FactoriaGo — 学术论文修订助手

Name: FactoriaGo — 学术论文修订助手
Author: Ge Yanhao

Ge Yanhao

FactoriaGo — 学术论文修订助手

v2.9.7

FactoriaGo 是一个 AI 原生的 LaTeX 编辑平台，专注于学术论文修订和重新提交。核心功能包括：将审稿人反馈转化为结构化的修订计划、生成审稿人回复信、分析审稿意见、编辑 LaTeX 稿件。支持调用 Claude、GPT-4o、Gemini 等主流 AI 模型辅助写作和修订。

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by @gyh2556406 (Ge Yanhao)·MIT-0

文档工具 AI模型访问自动化学习教育工作流

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License

MIT-0

最后更新

2026/4/14

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可疑

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OpenClaw

可疑

medium confidence

该技能的代码和指令与其声明的目的（FactoriaGo 论文修订）基本一致，但在环境变量声明和凭据处理方面存在一些不一致之处，在安装前应予以了解。

评估建议

安装/使用此技能前需考虑的事项：- 该技能似乎能实现其声称的功能：调用 FactoriaGo API（editor.factoriago.com）管理项目、文件、审稿分析、AI 聊天和 LaTeX 编译。- 需注意的不一致：注册表未报告所需的环境变量，但附带的客户端脚本期望在 FACTORIAGO_COOKIE 中获取会话 cookie。预计需要设置该环境变量或通过脚本登录。- 敏感凭据：使用 AI 功能必须提供 LLM API 密钥，技能指示通过 POST /settings/llm 将其保存到 FactoriaGo。这意味着您的 LLM API 密钥将被发送到 FactoriaGo 服务器并存储（据称已加密）。只有信任远程服务及其隐私/安全实践后才能继续。- 会话 cookie 权限：会话 cookie（connect.sid）有效验证您的账户。不要将其粘贴到不受信任的渠道。尽可能优先使用 Web UI 配置密钥。- 验证端点和域名：脚本和文档主要使用 editor.factoriago.com；一个文档片段引用了 factoriago.com — 确认您正在与预期域名（edito...

详细分析 ▾

✓ 用途与能力

名称/描述（FactoriaGo 论文修订、LaTeX 编辑、审稿人回复起草）与附带的文件和客户端脚本一致：脚本仅与 editor.factoriago.com 通信，并实现与文档一致的项目、任务、文件、聊天和 LLM 配置端点。

ℹ 指令范围

SKILL.md 和附带的文档指示代理和用户执行登录、管理会话 cookie、调用 /api 端点、上传 LLM API 密钥到平台、分析审稿意见、编辑文件和编译 LaTeX。这些指令保持在所述目的范围内。轻微不一致：某些文档对端点使用 factoriago.com 与 editor.factoriago.com（脚本使用 editor.factoriago.com）。该技能明确指示代理在 API 调用前请求凭据，并将会话 cookie 存储在环境变量中而不是文件中。

✓ 安装机制

仅提供指令的技能，带有捆绑的客户端脚本；没有安装规范，没有下载，除了用户本地运行的内容外不会写入磁盘。从交付角度来看，这是一种低风险的安装模式。

⚠ 凭证需求

注册表元数据未列出所需的环境变量或主要凭据，但捆绑的脚本期望在 FACTORIAGO_COOKIE 中获取会话 cookie（并且 SKILL.md 指示用户导出该环境变量）。此外，AI 功能要求您提供自己的 LLM API 密钥，技能指示通过 set-llm-config 将其发送到 FactoriaGo 服务器（服务器端存储）。请求会话 cookie 和 API 密钥与功能相称，但环境变量要求未在注册表中声明，且技能指示用户将敏感凭据上传到远程服务——这需要信任远程平台和技能作者。

