis-workflow

MBA/学术论文多Agent协作工作流

⚠️ 触发规则（必须遵守）

当用户请求生成 Word 文档且满足以下任一条件时，必须调用本 skill 的 Word 输出流程，不得使用简单 md2docx 脚本：

输入文件路径匹配：论文*.md、*thesis*.md、*dissertation*.md
上下文中存在「论文」「MBA」「答辩」「开题」等关键词
用户明确要求导出 .docx 格式且文件性质为学术论文

禁止的行为：

❌ 用简单 ~50行 Python 脚本直接 md→docx 转换论文文件
❌ 跳过 Review Agent 终审直接输出 Word
❌ 不检查格式规范（分页/三线表/标题层级/加粗过滤）就交付

正确流程： 写作语法预检 → Review Agent 终审 → 合规 md2docx 转换 → Word 输出

适用场景

MBA毕业论文（战略管理/企业分析类）
学术研究报告（竞争战略/行业分析类）
需要多轮审核、多版本整合的正式长文

核心架构

用户（决策者）
    ↓
Phase 1  →  Orchestrator 出「确认清单」→ 用户逐项确认 ✅

Phase 2  →  H-generator（Hermes）起草版本H
           Executor subagent 起草版本O
    ↓  ⚠️ Phase 2.5 前不得跳过任何阶段
Phase 2.5→  用户确认章节内容 → 再送审 ✅
    ↓  ⚠️ 此阶段不得跳过
Phase 3  →  Reviewer 审核双版本 → 输出审核报告H + 审核报告O
    ↓  ⚠️ Phase 3.5 前不得跳过
Phase 3.5→  DeepReviewer 深度学术评审（P0/P1/P2分级）← ⚠️ 固定节点，Phase 3 完成即触发，不得跳过
    ↓  ⚠️ 此阶段不得跳过
Phase 4  →  Integrator 出整合方案 → Orchestrator 执行整合
    ↓  ⚠️ 此阶段不得跳过
Phase 5  →  Reviewer 终审
Phase 5.1 → [可选] HumanizerAgent 调用 humanize-chinese skill 去AI味 → 输出差异报告
Phase 5.2 → WordAgent 调用 md2docx_strict.py 生成Word文档

Agent 设计原则（职责单一化）

⚠️ 核心原则：每个 Agent 只做一件事，泛化风险最低。

原则	说明
职责单一	每个 Agent 只有一个主责；多性质任务须拆分为多个 Agent
退出条件明确	每个 Agent 有清晰的完成标准和终止条件
信息不跨 Agent 记忆	Agent 间通过文件传递结果，不共享上下文
调度者不执行	Orchestrator 专注调度，Word 输出等执行任务交给专职 Agent

Agent 分工（6类）：

Agent	调用方式	主责	泛化风险
Orchestrator	当前 session（主持）	调度任务/推进流程/节点决策	🟢 低（纯调度）
H-generator	`exec hermes chat`	版本H起草（深度逻辑链）	🟢 低（单一任务）
Executor	`sessions_spawn`	版本O起草 + 格式执行	🟢 低
Reviewer	`sessions_spawn`	Phase 3/5 规则型快速审核	🟢 低
DeepReviewer	`sessions_spawn`	Phase 3.5 学术深度评审	🟢 低
Integrator	`sessions_spawn`	Phase 4 整合方案设计	🟢 低
WordAgent	`exec python3`	md2docx_strict.py 执行 + 发送	🟢 低

⚠️ 不允许的模式：

❌ Orchestrator 自己做执行工作（调度+起草+整合+Word输出全混在一起）
❌ Review Agent 承接 Phase 3/3.5/4/5 四种性质完全不同的任务
❌ 同一个 Agent 在不同 Phase 多次重建 prompt（应复用定义）

泛化风险来源： Agent 职责越多 → 注意力被稀释 → 各任务质量下降 → 需要更多审核轮次弥补 → 效率降低。遵循「职责单一」原则可有效控制。

关键实现说明

版本H的调用方式（H是关键区分）

⚠️ 首先检测 Hermes 可用性：

# 检测 Hermes 是否安装并可用
if hermes --version &>/dev/null 2>&1; then
  AGENT_TYPE="hermes"
  echo "Hermes 可用，使用版本H（Hermes CLI）执行"
else
  AGENT_TYPE="openclaw"
  echo "Hermes 不可用，回退到 OpenClaw 单版本执行"
fi

版本H（Hermes可用时） 通过 exec hermes chat 调用真实Hermes Agent：

正确调用方式：

exec hermes chat -q "<完整写作任务>" -Q --max-turns 30

版本H（Hermes不可用时 → 回退到OpenClaw） 通过 sessions_spawn 启动subagent执行，prompt中同样包含数据查询工具说明：

# Hermes 不可用时的等效执行
sessions_spawn(mode="run", runtime="subagent", 
  task="<写作任务，包含数据查询工具说明>", 
  taskName="xxx")

写入文件的方式（重要）： 在prompt里指定输出路径，让Agent直接写文件：

exec hermes chat -q "...
保存到文件：{{WORKSPACE_ROOT}}/论文_A公司_v1.0_H_chapter3_4.md
..." -Q --max-turns 30
# 或者 OpenClaw 回退时：
sessions_spawn(..., task="...保存到文件：{{WORKSPACE_ROOT}}/论文_A公司_v1.0_H_chapter3_4.md...", ...)

⚠️ 必须在prompt中显式告知可调用的数据查询工具：

【数据查询工具】（按需主动调用，不要只靠内部知识）
- multi-search-engine — 行业数据、企业信息、市场规模、新闻事件（无需API Key）
  调用方式：web_search 或直接描述搜索需求
- academic-research — 学术文献搜索、文献综述、引用分析（OpenAlex 2.5亿+论文）
  调用方式：python3 scripts/scholar-search.py search "关键词"
- arxiv-search-collector — 追踪最新学术论文（arXiv）
  调用方式：arxiv-search-collector skill

【调用原则】
- 起草阶段：优先用 multi-search-engine 查行业数据、市场规模、企业背景
- 理论框架/文献综述：优先用 academic-research 搜学术论文
- 前沿研究/最新进展：优先用 arxiv-search-collector 追踪arXiv论文
- 每个数据/引用都必须标注来源，说明用了哪个工具查询得到

原因： Hermes CLI直接输出文字，无法通过sessions机制传递结果给后续流程，所以必须让Agent自己把结果写入指定文件路径。Hermes不可用时，OpenClaw subagent执行相同逻辑，结果写入同一文件路径。

版本O的调用方式

版本O（OpenClaw） 通过 sessions_spawn 启动subagent执行：

sessions_spawn(mode="run", runtime="subagent", task="<写作任务>", ...)

