通过软化生硬或防御性语言来润色给审稿人的回复信，同时保持作者的立场和科学完整性。

何时使用

• 当任务需要通过转换防御性或生硬语言来润色回复信时使用此技能。
• 当学术写作任务需要明确假设、有界范围和可重现的输出格式时使用此技能。
• 当需要为缺失输入、执行错误或部分证据提供文档化的回退路径时使用此技能。

核心功能

• 语气分析：识别防御性、对抗性或过于直接的表达
• 礼貌转换：将生硬陈述转换为礼貌的学术散文
• 立场保持：在改善表达方式的同时保持作者的科学立场
• 上下文感知：根据回复类型（接受、部分接受、礼貌拒绝）进行适配
• 学术表达库：内置的润色学术短语集合

依赖项

有关详细信息请参阅上面的 ## Prerequisites。

• Python：3.10+。当前打包技能的仓库基线。
• dataclasses：unspecified。在 requirements.txt 中声明。
• enum：unspecified。在 requirements.txt 中声明。

示例用法

cd "20260318/scientific-skills/Academic Writing/response-tone-polisher"
python -m py_compile scripts/main.py
python scripts/main.py --help

示例运行计划：

• 确认用户输入、输出路径和任何所需的配置值。
• 如果脚本使用固定设置，请编辑文件内的 CONFIG 块或文档化的参数。
• 使用验证后的输入运行 python scripts/main.py。
• 查看生成的输出并返回最终产物，同时标注任何假设。

实现细节

有关详细信息请参阅上面的 ## Overview。

• 执行模型：验证请求，选择打包的工作流程，并产生有界的交付物。
• 输入控制：运行任何脚本前，确认源文件、范围限制、输出格式和验收标准。
• 主要实现表面：scripts/main.py。
• 参考指南：references/ 包含支持的规则、提示或检查清单。
• 首先需要澄清的参数：输入路径、输出路径、范围过滤器、阈值和任何领域特定约束。
• 输出规范：保持结果可重现，明确标注假设，避免未记录的副作用。

快速检查

使用此命令验证打包的脚本入口点可以在深度执行前被解析。

python -m py_compile scripts/main.py

审计就绪命令

使用这些具体命令进行验证。它们故意自包含，避免占位符路径。

python -m py_compile scripts/main.py
python scripts/main.py --help

概述

此技能分析作者对审稿人评论的草稿回复，并将对抗性或防御性措辞转换为专业、Diplomatic的学术语言。它帮助研究者在坚持科学合理立场的同时，与审稿人保持积极的关系。

用法示例

基本用法

输入：审稿人：样本量太小，无法得出有意义的结论。
草稿回复：我不同意。我们的样本量在该领域是标准的。
输出：我们感谢审稿人对样本量的关注。虽然我们承认更大的样本量可以提供更强的统计效力，但我们的样本量与该领域既定惯例一致，并且满足充分功效分析的要求（如方法部分详述）。

防御性语言转换

输入参数

输出格式

{
  "polished_response": "string",
  "original_tone_score": "float (0-1, 越高越防御性)",
  "improvements": [
    {
      "original_phrase": "string",
      "polished_phrase": "string",
      "issue_type": "string"
    }
  ],
  "suggestions": ["string"],
  "politeness_score": "float (0-1)"
}

检测到的语气模式

技能识别并转换以下内容：

1. 直接拒绝

• "No" / "We won't" → "We respectfully decline to..."
• "We can't" → "We are unable to..."

2. 防御性陈述

• "But we already..." → "We have now clarified..."
• "This is not correct" → "We respectfully note that..."

3. 推卸责任

• "The reviewer misunderstood" → "We apologize for the lack of clarity; we have revised..."
• "This is standard" → "This approach aligns with established conventions..."

4. 情绪化语言

• "Unfortunately"（过度使用）→ [删除或软化]
• "Obviously" → [删除]
• "Clearly" → [删除或视上下文而定]

礼貌学术表达

感谢审稿人

• "We thank the reviewer for this insightful observation."
• "We appreciate the reviewer's careful attention to this detail."
• "We are grateful for this constructive feedback."
• "This is an excellent point."

礼貌表达不同意

• "We respectfully offer an alternative interpretation..."
• "Upon careful reconsideration, we believe..."
• "While we appreciate this perspective, we note that..."
• "We respectfully maintain our position that..."