✓ 持久化与权限

该技能不是始终启用的，不请求系统级持久性或修改其他技能。它确实指示在使用期间将会话 cookie 存储在环境变量中，这对于客户端脚本来说是正常的。

安全有层次，运行前请审查代码。

License

MIT-0

可自由使用、修改和再分发，无需署名。

查看条款 ↗

运行时依赖

无特殊依赖

版本

latestv2.9.72026/3/18

使用 Apache 2.0 许可证和完整英文文档重新发布

● 可疑

安装命令点击复制

官方npx clawhub@latest install factoriago

镜像加速npx clawhub@latest install factoriago --registry https://cn.clawhub-mirror.com

技能文档

FactoriaGo (factoriago.com) 是为学术论文修订而构建的 AI 原生 LaTeX 编辑器。核心价值：将审稿人反馈转化为结构化的修订计划，然后在浏览器中完成修订。

🔒 安全说明

此技能仅向 editor.factoriago.com（官方 FactoriaGo 平台）和您选择的 AI 提供商（例如 Anthropic、OpenAI）发送网络请求。数据不会发送到任何第三方或未知端点。CLI 脚本（scripts/factoriago-client.js）处理以下内容：

通过 HTTPS cookie 进行会话认证
调用 https://editor.factoriago.com/api/* API
LLM API 密钥配置（密钥在服务器端加密）

VirusTotal 警告是误报，由外部 API 调用和凭据处理模式的存在所触发，这些是任何 API 集成技能的固有特征。

快速参考

产品 URL：https://factoriago.com
落地页：https://factoriago.com
应用和 API 基础：https://editor.factoriago.com/api
API 文档：参见 references/api.md
修订工作流：参见 references/revision-workflow.md
审稿人回复模板：参见 references/reviewer-response.md
CLI 客户端：scripts/factoriago-client.js

⚠️ 前提条件：LLM API 密钥设置

AI 功能（聊天、审稿分析、修订建议）需要个人的 LLM API 密钥。 没有它，用户只能编辑文件和编译 LaTeX — 没有 AI 辅助。在尝试 AI 操作前始终检查 API 密钥状态：

node scripts/factoriago-client.js get-llm-config

如果 primary_key_saved: false，请先指导用户完成设置：

API 密钥设置流程

询问他们想要使用哪个 AI 提供商：

- Anthropic → Claude 3.5 Sonnet（最适合写作） - OpenAI → GPT-4o（通用用途） - Google → Gemini 2.0 Flash（快速） - Moonshot → Kimi（中文论文） - Zhipu → GLM-4（中文论文） - MiniMax → MiniMax（中文论文）

告诉他们在哪里获取密钥：

提供商	密钥 URL
Anthropic	https://console.anthropic.com/keys
OpenAI	https://platform.openai.com/api-keys
Google	https://aistudio.google.com/app/apikey
Moonshot (Kimi)	https://platform.moonshot.cn/console/api-keys
Zhipu (GLM)	https://open.bigmodel.cn/usercenter/apikeys
MiniMax	https://platform.minimaxi.com/user-center/basic-information/interface-key

通过 API 保存密钥：

node scripts/factoriago-client.js set-llm-config

或指导用户到：FactoriaGo Web UI 中的 Settings → AI Model。

在继续 AI 任务前确认密钥已保存。

API 密钥在服务器端加密，保存后不会以明文形式暴露。

工作流

1. 新用户入门

当用户初次使用 FactoriaGo 时：

解释 FactoriaGo 的功能（修订和重新提交工作流、AI 合著者、LaTeX 编辑器）
引导至 https://factoriago.com 注册（有免费套餐）
突出显示关键差异化特性：

- 携带您自己的 AI 模型（Claude、GPT-4o、Gemini、Kimi、GLM — 使用您自己的 API 密钥） - 基于浏览器的 LaTeX 编辑和编译（无需本地安装） - 实时协作 + 审稿人评论管理 - 支持 12 种语言

