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Auto-Paper: Fully Autonomous Paper Writing Guide

完整的自動論文撰寫系統文件 — 13 個主線 gate checkpoint + Phase 2.1 fulltext/source-material sub-gate

概觀

Auto-Paper 是 MedPaper Assistant 的全自動論文撰寫技能,具備以下核心特性:

  • 13 個主線 gate checkpoint(Phase 0-11 + Phase 6.5):從素材登記到 final delivery 的可審計流程
  • Phase 2.1 sub-gate:全文與用戶原始素材解析,透過 phase=21 獨立驗證,不計入主線 13 checkpoints
  • 79 項品質檢查(56 Code-Enforced / 23 Agent-Driven):寫作過程中即時修正,不需人工介入
  • 段落級 Section Briefmanuscript-plan.yaml 控制每段的論點、引用、字數
  • 結構化 Autonomous Review:模擬 4 種審稿角色,產出 Review Report + Author Response
  • 閉環自我改進(Meta-Learning):Hook D 根據統計調整閾值,系統會越來越好
  • Checkpoint 恢復:任何階段中斷都可從斷點繼續

Auto-Paper pipeline

架構圖

Instructions (AGENTS.md)
Skill (auto-paper SKILL.md)  ← 定義「何時」做什麼
Writing (drafts/)             ← Skill 呼叫工具產出草稿
Hooks (A-D audit)             ← 定義「品質」標準
    ↓ 回饋
Meta-Learning (Phase 10)      ← 更新 Skill / Hook / Instructions

觸發方式

在 Copilot Chat 中使用以下任一方式啟動:

方式 指令
Prompt 在 Copilot Chat 輸入 /mdpaper.write-paper
自然語言 「全自動寫論文」「autopilot」「一鍵寫論文」「幫我寫完整篇」

快速開始

最簡流程(5 步驟):

  1. 啟動:在 Copilot Chat 輸入 /mdpaper.write-paper
  2. 登記素材與設定期刊:先執行 project_action(action="source_materials") 掃描用戶提供的 DOCX/XLSX/PDF/CSV,再提供目標期刊名稱(Agent 會自動產生 journal-profile.yaml
  3. 確認大綱:Agent 搜尋文獻 → 發展概念 → 產出 manuscript-plan.yaml → 你確認
  4. 等待寫作:Agent 自動撰寫各 section,Hook A-D 即時修正品質
  5. 匯出:Agent 產出 Word 檔 + 必要投稿文件

💡 整個過程中 唯一需要人工確認 的是 Phase 4 的 manuscript-plan.yaml 大綱。其他階段全部自動執行。


13 Main Gate Checkpoints

Phase 0: Pre-Planning

目的:先登記用戶原始素材,再建立期刊約束,生成 source-materials.yaml + journal-profile.yaml

項目 說明
輸入 workspace root 的 DOCX/XLSX/PDF/CSV 等原始素材 + 期刊資訊
輸出 projects/{slug}/.audit/source-materials.yaml + journal-profile.yaml
Gate source-material scan manifest 存在 + journal profile 存在

Agent 按優先順序取得資訊:

  1. project_action(action="source_materials") 掃描用戶提供素材,若有 pending_asset_aware 則先交給 asset-aware ingestion。
  2. 用戶提供 submission guide → 自動解析(字數、圖表限制、引用格式等)
  3. 用戶口頭說明 → 查詢內建期刊庫補全
  4. 無明確期刊 → 使用 paper_type 預設值

journal-profile.yaml 驅動後續所有 Phase 的行為(字數限制、圖表上限、Hook 閾值等)。 source-materials.yaml 驅動後續 concept、asset plan、Methods/Results 寫作,防止 agent 只讀摘要而漏掉正式資料表。

Phase 1: Project Setup

技能project-management

建立專案結構,載入 journal-profile,確認 paper_type 一致。

技能literature-review + parallel-search
外部 MCP:pubmed-search、zotero-keeper(選用)

  1. 生成搜尋策略(MeSH + 同義詞)
  2. 並行搜尋 3-5 組
  3. 以 citation metrics 排序(Relative Citation Ratio)
  4. 選前 15-20 篇 → save_reference_mcp(pmid) 儲存(MCP-to-MCP 驗證資料)
  5. 可選:從 Zotero 匯入