数据查询工具（Phase 1-4 可按需调用）

工具	适用场景	调用方式
`multi-search-engine`	行业数据、企业信息、市场规模、新闻事件	直接调用，17个搜索引擎无需API Key
`academic-research`	学术文献搜索、文献综述、引用分析（OpenAlex 2.5亿+论文）	`python3 scripts/scholar-search.py search "关键词"`
`arxiv-search-collector`	追踪最新学术论文（arXiv）	初始化后批量抓取，适合前沿主题

嵌入节点建议：

Phase 1（确认清单出具前）→ 用 academic-research 搜理论框架、确认研究定位；用 multi-search-engine 查公司公开信息（年报/官网/行业报告）
Phase 2（起草时）→ 用真实公司名查行业数据、市场规模、企业信息；数据填入论文时将公司名替换为代号（如A公司）
Phase 2.5/3（用户确认/审核时）→ 用 arxiv-search-collector 补充文献引用
Phase 4（整合时）→ 填补数据空白或更新过时数据

⚠️ 公司信息处理原则：

用真实公司名搜索可验证的公开数据（年报、财报、行业报告、新闻）
填入论文正文时，将真实公司名替换为代号（A公司/B公司等），映射关系不进入最终文档
搜索 prompt 中使用真实公司名，输出 prompt 中使用代号

Phase 详解

Phase 1：规划与定稿（Q&A确认）

目标： 通过问答将所有维度明确清楚，用户确认后再动笔。

执行步骤：

接收输入：开题报告 / 论文要求文档 / 大纲
输出确认清单（包含以下维度）：

维度	内容	备注
论文基本信息	题目/作者/学号/专业/学位类型/答辩年份	红色星标项

用户逐项确认（红色星标项必填）
- ⭐ 实际公司名称未填写时，必须提醒用户提供，公司名称仅用于数据检索，正文以代号（A公司/B公司）呈现，不进入公开文档；未提供则无法进入 Phase 2 数据搜集阶段
生成「写作任务书」 → 用户签收 → 进入 Phase 2

⚠️ 硬规则：不确认不动笔。Phase 1 是守门人。

Phase 2：分工起草与合并

目标： 完成全章节初稿，核心章节双版本对比。

⚠️ Phase 2 执行前检查（强制，逐项确认后方可启动）

每次启动 Phase 2 前，Orchestrator 必须逐项确认，不得跳过。

确认已完成 Phase 1 必填确认清单（公司映射✅ / 大纲✅）
确认 Hermes 可用（hermes --version）
确认 Executor 可用（sessions_spawn 测试）

⚠️ Phase 2 强制检索要求（依据论文主题动态调整）

以下检索必须全部执行，Phase 2 完成判定时检查，不满足则打回补充。检索关键词中的 {论文主题行业} 由 Orchestrator 从 Phase 1 写作任务书自动提取。

第3章PESTEL分析前 → 必须调用 web_search 搜索「{论文主题行业} 市场规模/趋势/政策」，提取1-2个具体数据点
第3章五力模型分析前 → 必须调用 web_search 搜索「{论文主题行业} 主要竞争对手/市场份额」，提取竞品信息
战略理论部分 → 必须调用 academic-research 搜索「{论文主题行业} 竞争战略应用」，提取1-2篇文献
每章至少1个引用标注具体来源（非泛泛而谈）
全文「检索记录」出现次数 ≥ 3次

检索记录格式（每次检索后必须输出）：

【检索记录】
工具：xxx
关键词：xxx
结果：xxx条相关，数据来源：xxx，置信度：高/中/低

章节×版本对照表（必须全部 spawn，不得遗漏）

章节	Executor（版本O）	Hermes（版本H）	说明
第1、2、7章	✅ 必须起草	❌ 不需要	基础章节，单版本即可
第3章	✅ 必须起草	✅ 必须起草	核心章节，双版本对比
第4章	✅ 必须起草	✅ 必须起草	核心章节，双版本对比
第5章	✅ 必须起草	✅ 必须起草	核心章节，双版本对比
第6章	✅ 必须起草	✅ 必须起草	核心章节，双版本对比

⚠️ 每个「✅ 必须起草」都是一个独立的 sessions_spawn / hermes chat 调用，不得合并。 若只完成其中一个，视为 Phase 2 未完成，禁止进入 Phase 2.5。

Phase 2 完成判定标准（全部满足方可进入 Phase 2.5）：

版本O文件存在：第1-7章全部（ls 验证）
版本H文件存在：第3-6章全部（ls 验证）
任意一个文件缺失 → Phase 2 判定为未完成，禁止送审

分工原则：

所有章节 → 各出一份单版初稿
核心章节（通常第3-5章，战略分析类） → 额外双版本：
- 版本H：通过 exec hermes chat 调用真实Hermes Agent（深度逻辑链优先）
- 版本O：通过 sessions_spawn 启动OpenClaw subagent（格式规范优先）

执行方式：

# 首先检测 Hermes 可用性
if hermes --version &>/dev/null 2>&1; then
  AGENT_TYPE="hermes"
  echo "Hermes 可用，使用版本H（Hermes CLI）执行"
else
  AGENT_TYPE="openclaw"
  echo "Hermes 不可用，回退到 OpenClaw 单版本执行"
fi

# 版本H：Hermes可用时使用Hermes CLI，不可用时回退到OpenClaw subagent
if [ "$AGENT_TYPE" = "hermes" ]; then
  # Hermes CLI（prompt中必须包含数据查询工具说明，见上文）
  exec hermes chat -q "<任务，包含数据查询工具说明>" -Q --max-turns 30
else
  # OpenClaw subagent（Hermes不可用时的回退路径）
  sessions_spawn(mode="run", runtime="subagent", task="<任务，包含数据查询工具说明>", taskName="xxx")
fi

# 版本O：OpenClaw subagent（始终使用）
sessions_spawn(mode="run", runtime="subagent", task="<任务>", taskName="xxx")

⚠️ 版本H的prompt模板（可直接套用）：

请为论文《{题目}》撰写第{章号}章内容。

【写作任务】
{具体写作要求}

【数据查询工具】（按需主动调用）
- multi-search-engine — 行业数据、企业信息、市场规模、新闻事件
  调用方式：描述搜索需求，让系统执行搜索
- academic-research — 学术文献搜索（OpenAlex 2.5亿+论文）
  调用方式：python3 ~/.openclaw/workspace/skills/academic-research/scripts/scholar-search.py search "关键词"
- arxiv-search-collector — 追踪最新学术论文
  调用方式：使用arxiv-search-collector skill