解释局限性

• "We acknowledge this limitation and have addressed it by..."
• "This constraint reflects the trade-off between..."
• "We have added appropriate caveats regarding this limitation."

描述更改

• "We have revised the manuscript to clarify..."
• "We have expanded the relevant section to include..."
• "We have incorporated this suggestion by..."

工作流程

• 在进行详细工作之前，确认用户目标、所需输入和不可协商的约束。
• 验证请求与文档化的范围匹配，如果任务需要不支持的假设，则提前停止。
• 使用打包的脚本路径或文档化的推理路径，仅使用实际可用的输入。
• 返回结构化的结果，将假设、交付物、风险和未解决的项目分开。
• 如果执行失败或输入不完整，切换到回退路径并准确说明什么阻止了完全完成。

命令行用法

# 交互模式
python scripts/main.py --interactive
# 基于文件
python scripts/main.py \
  --reviewer-comment "comment.txt" \
  --draft-response "draft.txt" \
  --output "polished.txt"
# 直接输入
python scripts/main.py \
  --reviewer "The data is insufficient." \
  --draft "You are wrong. We have enough data." \
  --polish-level heavy

Python API

from scripts.main import TonePolisher
polisher = TonePolisher()
result = polisher.polish(
    reviewer_comment="The methodology is flawed.",
    draft_response="No it's not. We did it right.",
    response_type="decline",
    polish_level="moderate"
)
print(result["polished_response"])

参考资料

• references/polite_expressions.json - 精选的学术礼貌表达库
• references/tone_patterns.md - 常见防御性模式及其转换
• references/examples/ - 润色前后的示例

局限性

• 不验证回复的科学准确性
• 复杂的细微分歧需要人工审核
• 可能会过度软化；作者应验证立场是否仍然清晰
• 最佳适用于英语回复

质量检查清单

润色后，验证：

• [ ] 原始科学立场已保留
• [ ] 没有剩余对抗性语言
• [ ] 全程保持专业语气
• [ ] 明确感谢审稿人的努力
• [ ] 仍然引用具体更改
• [ ] 回复直接针对评论

风险评估

安全检查清单

• [ ] 无硬编码凭据或 API 密钥
• [ ] 无未授权的文件系统访问（../）
• [ ] 输出不暴露敏感信息
• [ ] 提示注入保护到位
• [ ] 输入文件路径验证（无 ../ 遍历）
• [ ] 输出目录限制在工作区
• [ ] 沙箱环境中执行脚本
• [ ] 错误消息已清理（不暴露堆栈跟踪）
• [ ] 依赖项已审计

前置条件

# Python 依赖项
pip install -r requirements.txt

评估标准

成功指标

• [ ] 成功执行主要功能
• [ ] 输出符合质量标准
• [ ] 优雅处理边缘情况
• [ ] 性能可接受

测试用例

• 基本功能：标准输入 → 预期输出
• 边缘情况：无效输入 → 优雅的错误处理
• 性能：大数据集 → 可接受的处理时间

生命周期状态

• 当前阶段：草稿
• 下次审查日期：2026-03-06
• 已知问题：无
• 计划改进：

输出要求

当以下项目相关时，每个最终响应都应明确说明：

• 目标或请求的交付物
• 使用的输入和引入的假设
• 工作流程或决策路径
• 核心结果、建议或产物
• 约束、风险、注意事项或验证需求
• 未解决的项目和下一步检查

错误处理

• 如果缺少必需输入，准确说明哪些字段缺失，只需最少的附加信息。
• 如果任务超出文档化范围，停止而不是猜测或静默扩大任务范围。
• 如果 scripts/main.py 失败，报告失败点，总结仍可安全完成的内容，并提供手动回退。
• 不要伪造文件、引用、数据、搜索结果或执行结果。

输入验证

此技能接受与 response-tone-polisher 文档化目的匹配且包含足够上下文以安全完成工作流程的请求。当请求超出范围、缺少关键输入或需要不支持的假设时，不要继续工作流程。而是回复：

response-tone-polisher 只处理其文档化的工作流程。请提供缺失的必需输入或切换到更合适的技能。

响应模板

对于非平凡请求使用以下固定结构：

• 目标
• 收到的输入
• 假设
• 工作流程
• 交付物
• 风险和限制
• 下一步检查

如果请求简单，您可以压缩结构，但仍然在影响正确性时保持假设和限制明确。