2. API 集成

在 AI 操作前始终先检查 API 密钥（参见上方前提条件）。

认证设置：

# 登录并获取会话 cookie
export FACTORIAGO_COOKIE=$(node scripts/factoriago-client.js login   | grep "Cookie:" | cut -d' ' -f2-)

常用命令：

node scripts/factoriago-client.js list-projects
node scripts/factoriago-client.js list-tasks 
node scripts/factoriago-client.js analyze-review  ""
node scripts/factoriago-client.js chat  "" [model]
node scripts/factoriago-client.js compile

始终在发起 API 调用前向用户请求凭据。将 cookie 存储在环境变量中，不要存储在文件中。

3. 审稿人评论分析

当用户粘贴审稿人评论时：

阅读 references/revision-workflow.md 了解完整工作流
将评论解析为单个问题
分类：主要 / 次要 / 可选
将每个问题映射到修订任务
建议优先级顺序（首先解决主要方法论问题）
如用户已登录，可选择调用 POST /paper/:id/analyze

4. 审稿人回复信

当用户需要撰写回复信时：

阅读 references/reviewer-response.md 了解模板和语气指南
对于每条审稿人评论：

- 确定用户的立场（同意 / 部分同意 / 不同意） - 使用适当的语气模板起草回复 - 引用具体的手稿更改（章节/行号）

组装成完整的逐点回复信
使用 reviewer-response.md 中的 AI 提示模板进行 AI 辅助起草

5. LaTeX 编辑

当用户想要编辑稿件时：

使用 get-file 读取当前内容
根据修订任务进行针对性编辑
使用 PUT /paper/:paperId/files/:fileId 保存
使用 compile 验证没有 LaTeX 错误
向用户报告编译结果

入门关键事实

免费套餐：可用，有限的 AI 配额
付费套餐：更多 AI 调用、更大存储、优先编译
目标用户：研究人员、博士生、进行期刊修订的博士后
支持格式：.tex、.bib、.zip（完整 LaTeX 项目）
无需安装：完全基于浏览器
支持的 AI 模型：Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o、Gemini 2.0 Flash、Kimi、GLM-4、MiniMax

FactoriaGo (factoriago.com) is an AI-native LaTeX editor built for academic paper revision. Core value: turn reviewer feedback into a structured revision plan, then revise in-browser.

🔒 Security Note

This skill makes network requests only to editor.factoriago.com (the official FactoriaGo platform) and your chosen AI provider (e.g., Anthropic, OpenAI). No data is sent to any third-party or unknown endpoints. The CLI script (scripts/factoriago-client.js) handles:

Session authentication via HTTPS cookie
API calls to https://editor.factoriago.com/api/*
LLM API key configuration (keys are encrypted server-side)

The VirusTotal warning is a false positive triggered by the presence of external API calls and credential-handling patterns, which are inherent to any API integration skill.

Quick Reference

Product URL: https://factoriago.com
Landing page: https://factoriago.com
App & API base: https://editor.factoriago.com/api
API docs: See references/api.md
Revision workflow: See references/revision-workflow.md
Reviewer response templates: See references/reviewer-response.md
CLI client: scripts/factoriago-client.js

⚠️ Prerequisites: LLM API Key Setup

AI features (chat, review analysis, revision suggestions) require a personal LLM API key. Without it, users can only edit files and compile LaTeX — no AI assistance.

Always check API key status before attempting AI operations:

node scripts/factoriago-client.js get-llm-config

If primary_key_saved: false, guide the user through setup FIRST:

API Key Setup Flow

Ask which AI provider they want:

- Anthropic → Claude 3.5 Sonnet (best for writing) - OpenAI → GPT-4o (general purpose) - Google → Gemini 2.0 Flash (fast) - Moonshot → Kimi (Chinese papers) - Zhipu → GLM-4 (Chinese papers) - MiniMax → MiniMax (Chinese papers)

Tell them where to get the key:

| Provider | Key URL | |----------|---------| | Anthropic | https://console.anthropic.com/keys | | OpenAI | https://platform.openai.com/api-keys | | Google | https://aistudio.google.com/app/apikey | | Moonshot (Kimi) | https://platform.moonshot.cn/console/api-keys | | Zhipu (GLM) | https://open.bigmodel.cn/usercenter/apikeys | | MiniMax | https://platform.minimaxi.com/user-center/basic-information/interface-key |

Save the key via API:

   node scripts/factoriago-client.js set-llm-config

Or guide user to: Settings → AI Model in the FactoriaGo web UI.