【写作要求】
- 每个数据/引用必须标注来源，说明用了哪个工具查询得到
- 引用他人观点时必须paraphrase，禁止直接复制原文
- **格式规范（必须严格遵守，否则Word转换会出错）：**
  - 章节标题：`# 第X章` / `## X.X` / `### X.X.X`，**禁止用 `## 第X章`/`### 第X.X` 混合格式**
  - **参考文献：必须用 `## 参考文献`，不得用 `### 参考文献` 或 `# 参考文献`**
  - 正文段落不得用 `**加粗**` 强调术语
  - 表格标题放在表格上方，不加粗
- 写完后保存到：{文件路径}

输出物（Phase 2完成后应存在）：

论文_A公司_v1.0_H_chapter3_4.md      （Hermes CLI写出）
论文_A公司_v1.0_H_chapter5_6.md      （Hermes CLI写出）
论文_A公司_v1.0_O_chapter3_4.md      （OpenClaw subagent写出）
论文_A公司_v1.0_O_chapter5_6.md      （OpenClaw subagent写出）
论文_A公司_v1.0_chapter1_2_7.md      （OpenClaw subagent写出，单版本）

⚠️ 状态文件机制（防中断）：每次 Phase 2 启动时，在 ~/.openclaw/workspace/ 目录下创建/更新任务状态文件 论文_{题目}_任务状态.json：

{
  "paper": "{论文标题}",
  "version": "v1.0",
  "phase": "Phase 2",
  "started_at": "YYYY-MM-DD HH:MM",
  "last_updated": "YYYY-MM-DD HH:MM",
  "chapters": {
    "chapter1_2_7": {"status": "completed", "file": "...", "lines": 0},
    "chapter3_4": {"status": "completed", "file": "...", "lines": 0},
    "chapter5_6": {"status": "pending", "file": null, "lines": 0}
  },
  "planned_chapters": ["chapter1_2_7", "chapter3_4", "chapter5_6"],
  "next_action": "补写 chapter5_6"
}

创建时机：Phase 2 第一个 subagent 启动时
更新时机：每个章节文件写入完成后立即更新 status="completed" 和 file/lines
读取时机：每次 session 开始时（见 AGENTS.md "每次 Session 开始时"步骤），优先检查同目录是否存在 *_任务状态.json，若有则加载并告知用户未完成任务
删除时机：Phase 2 全部章节完成后（验证通过），删除状态文件或标记 `phase": "Phase 2 完成"

章节完整性自动校验（强制步骤）： Phase 2 最后一个 subagent 完成后，立即执行以下校验，全部通过方可进入 Phase 3：

# 伪代码
for ch in planned_chapters:
    if not os.path.exists(f"{paper_prefix}_{ch}.md"):
        abort("❌ 缺失章节: {ch}，无法进入 Phase 3")

# 字数门槛校验
for ch_file in chapter_files:
    lines = count_lines(ch_file)
    if lines < 100:  # 低于此行数认为内容不足
        abort("❌ {ch_file} 内容不足（{lines}行），请补充")


print("✅ 章节完整性校验通过：N/N 章存在，内容充足")

起草约束（前置查重）：

引用他人观点时必须 paraphrase，禁止直接复制原文
每引用一个理论/数据必须标注来源
连续≥30字与参考文献重合的内容需特殊标记

写作语法规范（必读）

撰写初稿时必须严格遵守以下语法规范，避免 Word 转换后出现视觉噪音：

语法元素	正确用法	错误用法（会导致排版问题）
章节标题	使用 `# 第X章` / `## X.X` / `### X.X.X` 层级，禁止使用 `## 第X章`/`### 第X.X` 等混合格式	不要用 `**` 包裹标题文字
参考文献	必须使用 `## 参考文献`（二级节标题），不得使用 `### 参考文献` 或 `# 参考文献`	参考文献是正文后的独立部分，不是章也不是普通节，与一级节同级
列表项小标题	使用 `### 1.2.1 标题文字` 格式	不要写成 `（1）标题` 或 `小节要点`
正文目录章节	严禁在正文内生成「目录」章节（如 `## 目录` / `### 目录`），正文内容应直接按层级展开，不需要在章节内部再写目录	目录是论文整体结构页，由md2docx在摘要后自动生成，不得在正文章节内自建目录
正文段落	普通文字，首行缩进2字符	绝对不要在正文中使用 `加粗` 来强调术语
表格标题行	放在表格上方，另起段落	表格标题不要用 `加粗`
图表编号说明	段落形式："图1.1展示了..."	不要用 `图1.1` 加粗形式
矩阵/得分说明	段落形式："评分说明：..."	不要写成 `评分说明：` 加粗

核心原则：

**文字** 在 Word 中会变成「加粗」，只应用于真正的标题层级，不能用来强调正文中的术语或概念
正文段落中需要提及某个术语时，直接写普通文字，不加粗
每个 ** 的使用都应有对应的 Word 样式（标题/加粗正文），而非语义标记

Phase 2.5：用户确认节点（人工门槛）

⚠️ 此节点不可跳过。

将 Phase 2 输出的章节内容整理给用户，用户确认：

各章节核心观点是否符合预期
大方向无误后再送审

Phase 2.5 核心章节完整性自动检查（强制步骤）：在展示章节内容给用户确认前，先执行自动检查，发现问题则弹窗提示，不展示确认按钮：

# 伪代码
# 第5章必须包含战略选择相关关键词
strategy_kw = ['战略选择', '竞争战略', '差异化', '集中化', '成本领先', 'QSPM']
if not any(kw in chapter5_content for kw in strategy_kw):
    abort("❌ 第5章未包含战略选择相关内容，请补充后再确认")

# 第6章必须包含实施保障相关关键词
protect_kw = ['实施', '保障', '组织', '人才', '财务', 'KPI', '考核']
if not any(kw in chapter6_content for kw in protect_kw):
    abort("❌ 第6章未包含实施保障相关内容，请补充后再确认")

# 字数门槛
if len(chapter5_content) < 2000:
    abort(f"⚠️ 第5章字数过少（{len(chapter5_content)}字），内容可能不足")
if len(chapter6_content) < 2000:
    abort(f"⚠️ 第6章字数过少（{len(chapter6_content)}字），内容可能不足")

print("✅ 核心章节完整性检查通过")