Gate:依 paper type 達到最低文獻數;PubMed Search MCP 0.5.9 提供 46 個搜尋/檢索工具。

Phase 2.1: Fulltext & Source-Material Ingestion

定位:獨立 sub-gate(phase=21),位於 Phase 2 與 Phase 3 之間;不計入主線 13 個 checkpoint。

  1. 對可取得全文的文獻執行 fulltext ingestion。
  2. 對 Phase 0 標記為 pending_asset_aware 的 DOCX/XLSX/PDF/PPTX/CSV 原始素材執行 asset-aware ingestion。
  3. 將 ingestion receipt 寫回 .audit/source-materials.yaml / fulltext status artifact。

Gate:需要 ingestion 的 primary source materials 皆有 receipt;可取得全文的 references 已標記 analysis_completed 或有明確 fallback。

Phase 3: Concept Development

技能concept-development
外部 MCP:CGU(創意發想,當 novelty 不足時)

  1. 分析文獻 → 識別 Gap
  2. 撰寫 concept.md(含 🔒 NOVELTY STATEMENT + 🔒 KEY SELLING POINTS)
  3. validate_concept() → 三輪獨立評分
  4. 分數 < 75 → 自動修正 1 次 → 仍不足 → CGU deep_think / spark_collision → 再修正
  5. 分數 < 60(兩次)→ 硬停止,回報用戶

Gate:concept score ≥ 75 或用戶明確同意繼續

Phase 4: Manuscript Planning

唯一需要人工確認的階段

產出manuscript-plan.yaml(段落級 Section Brief)

這是整個 Pipeline 的核心規劃文件,包含:

  • 寫作順序:依期刊 / paper type 決定(例:Methods → Results → Introduction → Discussion → Abstract)
  • 段落級 Brief:每段有 topickey_claimsmust_citeword_target
  • 🔒 保護段落:Novelty Statement / Selling Points 標記 protected: true
  • Asset Plan:圖表、統計檢定的生成計畫(含工具、參數、caption)
  • 投稿清單:依 journal-profile 列出需準備文件

Agent 呈現摘要 → 你確認或調整 → 存入 projects/{slug}/manuscript-plan.yaml

Gate:plan 已確認 + 圖表數量不超限

Phase 5: Section Writing

技能draft-writing
外部 MCP:drawio(流程圖)、CGU(強化論點)

這是最複雜的 Phase,包含段落級寫作 + 即時品質檢查的 cascading loop:

FOR section IN writing_order:
  1. 準備:讀取 plan + 已完成 sections + 可用引用
  2. Asset 生成:依 asset_plan 產生圖表(Table 1、統計圖、流程圖等)
  3. 段落級寫作:依 manuscript-plan.yaml 的 brief 逐段撰寫
  4. Hook A(post-write):字數 / 引用密度 / Anti-AI / Wikilink → 最多 3 rounds
  5. Hook B(post-section):概念一致 / 🔒 保護 / 方法學 / Brief 合規 → 回溯修正
  6. 記錄 audit trail + 更新 checkpoint

Phase 6: Cross-Section Audit

三階段審計:

  1. 全稿掃描:Hook C(C1-C14)檢查全稿一致性、數值合規、時間一致性、claim-evidence 對齊
  2. 分層回溯修正(Cascading Fix):CRITICAL issues → 回溯到對應 section 的 Hook A/B 修正 → 最多 3 rounds
  3. 最終驗證:確認 0 CRITICAL issues → 生成 quality-scorecard

Gate:0 critical issues

Phase 6.5: Evolution Gate

目的:建立 revision baseline,強制進入 Phase 7 review loop,避免 Hook A-C 全過時跳過審稿。

  1. 建立 baseline snapshot。
  2. 寫入 evolution log。
  3. 生成/更新 quality-scorecard。

Gate:baseline snapshot + evolution-log entry + quality-scorecard 存在。

Phase 7: Autonomous Review

模擬同行審查,產出結構化 Review Report + Author Response。

4 種審稿角色:

  • Methodology Expert:研究設計、統計方法、可再現性
  • Domain Specialist:文獻引用、領域 gap、臨床意義
  • Statistician:統計假設、結果呈現、圖表有效性
  • Editor:寫作品質、期刊風格、邏輯流

每輪產出:

  • review-report-{round}.md(YAML front matter + 結構化 issues)
  • author-response-{round}.md(逐條回應 + Completeness Check)
  • 更新 quality-scorecard

Loop 停止條件

  • 總分 ≥ quality_threshold → ✅ PASS
  • 達到 max_rounds 仍未達標 → 呈現問題 + 讓用戶決定
  • 連續 2 輪分數無改善 → 詢問用戶

Phase 8: Reference Sync

  1. sync_references() → 生成 References section
  2. 確認所有 [[wikilinks]] 已解析
  3. 格式化引用(依 journal-profile.references.style)
  4. 驗證引用數量 ≤ 上限

Phase 9: Export

技能word-export

  1. 選擇 Word 模板(匹配期刊)
  2. 匯出 Word 文件
  3. 產生必要投稿文件(cover letter、author contributions 等)
  4. 執行 inspect_export(action="docx_smoke") 檢查 DOCX zip/XML 結構、段落與可見文字
  5. 驗證投稿清單完成

Phase 10: Retrospective

技能:meta-learning(Hook D1-D9)

閉環核心 — 系統從自身的執行經驗學習:

  1. 回顧 Hook 觸發統計 + Review 輪次
  2. 調整 Hook 閾值(±20%,CONSTITUTION §23)
  3. 更新 SKILL.md Lessons Learned
  4. 分析 journal-profile 設定合理性
  5. D7: Review Retrospective — 分析 reviewer 效能,演化審稿指令
  6. D8: EQUATOR Retrospective — 回顧報告指引缺口
  7. D9: Tool Telemetry — 回顧工具誤用與描述改善建議

Phase 11: Final Delivery

目的:確認最終交付物完整;Git provenance 是可用時的加分資訊,不是阻擋所有 paper delivery 的必要條件。

  1. 確認 DOCX/PDF 與 submission checklist。
  2. 寫入 final delivery / pipeline-completed artifact。
  3. 如在 git workspace 中,記錄 clean status、commit、push/tag 等 provenance。

Gate:最終交付物存在且 export smoke 通過;Git provenance 缺失時回報 warning。


Hook 品質保證系統

79 項品質檢查(56 Code-Enforced / 23 Agent-Driven)分層觸發:

層級 觸發時機 檢查數 關注點
Hook A 每次寫完(post-write) A1-A4 字數、引用密度、Anti-AI、Wikilink
Hook B section 完成(post-section) B1-B7 概念一致、🔒 保護、方法學、Brief 合規
Hook C 全稿完成(post-manuscript) C1-C14 整體一致性、投稿清單、數量合規、時間一致性、強 claim 證據對齊
Hook D Phase 10 回顧 D1-D9 Hook 效能、閾值調整、review/EQUATOR/tool telemetry 自我改進

Hook A: post-write

每次寫完立即執行,最多 N rounds cascading:

# 檢查 失敗行為
A1 字數在 target ±20% patch_draft 精簡/擴充
A2 引用密度達標 suggest_citations + patch_draft
A3 無 Anti-AI 慣用語 patch_draft 改寫
A4 Wikilink 格式正確 自動修復

Anti-AI 禁止詞In recent years, It is worth noting, plays a crucial role, has garnered significant attention 等 → 替換為具體內容。

引用密度標準:Introduction ≥ 1/100 words, Discussion ≥ 1/150 words。

Hook B: post-section

# 檢查 失敗行為
B1 與 concept.md 一致 重寫不一致段落
B2 🔒 NOVELTY 在 Intro 體現 patch_draft 加入
B3 🔒 SELLING POINTS 在 Discussion patch_draft 補充
B4 與已寫 sections 不矛盾 修正矛盾處
B5 方法學可再現性 依 paper type checklist 補細節
B6 寫作順序驗證 ⚠️ Advisory(不阻擋)
B7 Section Brief 合規 逐段比對 manuscript-plan 的 claims + must_cite

Hook C: post-manuscript

# 檢查 失敗行為
C1 稿件一致性 回溯到弱 section
C2 投稿清單 定點修正
C3 N 值跨 section 一致 以 Methods 為準統一
C4 縮寫首次定義 補全稱定義
C5 Wikilinks 可解析 save_reference_mcp 補存
C6 總字數合規 精簡超長 section
C7 數量與交叉引用合規(5 子項) 圖表超限、引用超限、orphan/phantom 偵測
C8 時間一致性 逆向掃描修正過時引用

