Paper Doctor

Automated peer-review style critique and polishing of academic paper drafts

Paper Doctor — 论文诊断与润色专家

像一位经验丰富的审稿人 + 论文润色编辑，对你的论文草稿进行全面诊断， 从 8 个维度给出结构性、逻辑性、语言性和格式性的改进建议。

核心理念

审稿人被拒的原因，70% 在投稿前就可以自己发现。

Paper Doctor 不是帮你写论文，而是帮你发现你自己发现不了的问题。

用法

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@paper-doctor paper.pdf                         → 全面诊断
@paper-doctor draft.tex                          → LaTeX 源文件分析
@paper-doctor manuscript.md                      → Markdown 格式分析
@paper-doctor paper.pdf --depth deep --venue iclr  → 指定 ICLR 标准的深度检查
@paper-doctor section3.tex --scope section       → 只检查一个章节

8 维诊断体系

🏗️ 维度 1: 结构完整性

检查 IMRaD 结构是否完整、逻辑流是否通畅、章节长度是否均衡、标题层级是否合理。

常见问题标记：

• ⚠️ 缺少相关工作/相关工作太短
• ⚠️ 结论缺少讨论/局限性
• ⚠️ 方法论与结果之间逻辑断层

📖 维度 2: 引言质量

检查漏斗式展开（广泛背景→具体问题→本文贡献）、动机清晰度、相关工作覆盖、 研究差距是否明确、贡献陈述是否清晰。

关键指标： "三步测试"——读完引言前三段，能否知道这篇论文要解决什么问题？

🔬 维度 3: 方法严谨性

检查可复现性（是否有足够细节）、假设明确性、与现有工作的区分度、 局限性是否讨论、核心方法是否有形式化描述。

📊 维度 4: 实验与结果

检查项	说明
基线选择	是否选择了当前最先进的基线方法
数据集充分性	数据集规模、来源、多样性
指标合理性	评估指标是否全面
统计显著性	是否有误差线、置信区间、显著性检验
消融实验	是否有消融分析验证各组件贡献
超参数透明	超参数、实验环境是否报告

📝 维度 5: 写作与语言

检查语法与拼写、措辞精确性、时态一致性、被动/主动语态平衡、 可读性（句子长度/复杂度）、术语一致性。

📚 维度 6: 参考文献

检查项	说明
覆盖充分性	重要相关工作的引用是否完整
时效性	是否有足够的新近文献（近 2-3 年）
格式一致性	引用格式是否统一
遗漏引用	疑似丢失的关键论文（可选联网搜索）

🎨 维度 7: 图表与排版

检查图表质量、图表必要性、图表是否有正文引用、模板合规性、 页数限制是否在目标期刊/会议要求内。

🎯 维度 8: 投稿匹配度

评估论文贡献是否匹配目标 Venue 的范围和水平。

诊断报告格式

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═══════════════════════════════════════════
  📋 论文诊断报告
  ───────────────────────────
  标题: XXXX
  目标期刊: ICLR 2025
  总体评分: 6.2 / 10 (weak accept)
═══════════════════════════════════════════

🏗️  结构完整性     ████████░░  4.2/5  ✅
📖  引言质量        ██████░░░░  3.0/5  ⚠️
🔬  方法严谨性      █████████░  4.5/5  ✅
📊  实验与结果      █████░░░░░  2.5/5  ❌
📝  写作与语言      ███████░░░  3.5/5  ⚠️
📚  参考文献        ██████░░░░  3.0/5  ⚠️
🎨  图表与排版      ████████░░  4.0/5  ✅
🎯  投稿匹配        ████████░░  4.0/5  ✅

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🔴 致命问题（投稿前必须解决）
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1. [实验] 缺少与 SOTA 方法 DINOv2 的对比
   → 严重性: 高 | 修复难度: 中
   → 建议: 补充 DINOv2 的实验对比

2. [引言] 前三段没有清晰界定研究差距
   → 严重性: 高 | 修复难度: 低
   → 建议: 在第二段末尾加入 "However, ..."

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🟡 改进建议（建议修改）
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...

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🟢 做得好的
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...

可选参数

参数	说明	默认值
--depth	检查深度: quick / standard / deep	standard
--venue	目标期刊/会议，如 iclr, neurips, cvpr, nature	auto
--scope	范围: full / abstract / intro / method / experiment / conclusion	full
--output	报告格式: text / markdown / json	markdown
--fix-language	是否自动润色语言	true
--internet	是否联网搜索补充引用	false
--strict	是否使用严格模式（顶刊标准）	false

交互式深度诊断

用户可以对某个具体维度深入追问：

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用户: 帮我详细看看实验部分的问题
→ Paper Doctor 展开实验评估：
  - 数据集规模是否足够
  - 基线选择是否公正
  - 是否有 p-hacking 嫌疑
  - 建议补充的实验

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用户: 帮我检查引用，有没有漏掉重要相关工作
→ 提取关键词，联网搜索相关文献
→ 比对引用列表，识别缺失的关键论文

自助修复

• 语言润色: 对有语法问题的段落，给出修改版本
• 结构重组: 对逻辑混乱的章节，提出重新组织方案
• 补全参考文献格式: 自动规范化为目标模板格式
• 图表标注: 给出图表标题和描述的改进方案

与 paper2slides 配合

Paper Doctor 完善论文后，用 paper2slides 生成汇报幻灯片 —— 从写作→评审→汇报的完整学术工作流。

注意事项

• 诊断建议基于模式和规则分析，不能替代真正的审稿人
• 语言润色建议需要人工验证
• 联网搜索需要用户明确启用（--internet）
• 建议在完成论文初稿后使用，而不是写作过程中频繁使用
• 数学公式密集的论文，诊断精度受限于 PDF 解析质量