如需大改，返回 Phase 2 对应章节重写。

Phase 3：双版本审核

目标： Review Agent 分别对版本H 和版本O 输出独立审核报告。

审核维度（逐项打分 + 修改建议）：

一、格式维度（详细标准）

检查项	具体标准
封面	✅ 包含：学校代码/分类号/密级/UDC/论文题目/作者/专业/方向/导师/答辩日期
原创性声明	✅ 含声明正文+签名栏+日期，位于封面之后、摘要之前
中文摘要	标题"摘要"两字间空两格，黑体16磅加粗居中，单倍行距，段前24磅，段后18磅；内容不少于800字，宋体12磅（小四），行距20磅，段前段后0磅；关键词3-5个，格式同正文，"关键词"三字加粗，分号分隔
英文摘要	标题"Abstract"，Arial 16磅加粗居中，单倍行距，段前24磅，段后18磅；内容Times New Roman 12磅，行距20磅；关键词3-5个，"Key Words"加粗，分号分隔，与中文关键词一一对应
目录	标题"目录"两字间空两格，黑体16磅加粗居中，单倍行距，段前24磅，段后18磅；从绪论开始列出章节名称与页码；各章目录：宋体12磅加粗，单倍行距，段前6磅，段后6磅，两端对齐，页码右对齐；一级节：宋体12磅，左缩进1汉字；二级节：仿宋10.5磅，左缩进2汉字；自动生成，纳入1-3级标题
正文各章标题	"第X章 ×××"，黑体16磅加粗居中，单倍行距，段前24磅，段后18磅，章序号与章名称之间空两格，每章另起一页
一级节标题	"1.2 ×××"，黑体14磅顶左，单倍行距，段前24磅，段后6磅，序号与题名之间空两格
二级节标题	"1.2.1 ×××"，黑体13磅，左缩进两字，单倍行距，段前12磅，段后6磅，序号与题名之间空两格
三级节标题	"（1）×××"，宋体12磅，左缩进两字，单倍行距，与正文同段
正文	宋体12磅（英文Times New Roman 12磅），两端对齐，首行左缩进2个汉字符，段前段后0磅，行距20磅
图号图题	图号+图题置于图下方，宋体10.5磅加粗居中，单倍行距，段前6磅，段后12磅；图注左缩进两字；图中文字宋体10.5磅（英文Times New Roman 10.5磅）
表号表题	表号+表题置于表上方，宋体10.5磅加粗居中，单倍行距，段前6磅，段后6磅；表注左缩进两字；表中文字宋体10.5磅（英文Times New Roman 10.5磅）
表格	三线表（顶线、表头底线、底线），无竖线
图表编号	阿拉伯数字分章依序连续编码，如"图1.1"、"表3.2"
注释	页下注，以①②③……连续编号（不得使用上标形式的脚注）
参考文献	正文引用用作者年制（不得使用上标加序号形式）；文后"参考文献"标题左对齐；中文在前英文在后分别排序；中文用宋体小四号全角标点；英文用Times New Roman小四号，作者姓前名后缩写，杂志名书名斜体
页码	前置部分（封面/声明/摘要/目录）用罗马数字；正文部分（从绪论起）用阿拉伯数字
附录	标题格式同章标题；内容格式同正文；用大写字母A/B/C编序号（如附录A）；只有一个附录名为"附录"不编号；图表编号与正文分开如"图A.1"
致谢	标题"致谢"两字间空两格，格式同章标题；内容格式同正文

二、大纲维度

检查项	具体标准
大纲合规	每章内容不得超出原定大纲范围，超出章节标★
每章结构	每章≥2节，每节≥2点，每点≥5行

三、内容准确性维度

检查项	具体标准
来源标注	每引用一个理论/数据必须标注来源，无来源结论标⚠️
数据一致	正文数据前后矛盾处标⚠️

四、查重风险维度

检查项	具体标准
连续重合	连续≥30字与参考文献重合标🔴，需paraphrase

五、学术规范维度

检查项	具体标准
引用完整率	引用标注完整率必须达到100%
术语规范	术语首次出现须全称+后续简称
正文中文格式	一个人：作者姓名（2018）；两个人：作者1和作者2（2018）；三个及以上：第一作者等（2018）
正文英文格式	一个人：Betts（2018）；两个人：Betts和Taylor（2018）；三个及以上：Betts等（2018）
文后中文格式	期刊：作者：《题名》，《刊名》，年份期次；专著：作者：《书名》，出版社年份；论文集：作者：《题名》，主编，《论文集名》，出版社年份
文后英文格式	作者姓写在前名缩写在后，杂志名书名斜体；同一作者同年多篇加a/b/c区分

六、写作语法维度（新增）

检查项	具体标准
正文加粗	正文段落中出现 `xxx` 标🔴，应改为普通文字；标题级加粗（`## 标题`中的加粗）除外
列表项格式	小节内的要点不应以 `（1）xxx` 加粗形式呈现，应用 `###` 升为正式节标题或改为普通正文
表格标题行	表格标题行应是普通段落文字（如"表3-1 外部因素评价矩阵"），不应加粗或居中加粗
图表编号格式	引用图表时使用自然句式"如图1.1所示"，不应 `图1.1` 加粗形式
过渡句式	章节过渡段落应使用自然叙述，不应大量使用 `xxx领域` 加粗术语作为领起

输出物：

审核报告H（H版本的优劣势 + 问题清单 + 每条修改指令）
审核报告O（O版本的优劣势 + 问题清单 + 每条修改指令）

⚠️ 整合指令模板： 每条问题后面必须附带具体的整合指令，格式：

问题：{描述}
→ 整合指令：{采用哪个版本的什么部分，如何合并}

Phase 3.5 深度学术评审（固定节点）

⚠️ 强制执行，不得跳过。

目标： 使用严格学术标准对 Phase 3 审核报告进行二次审查，补充格式审核之外的学术规范性检查（逻辑链、引用规范性、数据可信度、学术创新性）。

前提： Phase 3 审核报告已完成（审核报告H.md + 审核报告O.md）

执行方式：

# Phase 3：Reviewer 审核（规则型快速审核）
sessions_spawn(mode="run", runtime="subagent",
  task="执行 MBA 论文 Phase 3 双版本审核，输出审核报告H 和 审核报告O。",
  taskName="phase3_reviewer")

# Phase 3.5：DeepReviewer 深度学术评审（独立执行）
sessions_spawn(mode="run", runtime="subagent",
  task="执行 MBA 论文 Phase 3.5 深度学术评审，输出评审报告。",
  taskName="phase3_5_deep_reviewer")

输出物：

审核报告_Phase3.5_深度学术评审_v1.0.md

Phase 3 vs Phase 3.5 区别：

Phase 3：格式+大纲+内容准确性审核（快速结构化Review Agent）
Phase 3.5：学术深度评审（论证逻辑、引用规范性、数据可信度、学术写作规范）

两者互补，不替代。Phase 3.5 是固定节点，Phase 3 完成即触发。

⚠️ 执行要点：

Phase 3.5 紧接在 Phase 3 三个子审核任务完成后立即执行，不等待用户指令
Phase 3.5 完成后的 P0 问题清单是 Phase 4 整合修复的直接输入
Phase 3.5 评审报告中的「修改优先级」直接指导 Phase 4 的修复顺序