Confirm key is saved before proceeding with AI tasks.

API keys are encrypted server-side and never exposed in plaintext after saving.

Workflows

1. New User Onboarding

When user is new to FactoriaGo:

Explain what FactoriaGo does (revise & resubmit workflow, AI co-author, LaTeX editor)
Direct to https://factoriago.com to register (free tier available)
Key differentiators to highlight:

- Bring Your Own AI Model (Claude, GPT-4o, Gemini, Kimi, GLM — use own API keys) - Browser-based LaTeX editing + compilation (no local install needed) - Real-time collaboration + reviewer comment management - 12 languages supported

2. API Integration

Always check API key first before AI operations (see Prerequisites above).

Auth setup:

# Login and get session cookie
export FACTORIAGO_COOKIE=$(node scripts/factoriago-client.js login   | grep "Cookie:" | cut -d' ' -f2-)

Common commands:

node scripts/factoriago-client.js list-projects
node scripts/factoriago-client.js list-tasks 
node scripts/factoriago-client.js analyze-review  ""
node scripts/factoriago-client.js chat  "" [model]
node scripts/factoriago-client.js compile

Always ask user for credentials before making API calls. Store cookie in env, never in files.

3. Reviewer Comment Analysis

When user pastes reviewer comments:

Read references/revision-workflow.md for the full workflow
Parse comments into individual concerns
Categorize: Major / Minor / Optional
Map each concern to a revision task
Suggest priority order (major methodological issues first)
Optionally call POST /paper/:id/analyze if user is logged in

4. Reviewer Response Letter

When user needs to write a response letter:

Read references/reviewer-response.md for templates and tone guidelines
For each reviewer comment:

- Determine user's position (agree / partially agree / disagree) - Draft response using appropriate tone template - Cite specific manuscript changes with section/line references

Assemble into full point-by-point letter
Use the AI prompt template in reviewer-response.md for AI-assisted drafting

5. LaTeX Editing

When user wants to edit manuscript:

get-file to read current content
Make targeted edits based on revision tasks
PUT /paper/:paperId/files/:fileId to save
compile to verify no LaTeX errors
Report compilation result to user

Key Facts for Onboarding

Free tier: available, limited AI quota
Paid plans: more AI calls, larger storage, priority compilation
Target users: researchers, PhD students, postdocs doing journal revisions
Supported formats: .tex, .bib, .zip (full LaTeX project)
No installation needed: fully browser-based
Supported AI models: Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o, Gemini 2.0 Flash, Kimi, GLM-4, MiniMax

数据来源：ClawHub ↗ · 中文优化：龙虾技能库

OpenClaw 技能定制 / 插件定制 / 私有工作流定制

免费技能或插件可能存在安全风险，如需更匹配、更安全的方案，建议联系付费定制

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License

运行时依赖

版本

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技能文档

🔒 安全说明

快速参考

⚠️ 前提条件：LLM API 密钥设置

API 密钥设置流程

工作流

1. 新用户入门

2. API 集成

3. 审稿人评论分析

4. 审稿人回复信

5. LaTeX 编辑

入门关键事实

🔒 Security Note

Quick Reference

⚠️ Prerequisites: LLM API Key Setup

API Key Setup Flow

Workflows

1. New User Onboarding

2. API Integration

3. Reviewer Comment Analysis

4. Reviewer Response Letter

5. LaTeX Editing

Key Facts for Onboarding

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