亲测 humanities-thesis-skill：一条 review.py 命令，我的论文被揪出2个错误、5个警告

humanities-thesis-skill 是一个面向人文社科论文写作的 AI Skill，覆盖从选题到投稿的全流程，内置 8 个学术数据库搜索、21 条文本评估规则和防幻觉护栏。上周我用它检查了自己的课程论文，一条review.py命令跑完，报告直接甩出2 个错误、5 个警告——其中一条"模糊引用"，正是我差点带进定稿的硬伤。

写论文最怕的三种坑

先说说为什么需要论文检查工具。用 AI 辅助写论文的同学，大概率遇到过这三类问题：

• 😰AI 编文献：作者、年份、页码看着很真，去知网一查全是编的
• 🙄引用没出处：正文里"有学者指出……"，读者问是谁，答不上来
• 🔤细节翻车：术语译名前后不一致、脚注是空的、中英标点混用

humanities-thesis-skill 的思路不是"帮你写"，而是帮你检查每一段是否站得住脚。

快速上手：3 步安装人文社科论文写作 Skill

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/hu/humanities-thesis-skill cd humanities-thesis-skill pip install -r requirements.txt

装完就可以用命令行工具了。另外，如果你用 Claude Code 等 Agent，也可以直接把 SKILL.md 粘贴进去当写作指导，references/里的 10 份参考文档（理论框架、写作模板、术语表）按需投喂即可。

实测 review.py：论文体检一条命令搞定

把论文存成 Markdown 文件，然后：

python scripts/review.py paper.md

我当时的真实报告长这样（节选）：

评估完成：2 个错误 / 5 个警告 / 1 个提示 文本总行数：132 ✗ [错误] R1-01 第12行 模糊引用：使用了「有学者指出」类表述但未给出具体文献 建议：替换为具体的作者名+出处，或删除这个引用 ✗ [错误] F-01 第43行 空脚注：脚注编号后没有内容 建议：补全该脚注的引文内容 ⚠ [警告] T-01 术语不一致：同一概念使用了多个译名 「灵晕」(第8行); 「灵光」(第27行) 建议：建议统一使用「灵晕」，或在首次出现时注明不同译法 ⚠ [警告] S-01 第55行 语体问题：使用了口语化表述「说白了」 建议：过于口语化，建议删除或改为学术表述 ⚠ [警告] R3-01 第30行 过度断言：使用了「显然」 建议：建议改为「从以上分析可以看出」 ⚠ [警告] L-07 第45行 总结句中堆砌了 5 个以上并列概念 建议：检查这些并列项是否都在前文得到了论证 ℹ [提示] ST-01 论文缺少关键词 建议：检查是否遗漏了关键词部分

两个错误都很典型：R1-01抓的是"有学者指出"这种没出处的模糊引用——这是 AI 辅助写作最容易留下的雷；F-01抓的是只有编号、内容为空的脚注。5 个警告里，术语混用（"灵晕/灵光"）和口语化（"说白了"）正是自己读几遍也很难发现、但盲审老师一眼就能看出的问题。

💡 设计上的关键一点：这套评估不让模型自己检查自己，而是用确定性规则（正则匹配 + 术语表比对）做硬性校验，规则实现在 scripts/lib/review_rules.py。

21 条规则详解：六个维度给你的论文挑刺

规则完整清单见 references/text-review.md，按六个维度划分：

几个高频规则值得记住：

• R1-03 未来年份检测：引用了比当前年份还晚的文献？直接标红"可能是编造的"
• L-08 强度词检查：出现"显然""极其"附近却找不到论据，会提醒你删掉强度词
• T-01 术语一致性：自动比对 references/terminology-bilingual.md 里 350+ 条、覆盖 19 个学科的中英法德术语对照表

实用参数速查：只看错误？输出 JSON？

review.py提供两个常用参数（入口在 scripts/review.py）：

# 只看错误级别（定稿冲刺时很省心） python scripts/review.py paper.md --severity error # JSON 输出，方便接进自己的流程 python scripts/review.py paper.md --format json

也可以在 Agent 内直接以模块调用：from scripts.review import review，返回结构化的问题列表，每条含行号、上下文和修改建议。

顺手的文献搜索：8 个数据库覆盖中英文

修完问题，补文献时用同项目的 scripts/search.py：

python scripts/search.py "trauma narrative Chinese literature"

中文平台反爬较强，推荐工作流是：自己搜索导出 → 粘贴或上传给 AI → AI 负责解析、拆解、整合，这也更符合真实的研究习惯。

新手避坑建议

• ⏰每写完一章就跑一次，别等全文写完——问题越早发现，改动越小
• ⚖️分清边界：脚本查的是格式、用词、结构信号；论点是否有力、引用是否准确，仍需人工对照原文核实（详见 references/text-review.md）
• 🧭防幻觉规则优先：项目把 R1-R4 硬性规则（不编造、不虚构）写在所有写作指导之前，这是使用它生成内容时的底线

写在最后

一条review.py命令，两分钟出报告，帮我拦下了两个会直接减分的错误和五个"读者会皱眉"的警告。如果你正在写人文社科论文，或者在帮 AI 辅助的写作成果把关，humanities-thesis-skill 值得放进你的工具箱——它不替你思考，但会诚实地告诉你哪里没站住脚。