Phase 4：整合与升华

目标： Integrator 汇总 Phase 3 + Phase 3.5 的全部评审结果，制定整合方案，Orchestrator 执行整合。

⚠️ 前提输入（两份报告必须齐全）：

Reviewer（Phase 3）输出：审核报告H + 审核报告O（格式/大纲/内容结构化问题清单）
DeepReviewer（Phase 3.5）输出：深度学术评审报告（P0/P1/P2分级，逻辑链/引用/数据可信度问题）

执行逻辑：

Integrator 读取 Phase 3 两份审核报告 + Phase 3.5 评审报告
合并去重问题清单：同一问题被两方提及的，合并为一条，保留最高优先级
按优先级排序（P0→P1→P2）
对每个问题判断出在哪个版本，给出整合指令
优先保留逻辑链完整、论证深入的版本
对格式规范性问题参考版本O的处理方式
不强行整合——冲突时保留质量更高的版本
确保全文语言风格、术语体系统一

⚠️ 核心原则：取长补短，但不为统一而破坏内容质量。

Phase 4 整合后自动验证报告（强制步骤）：整合脚本执行完毕后、进入 Word 输出前，自动输出结构化验证报告，未全部通过则中止 Word 输出：

# 伪代码
chapters = re.findall(r'^# 第[1-7]章', content, re.MULTILINE)
end_markers = re.findall(r'===END===', content)
ref_pos = content.find('## 参考文献')
ch7_pos = content.find('# 第7章 结论')

report = f"""
=== 整合版验证报告 ===
✅ 章节数：{len(chapters)}/7
{'✅' if not end_markers else '❌'} 合并残留：{len(end_markers)} 处
{'✅' if ref_pos > 0 else '❌'} 参考文献：{'存在' if ref_pos > 0 else '缺失'}
字 数：{len(content)} 字
---
状态：{'✅ 可进入 Word 输出' if not end_markers and len(chapters)==7 else '❌ 需修复'}
"""
print(report)
if end_markers or len(chapters) != 7:
    abort("❌ 整合版存在致命问题，停止 Word 输出")

Word 输出质量保障（新增）

md2docx 转换脚本需满足以下要求，否则会在 Word 中产生视觉噪音：

1. 正文加粗过滤

脚本在转换时应识别：出现在正文段落（非标题级）内的 **text**，应去掉 ** 转为普通文字，而非保留粗体
识别方法：行不以 # / ## / ### 开头，且不以 **xxx** 整段加粗（整段加粗的标题除外）
表格单元格内的 ** 也须同步清除，避免三线表表头出现裸星号
脚本实现要点：add_table() 函数中，每个单元格写入前需执行 re.sub(r'\*\*([^*]+)\*\*', r'\1', cell_text)

2. 表格标题行处理

表格上方通常应有图注/表注段落（如"表3-1 外部因素评价矩阵"），该段落应加粗居中
表格本身不使用竖线以外的多余边框线，输出为三线表样式

3. 标题层级确认

每章标题（# 第X章）后应自动插入分页符（标题后分页，避免第一页空白）

规则型 vs 审核型分工原则（重要）

核心原则：脚本管得了的，Agent 不重复检查；脚本管不了的，Agent 才来管。

规则型（脚本固定生成，Agent 跳过）

规范项	处理方式
摘要标题"摘要"	黑体16磅加粗居中，单倍行距，段前24磅段后18磅
摘要内容	宋体12磅，行距20磅，段前段后0磅
Abstract标题	Arial 16磅加粗居中，单倍行距，段前24磅段后18磅
关键词/Key Words	3-5个，对应关键词加粗
各章标题"第X章"	黑体16磅加粗居中，段前24磅段后18磅，章后分页
一级节标题"1.2"	黑体14磅，段前24磅段后6磅
二级节标题"1.2.1"	黑体13磅，段前12磅段后6磅
三级节标题"（1）"	宋体12磅，左缩进2字，与正文同段
正文段落	宋体12磅，首行缩进2汉字，行距20磅
图号/图题	图下方，宋体10.5磅加粗居中
表号/表题	表上方，宋体10.5磅加粗居中
三线表	顶线1.5磅/表头底线0.75磅/底线0.5磅，无竖线
注释	页下注，①、②、③连续编号
正文引用格式	作者年制（作者，2020），不得上标编号
参考文献中英文分编+字母排序	`_flush_refs()` 分两块写
附录/致谢标题	格式同章标题
表格标题在表格上方	脚本校验告警
`## 第X章` 等混合格式	脚本告警
`加粗` 正文残留	`strip_bold()` 清除

⚠️ 脚本已覆盖的规范，Agent 只校验输出结果是否符合预期，不重复检查。

审核型（Agent 判断，脚本无法处理）

审核项	判断说明
摘要内容字数≥800字	需全文字数统计
关键词数量3-5个	数量检查
正文字数≥3.5万字	需全文字数统计
正文结构（≥3章/章≥2节/节≥2点/点≥5行）	结构化扫描+语义判断
参考文献在正文中有对应引用	全文交叉验证
引用格式细节（期刊名斜体、年份位置、作者顺序）	对照规范5.2逐条核对
逻辑链完整性	需全文语义理解
学术创新性	需领域知识
数据可信度	需外部核实
论证深度	需语义理解
查重风险（连续≥30字重合）	全文扫描

⚠️ 脚本处理过的格式输出结果，Agent 只抽查是否按预期工作，不做全面复检。

如需大改：

细节问题 → 打回 Phase 4 局部修改
框架/逻辑问题 → 打回 Phase 2 重写对应章节

输出物：

论文_{题目}_v4.0_终稿.docx

Phase 5.1：去AI味（可选）

前置检测： 判断 humanize-chinese skill 是否已安装。

HUMANIZE_DIR="~/.openclaw/workspace/skills/humanize-chinese"
if [ -d "$HUMANIZE_DIR/scripts" ]; then
    echo "SKILL_INSTALLED"
else
    echo "SKILL_NOT_INSTALLED"
fi

分支逻辑：

状态	行为
skill已安装	直接展示「去AI味」选项
skill未安装	展示选项但提示「需先安装」，用户确认后自动安装到 `~/.openclaw/workspace/skills/`

自动安装命令：

git clone https://github.com/example/humanize-chinese.git ~/.openclaw/workspace/skills/humanize-chinese

