Academic Revision Checklist — Development skill for Claude Code

academic-revision-checklist

给英文学术写作用的修改清单：66 条规则，16 条快速清单，一套「一个案例，一条规则，查全文」的做法，和一个列候选的脚本。

这些规则来自我的英文博士论文（人机交互方向，2026 年 10 月通过答辩）五周、60 多轮的修改记录。每一条都是先在一个具体的句子上卡住，修好，再抽象成一条能拿去检查的规则，然后带着它把全文查一遍。

可以直接当清单读，也可以装成 Claude 的 skill，让 Claude 按这套做法逐句帮你查。

[English summary](#english)

「AI 痕迹」指什么

这里说的「AI 痕迹」，跟检测器查不查得出来没多大关系。它指的是读者第一次读就卡住、要回头再读一遍的地方。导师、委员会、审稿人读到这种地方，就会觉得是机器写的。

学校或期刊要求说明 AI 用在了哪里，就照规定写清楚。

十六条快速清单

改完一段，逐条问一遍。

1. 第一次读的人会在这一句停下吗？要读两遍的，写下原因。
2. 一句话只报一个结果。
3. 写了 more、higher，就写出和谁比。
4. significant 只用在差异、关联或检验上，不用在比例或平均数上。
5. this、these、the former、the name 这类词，指的东西在前一句之内吗？
6. 一个名字只指一样东西，普通词别撞上自己定义的术语。
7. 冒号只用来引出列表、引文、问题或定义。
8. 少用先否定再肯定的铺垫，带内容的否定留下。
9. 正文不用破折号连接分句。
10. 连着几句长度差不多、开头一样的，改掉一处。
11. 空的过渡词和段尾总结，能删就删，删不掉就换成具体内容。
12. 用自己和这个领域会用的词，能用常用词就不用生僻词。
13. 论文只写研究本身，不写论文是怎么改出来的。
14. 研究问题、引文、数字、自己的反思，不交给 AI 改。
15. 改完重读这一段和前一段，字数上限、段落长度这些硬指标再跑一遍。
16. 别人和 AI 的意见，先拿原文和数据对过，成立的才改。

66 条的完整版在 [`references/checklist.md`](references/checklist.md)，每条一句话；规则、改前改后的原句和查法在 [`references/patterns.md`](references/patterns.md)，编号一致。

文件

academic-revision-checklist/
├── README.md                    就是这个文件
├── SKILL.md                     给 Claude 的说明（英文）
├── LICENSE
├── references/
│   ├── checklist.md             16 条快速清单和 66 条一句话规则，从这里开始
│   ├── patterns.md              66 条的完整版：规则、论文里真改过的句子、怎么查
│   ├── workflow.md              一轮修改怎么走，外部意见怎么核对，给其他模型的提示词
│   ├── reading-protocols.md     像第一次读的人那样读，标题怎么读，出声读
│   └── lessons.md               九条原则和八条教训
└── scripts/
    └── flag_candidates.py       列出脚本找得到的候选：破折号、冒号、对比句式等

规则和说明是中文写的，例子都是英文原句。

怎么用

1. 当清单读

从 `references/checklist.md` 开始。想知道某一条为什么要改、怎么改，就看 `patterns.md` 里同一个编号。

2. 装成 Claude Code 的 skill

git clone https://github.com/JimmyRaoUF/academic-revision-checklist.git ~/.claude/skills/academic-revision-checklist

然后在 Claude Code 里说「用 academic-revision-checklist 检查 chapter3.tex」，或者输入 `/academic-revision-checklist`。只想在一个项目里用，就放到那个项目的 `.claude/skills/` 下面。

3. 在 Claude 网页版或桌面版里用

把整