⚠️ 安全检查：安装前需确认来源可信，参考 AGENTS.md skill安装安全规则。

触发条件： 用户勾选「去除AI味」选项时执行。

执行方式： HumanizerAgent 调用 humanize-chinese skill 的 CLI 脚本。

执行流程：

步骤	操作	工具
1	检测AI痕迹评分（原文）	`detect_cn.py {源文件} -s`
2	学术风格降重	`academic_cn.py {源文件} -o {润色后文件} -a --compare`
3	验证降重效果	`detect_cn.py {润色后文件} -s` 确认分数下降
4	生成差异报告	`compare_cn.py {源文件}` 对比
5	输出两份md文件	写文件

输出物：

{论文名}_整合版.md                    （原文，不改动）
{论文名}_整合版_润色后.md             （去AI味后）
润色差异报告.md                       （差异对照）

脚本路径：

SKILL_DIR="~/.openclaw/workspace/skills/humanize-chinese"
python3 $SKILL_DIR/scripts/detect_cn.py "$src" -s
python3 $SKILL_DIR/scripts/academic_cn.py "$src" -o "$dst" -a --compare
python3 $SKILL_DIR/scripts/detect_cn.py "$dst" -s

⚠️ 数据完整性保障：

EFE/IFE/QSPM矩阵数字不得修改
所有事实、数据、案例保持原样
仅改表达方式，不改内容实质

Phase 5.2：Word文档生成

目标： 生成Word文档并告知存储位置

执行步骤：

判断去AI味选项：
- 用户勾选 → 生成两份Word（Original + Polished）
- 用户未勾选 → 仅生成一份Word（Original）

生成Word：

MD2DOCX="~/.openclaw/skills/mba-thesis-workflow/scripts/md2docx_strict.py"
python3 $MD2DOCX "{整合版.md}" "{论文名}_Original.docx"
python3 $MD2DOCX "{整合版_润色后.md}" "{论文名}_Polished.docx"

告知存储位置： Word文档保存到 ~/.openclaw/workspace/ 目录，完成后告知用户具体文件路径。

⚠️ Loop 设计原则（v1.7 引入）

本节为 v1.7 新增的架构层增强。 MBA 论文写作是一个多阶段、有审核、有反馈、需要持续推进直到交付的复杂任务，这正是 AI Agent Loop（ReAct / OpenAI Agents SDK "Agent loop" 模式）的最佳应用场景之一。本 skill 借鉴 Loop Agent 的"感知 → 思考 → 行动 → 观察"四步循环思想，在保持 7 阶段状态机主流程不变的前提下，在架构层引入 5 个 Loop 元素。

5 个 Loop 元素

Loop 元素	作用	对应 Loop Agent 概念
① Orchestrator Loop	每 Phase 完成后自动判断下一步：通过 → 下一 Phase；缺条件 → 提示用户；出错 → 自动打回	Agent loop（OpenAI Agents SDK 内置运行时）
② Phase 内部自检 Loop	每个 Phase 内部 Observe → Think → Act → Verify 四步循环	ReAct（Reasoning + Acting）
③ 审核 Loop	Phase 3 + 3.5 + 修订形成闭环：审→改→重审→...→连续2轮无新P0→通过	Multi-turn Self-Correction
④ Guardrails 校验	每 Phase 退出前必须通过规则脚本校验（章节完整性/引用/三线表/加粗/标题）	Guardrails（输入输出校验）
⑤ Verification Loop	Word 输出后自动校验格式，失败则提示并打回 Phase 4 修复	Verification（输出验证）

Loop 终止条件（明确化）

每个 Loop 必须有清晰的退出条件，避免"无限循环"：

Loop 类型	退出条件
Orchestrator Loop	全部 7 个 Phase 全部 `status="completed"`
Phase 内部自检 Loop	Guardrails 脚本 100% 通过
审核 Loop	连续 2 轮无新 P0/P1 问题
Verification Loop	Word 格式校验 100% 通过

最大重试次数：3 次（防止死循环）；超过则强制触发 Human-in-the-loop 让用户决策。

Human-in-the-loop 检查点（关键决策）

以下节点必须用户确认才能推进，不能由 Loop 自动跳：

检查点	确认内容	不确认的后果
Phase 1 末尾	写作任务书（题目/公司映射/大纲）	方向错了全白做
Phase 2.5 末尾	章节内容是否符合预期	跑偏了审完也白审
Phase 4 末尾	整合方案是否接受	整合错了质量更差
Phase 5.2 末尾	Word 文档是否符合预期	错版交付给导师

Orchestrator Loop 自动化（v1.7 新增）

目标：取代"每步手动 trigger"模式，让 Orchestrator 自动判断下一步动作。

实现方式：每 Phase 完成后，Orchestrator 读取 *_任务状态.json 并执行以下决策：

# 伪代码（Orchestrator 决策逻辑）
def decide_next_action(state):
    current_phase = state["phase"]
    if current_phase == "Phase 1 完成":
        if state.get("company_mapping") and state.get("outline_confirmed"):
            return "进入 Phase 2"
        else:
            return "提示用户补全公司映射表或大纲"
    
    elif current_phase == "Phase 2 完成":
        if all_chapters_exist(state) and word_count_check(state):
            return "进入 Phase 2.5（用户确认）"
        else:
            return "打回 Phase 2 补写缺失章节"
    
    elif current_phase == "Phase 3 完成":
        return "进入 Phase 3.5（自动触发，不得跳过）"
    
    elif current_phase == "Phase 3.5 完成":
        if has_p0_issues(state):
            return "进入 Phase 4 修订（修订后自动重审，最多 3 轮）"
        else:
            return "进入 Phase 4 整合"
    
    elif current_phase == "Phase 4 完成":
        if integration_validation_passed(state):
            return "进入 Phase 5 终审（用户确认是否继续）"
        else:
            return "打回 Phase 4 修复"
    
    elif current_phase == "Phase 5 完成":
        return "进入 Phase 5.1 [可选] / Phase 5.2 Word 输出"

关键不变量：

❌ 不允许 Phase 3.5 → Phase 4 的跳跃（必须等 Phase 3.5 完成）
❌ 不允许 Phase 2 → Phase 3 的跳跃（必须等 Phase 2.5 用户确认）
❌ 不允许跳过任何 Phase（即使 Guardrails 通过）

Phase 内部自检 Loop（v1.7 新增）

目标：每个 Phase 内部遵循 Observe → Think → Act → Verify 四步循环，确保输出符合规范。

通用模板（所有 Phase 适用）：

1. Observe  ——  读取上一阶段产出 + 状态文件
                ↓
2. Think    ——  判断本 Phase 任务清单（必须完成什么）
                ↓
3. Act      ——  执行 spawn / exec / 文件写入
                ↓
4. Verify   ——  运行 Guardrails 脚本校验
                ↓
              通过？→ 退出 Phase，更新状态
              不通过？→ 回到 Step 2 修订（最多 3 次）

Phase 2 内部自检示例：

Observe：读取 Phase 1 任务书（题目/公司映射/大纲）
Think：判断需要起草的章节（1/2/7 单版本，3-6 双版本）
Act：spawn 6 个 subagent（H 3个 + O 6个）
Verify：运行 loop_self_check.py
  - 检查 7 个文件存在
  - 检查每章 ≥ 100 行
  - 检查无 **正文加粗**
  - 检查无 ## 第X章 混合格式
通过？→ 退出 Phase 2，进入 Phase 2.5
不通过？→ 打回补写，最多 3 次后强制用户决策

审核 Loop 强化（v1.7 新增）

目标：把 Phase 3 + Phase 3.5 + Phase 4 修订 + Phase 5 终审串成闭环，自动重审直到质量达标。

审核 Loop 状态机：

[Phase 3 快速审核] ─→ 输出审核报告H + 审核报告O
        ↓
[Phase 3.5 深度评审] ─→ 输出 P0/P1/P2 分级问题
        ↓
   ┌─ 有 P0 问题？──── 是 ─→ [Phase 4 修订] ─→ 自动回到 Phase 3.5 重审 ─┐
   │                                          ↑                         │
   │  否（仅 P1/P2）──→ [Phase 4 整合] ─→ [Phase 5 终审] ─→ 通过 → 退出│
   │                                          ↑                         │
   │                                          └────── 连续 2 轮无新 P0 ─┘
   │                                                                    │
   └──────────────────── 超过 3 轮仍有 P0 ──→ 强制 Human-in-the-loop ───┘

自动重审触发条件：

Phase 3.5 输出有 P0 问题 → Phase 4 修订 → 自动重审
连续 2 轮 Phase 3.5 无新 P0 → 视为通过，进入 Phase 4 整合
累计修订超过 3 轮 → 强制触发用户决策

重审范围：

仅重审 P0 问题是否修复
不重复扫描全文（避免 LLM 上下文爆炸）
重审报告单独归档，命名 审核报告_Phase3.5_v{轮次}.md

Guardrails 校验（v1.7 新增）

目标：把所有"应该遵守的规范"做成自动化校验脚本，Agent 不再靠自觉。

Guardrails 校验脚本：scripts/loop_self_check.py

校验项（所有 Phase 退出前必须 100% 通过）：

#	校验项	失败时影响	实现方式
1	章节完整性	Phase 2/4 失败	扫描 `# 第[1-7]章` 数量
2	字数门槛	Phase 2/4 失败	`wc -l` 统计
3	参考文献存在	Phase 4 失败	扫描 `## 参考文献` 标题
4	无 `## 第X章` 混合格式	Phase 2/4 失败	正则匹配
5	无 `正文加粗`	Phase 2/4 失败	正则匹配（排除标题级）
6	引用完整性	Phase 2/4 失败	扫描 `(作者，年份)` 模式
7	三线表无竖线	Phase 4 失败	扫描 `
8	表格标题在表上方	Phase 4 失败	上下文检查
9	合并残留检查（`===END===`）	Phase 4 失败	字符串扫描
10	核心章节关键词检查	Phase 2.5 失败	关键词匹配（第5章战略/第6章实施）

使用方式：

# 校验单个文件
python3 scripts/loop_self_check.py --file 论文_xxx.md

# 校验整个 Phase
python3 scripts/loop_self_check.py --phase 2 --workspace ~/.openclaw/workspace/

# 输出 JSON 报告
python3 scripts/loop_self_check.py --file 论文_xxx.md --json > check_report.json

校验失败时的处理：

软错误（可自动修复）→ 自动修复并重试
硬错误（需 Agent 决策）→ 打回当前 Phase 重做
累计 3 次失败 → 强制 Human-in-the-loop

Verification Loop（v1.7 新增）

目标：Word 输出后自动校验格式，失败则提示并可选择打回 Phase 4 修复。

实现方式：

# Phase 5.2 完成后自动触发
python3 scripts/loop_self_check.py --file 论文_xxx_v4.0_终稿.docx --verify-docx

校验项（Word 文档）：

校验项	实现方式
分页符（每章后）	python-docx 扫描 page break
三线表	扫描表格边框
标题层级（黑体 16/14/13 磅）	扫描 run.font
正文行距 20 磅	扫描段落格式
`加粗` 已过滤	扫描 run.text 模式
参考文献中英文分编	扫描文档结构

失败处理：

软错误（脚本可修复）→ 自动修复并重新生成
硬错误（数据问题）→ 提示用户并打回 Phase 4

与 OpenClaw Agent Loop 的对应关系

OpenClaw / Loop Agent 概念	MBA Skill 实现
Agent loop（自动推进）	Orchestrator Loop
Tool invocation	sessions_spawn / exec / hermes chat
Self-correction	审核 Loop（Phase 3 + 3.5 + 修订）
Guardrails	loop_self_check.py 脚本
Human-in-the-loop	Phase 1/2.5/4 强制用户确认
Sessions（持久状态）	`*_任务状态.json`
Tracing（追踪）	各 Phase 输出文件 + 状态文件
Verification	Verification Loop（Word 格式校验）

关键差异：MBA Skill 是多阶段状态机 + 内部 Loop 的混合架构，不是纯 Loop Agent。这是有意为之——MBA 论文是高 stakes 任务，需要明确的状态边界和人工检查点，不能完全自动化。

v1.8 路线图（待实现，本节为设计预览）

本节为 v1.8 路线图，仅作设计预览。 v1.7 的 Guardrails 脚本与 Loop 元素已可用，v1.8 将把"决策逻辑"从伪代码（写在 SKILL.md 里）升级为可执行脚本。

v1.8 的目标

将 v1.7 写在 SKILL.md 里的伪代码决策逻辑（Orchestrator Loop），升级为可执行的 orchestrator.py 脚本，实现"用户不用每步 trigger、Orchestrator 自己跑"。

4 个子任务

子任务 1：状态文件自动生成与维护

目标：状态文件 *_任务状态.json 不再靠 agent 手写，由 orchestrator.py 自动管理。

关键改动：

引入 orchestrator/state_manager.py
提供 API：load_state() / save_state() / update_phase() / increment_retry()
状态文件 schema 文档化（v1.7 已有非正式 schema，v1.8 正式化）

预计代码量：~150 行

子任务 2：Orchestrator 主循环可执行化

目标：把 v1.7 写在 SKILL.md 里的 decide_next_action(state) 伪代码，移植到 orchestrator/main.py。

关键改动：

引入 orchestrator/main.py（主循环）
决策树从伪代码 → Python 代码
集成 loop_self_check.py（v1.7 已实现）作为输入
输出：Phase X → Phase Y 决策 + 自动调用 sessions_spawn 触发下一 Phase

预计代码量：~300 行

决策树示例（v1.7 伪代码 → v1.8 Python）：

# v1.7 伪代码（写在 SKILL.md）
def decide_next_action(state):
    if state["phase"] == "Phase 2 完成":
        if all_chapters_exist(state):
            return "进入 Phase 2.5"
        else:
            return "打回 Phase 2"

# v1.8 Python（写在 orchestrator/main.py）
def decide_next_action(state: dict) -> str:
    phase = state.get("phase")
    if phase == "Phase 2 完成":
        chapters = state.get("chapters", {})
        all_done = all(c.get("status") == "completed" for c in chapters.values())
        if all_done:
            return Action.ENTER_PHASE_2_5
        else:
            missing = [k for k, v in chapters.items() if v.get("status") != "completed"]
            return Action.ROLLBACK_TO_PHASE_2.with_reason(f"缺失章节: {missing}")

子任务 3：自动 spawn 与状态联动

目标：Orchestrator 决策后自动触发下一 Phase 的 subagent，并把状态联动起来。

关键改动：

引入 orchestrator/trigger.py
接收决策结果 → 构造 sessions_spawn 调用 → 等待 subagent 完成 → 更新状态
失败重试机制（v1.7 概念 → v1.8 可执行）

预计代码量：~200 行

子任务 4：Human-in-the-loop 检查点封装

目标：把 v1.7 列出的 4 个强制人工确认节点（Phase 1/2.5/4/5.2）做成"标准中断点"。

关键改动：

引入 orchestrator/hil.py
提供 request_user_confirmation(checkpoint, content) API
Orchestrator 遇到检查点 → 暂停 → 发飞书消息 → 等用户回复 → 继续

预计代码量：~100 行

v1.8 优先级与依赖

子任务	优先级	依赖	预计工期
1. 状态文件管理	🔴 P0	无	1 天
2. Orchestrator 主循环	🔴 P0	子任务 1	2 天
3. 自动 spawn 联动	🟡 P1	子任务 1, 2	1 天
4. HIL 检查点封装	🟡 P1	子任务 1	0.5 天

建议执行顺序：1 → 2 → 3 → 4（串行）

v1.8 改动影响范围

✅ 不破坏 v1.7：v1.7 的 Guardrails 脚本、Loop 元素、文档全部保留
✅ 不破坏主流程：7 阶段状态机不变
🆕 新增：orchestrator/ 目录（4 个 Python 文件）
🆕 新增：orchestrator.py 主入口脚本
🆕 可选：把 v1.7 写在 SKILL.md 里的伪代码搬走（搬到 orchestrator/main.py），SKILL.md 只保留设计理念

v1.8 成功标准

用户启动论文任务后，不需要每步 trigger
Orchestrator 自动读取状态 → 决策 → 触发 → 更新 → 循环
4 个 Human-in-the-loop 节点正常工作
Guardrails 失败时自动打回对应 Phase
累计 3 次失败强制 HIL
全部 7 个 Phase 完成后自动退出 Orchestrator Loop

何时启动 v1.8？

建议条件（任一满足即可启动）：

v1.7 的 Guardrails 脚本在实际论文中验证 ≥ 3 次无 bug
用户提出"希望 Orchestrator 真的能自动跑"
出现手动 trigger 失误导致流程中断的情况

不在 v1.8 范围（v2.0+ 考虑）

❌ 多论文并行（依赖 v1.8 状态文件抽象）
❌ 导师反馈 Loop（需要外部接口）
❌ AI 辅助选题（前置 Loop，不在主流程内）
❌ 跨论文知识库（独立子系统）

附录：v1.7 → v1.8 → v2.0 演进路径

v1.7（当前）        v1.8（路线图）       v2.0（未来）
  │                   │                    │
  ├─ Loop 概念声明    ├─ Orchestrator.py  ├─ 多论文并行
  ├─ Guardrails 脚本  ├─ 状态文件管理     ├─ 导师反馈 Loop
  ├─ 参考文档         ├─ 自动 spawn 联动  ├─ AI 辅助选题
  └─ (伪代码决策树)   └─ HIL 检查点封装   └─ 跨论文知识库
       │                   │                    │
       └──── 渐进式升级 ────┴──── 长程演进 ─────┘

设计原则：

每个版本都是 additive changes（不破坏上一版）
每个版本都有独立可用价值
每个版本都有明确退出标准

thesis-workflow

Install

MBA/学术论文多Agent协作工作流

⚠️ 触发规则（必须遵守）

适用场景

核心架构

Agent 设计原则（职责单一化）

关键实现说明

版本H的调用方式（H是关键区分）

版本O的调用方式

数据查询工具（Phase 1-4 可按需调用）

Phase 详解

Phase 1：规划与定稿（Q&A确认）

Phase 2：分工起草与合并

⚠️ Phase 2 执行前检查（强制，逐项确认后方可启动）

⚠️ Phase 2 强制检索要求（依据论文主题动态调整）

章节×版本对照表（必须全部 spawn，不得遗漏）

写作语法规范（必读）

Phase 2.5：用户确认节点（人工门槛）

Phase 3：双版本审核

一、格式维度（详细标准）

二、大纲维度

三、内容准确性维度

四、查重风险维度

五、学术规范维度

六、写作语法维度（新增）

Phase 3.5 深度学术评审（固定节点）

Phase 4：整合与升华

Word 输出质量保障（新增）

1. 正文加粗过滤

2. 表格标题行处理

3. 标题层级确认

规则型 vs 审核型分工原则（重要）

规则型（脚本固定生成，Agent 跳过）

审核型（Agent 判断，脚本无法处理）

Phase 5.1：去AI味（可选）

Phase 5.2：Word文档生成

⚠️ Loop 设计原则（v1.7 引入）

5 个 Loop 元素

Loop 终止条件（明确化）

Human-in-the-loop 检查点（关键决策）

Orchestrator Loop 自动化（v1.7 新增）

Phase 内部自检 Loop（v1.7 新增）

审核 Loop 强化（v1.7 新增）

Guardrails 校验（v1.7 新增）

Verification Loop（v1.7 新增）

与 OpenClaw Agent Loop 的对应关系

v1.8 路线图（待实现，本节为设计预览）

v1.8 的目标

4 个子任务

子任务 1：状态文件自动生成与维护

子任务 2：Orchestrator 主循环可执行化

子任务 3：自动 spawn 与状态联动

子任务 4：Human-in-the-loop 检查点封装

v1.8 优先级与依赖

v1.8 改动影响范围

v1.8 成功标准

何时启动 v1.8？

不在 v1.8 范围（v2.0+ 考虑）

附录：v1.7 → v1.8 → v2.0 演进路径

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