C7 子項

  • C7a:圖表總數 ≤ 上限
  • C7b:引用總數合理
  • C7c:字數 vs journal-profile 精確比對
  • C7d:圖表交叉引用(orphan = 有圖沒引用, phantom = 有引用沒圖)
  • C7e:Wikilink 引用一致性

C8 時間一致性:寫作順序(如 Methods → Results → Introduction)會造成先寫的 section 引用「尚未寫」的 section 狀態。C8 在全稿完成後逆向掃描,修正這些過時描述。

Hook D: meta-learning

# 功能
D1 效能統計:觸發率/通過率/誤報率
D2 品質維度趨勢分析
D3 Hook 自我改進:自動微調閾值(±20%)
D4 SKILL 改進建議
D5 Instruction 改進建議
D6 審計軌跡記錄
D7 Review Retrospective:分析 reviewer 效能 + 演化審稿指令
D8 EQUATOR Retrospective:分析 reporting checklist 效能
D9 Tool Telemetry:分析工具描述與 pending evolution 建議

manuscript-plan.yaml 規格

Phase 4 產出的核心規劃文件:

writing_order:
  - Methods
  - Results
  - Introduction
  - Discussion
  - Abstract

sections:
  Methods:
    word_budget: 1200
    paragraphs:
      - id: methods-p1
        function: "Study Design"
        topic: "研究設計與倫理"
        key_claims:
          - "回顧性世代研究設計"
          - "IRB 核准 #2024-XXX"
        must_cite: []
        word_target: 200
        checklist_items:
          - "研究設計描述"
          - "倫理聲明"
      - id: methods-p2
        function: "Participants"
        topic: "納入排除標準"
        key_claims:
          - "年齡  18 + ICU > 24h"
        must_cite:
          - "[[greer2017_27345583]]"
        word_target: 250
        protected: false

  Introduction:
    word_budget: 800
    paragraphs:
      - id: intro-p3
        function: "Novelty Statement"
        topic: "本研究的創新點"
        key_claims:
          - "首個結合閉環品質保證 + meta-learning 的系統"
        must_cite: []
        word_target: 150
        protected: true # 🔒 不可刪除

asset_plan:
  - id: table-1
    type: table_one
    section: Results
    tool: generate_table_one
    tool_args:
      file: "data/baseline.csv"
      group_column: "group"
    caption: "Baseline characteristics of study participants"
    caption_requirements:
      - "包含 N 值"
      - "說明統計方法"
  - id: fig-1
    type: flow_diagram
    section: Methods
    tool: drawio
    caption: "Study flow diagram"

submission_checklist:
  - cover_letter
  - title_page
  - author_contributions

metadata:
  generated_at: "2025-01-15T10:30:00Z"
  based_on:
    concept: "concept.md"
    journal_profile: "journal-profile.yaml"
  changelog:
    - date: "2025-01-15"
      change: "Initial plan generated"

Plan 修改規則

  • Agent 可新增段落 / 修改 claims / 調字數 → 需寫入 metadata.changelog
  • Agent 禁止刪除 protected: true 段落
  • 用戶自由修改,changelog 自動追蹤

journal-profile.yaml 規格

Phase 0 產出的期刊約束文件,驅動所有後續 Phase:

YAML 欄位 影響
paper.type Phase 1 設定 / Phase 4 寫作順序
paper.sections Phase 4 大綱結構
word_limits.* Hook A1 / C6 / C7c 字數檢查
assets.figures_max / tables_max Phase 4 Asset Plan / C7a 數量檢查
references.max_references Phase 2 文獻數 / Phase 8 引用上限
references.style Phase 8 引用格式
reporting_guidelines.checklist Hook B5 方法學 / C2 投稿清單
pipeline.hook_*_max_rounds Hook A/B/C cascading 上限
pipeline.review_max_rounds Phase 7 Review 輪數
pipeline.writing.anti_ai_* Hook A3 嚴格度

source-materials.yaml 規格

Phase 0 產出的原始素材清單,驅動後續資料、圖表、Methods/Results 寫作:

YAML 欄位 影響
summary.total_candidates 是否已掃描 workspace 原始素材
materials[].evidence_priority Phase 3 concept / Phase 5 drafting 證據優先級
materials[].ingestion.status 是否需先走 asset-aware
agent_next_steps.asset_aware_file_paths agent 應交給 asset-aware 的具體檔案

data-artifacts.yamldata_anchors 必須引用 ready/ingested source material、asset-aware doc、tracked data artifact,或可信 data file。若 anchor 來源是 concept.md、agent summary、inferred/estimated 值,或指向仍是 pending_asset_aware 的 DOCX/PDF,Hook F4 會以 CRITICAL 阻擋。 | pipeline.writing.citation_density | Hook A2 引用密度 |

完整模板見:templates/journal-profile.template.yaml


Autonomous Review 機制

Phase 7 的結構化 Review Loop 模擬同行審查:

流程

FOR round = 1 TO review_max_rounds:
  1. Review Report: 4 位 reviewer 各角色審查 → 產出結構化 issues (MAJOR/MINOR/OPTIONAL)
  2. Author Response: 逐條回應每個 issue (ACCEPT/ACCEPT_MODIFIED/DECLINE)
  3. Completeness Check: 確保所有 issue 都被回應(禁止忽略)
  4. 執行修正: ACCEPTED issues → patch_draft + re-run Hook A
  5. 品質重評: 更新 quality-scorecard → 比對 threshold
  → PASS → 結束 | 未達標 → 下一輪

品質維度(quality-scorecard)

維度 評分 (0-10) 權重
引用品質 充分、最新、高影響力 15%
方法學再現性 設計、統計、EQUATOR 合規 25%
文字品質 清晰、邏輯、無 AI 痕跡 20%
概念一致性 NOVELTY + SELLING POINTS 20%
格式合規 字數、圖表、引用數 10%
圖表品質 必要性、清晰度、caption 10%

Audit Trail 與 Checkpoint

審計檔案

每次執行在 projects/{slug}/.audit/ 產出:

檔案 時機 內容
pipeline-run-{ts}.md 每個 Phase 結束 Phase 摘要 + Hook 統計 + Decision Log
checkpoint.json 每個 Phase 結束 斷點恢復:last_completed_phase, phase_outputs
search-strategy.md Phase 2 後 搜尋策略 + 結果數量 + 篩選標準
reference-selection.md Phase 2 後 文獻選擇理由 + 排除理由
concept-validation.md Phase 3 後 Novelty 分數 + 修正歷史
quality-scorecard.md Phase 6 後 6 維品質評分
hook-effectiveness.md Phase 6 後 Hook 觸發率/通過率/誤報率
review-report-{N}.md Phase 7 每輪 結構化 Review Report(YAML front matter)
author-response-{N}.md Phase 7 每輪 逐條 Author Response + Completeness Check

Checkpoint 恢復

Pipeline 啟動時自動偵測 checkpoint.json,提供選項:

  • 從 Phase N+1 繼續
  • 從當前 section 繼續
  • 重新開始(保留文獻和 concept)
  • 完全重來

跨 MCP 編排

Pipeline 編排 5 個 MCP Server + 外部工具:

Phase 內部 MCP 外部 MCP 說明
0 mdpaper asset-aware, fetch_webpage 掃描原始素材 + 解析 submission guide
1 mdpaper 建立專案
2 mdpaper pubmed-search, zotero 搜尋 + 儲存文獻
2.1 mdpaper asset-aware, pubmed-search 文獻全文與素材解析
3 mdpaper CGU 概念發展 + 創新性提升
4 mdpaper 產出 manuscript-plan
5 mdpaper drawio, CGU, data tools 寫作 + 圖表 + 論點強化
6 mdpaper 全稿審計
7 mdpaper CGU Review + 論點補強
8 mdpaper 引用同步
9 mdpaper Word 匯出
10 mdpaper Retrospective + Meta-learning
11 mdpaper Final delivery

跨 MCP 資料傳遞

來源 目標 傳遞物 規則
pubmed-search mdpaper PMID save_reference_mcp(pmid) — 只傳 PMID,資料由 MCP 直接取得
zotero-keeper mdpaper PMID/DOI 取 PMID → save_reference_mcp()
asset-aware mdpaper sections/tables/doc_id Phase 0/2.1 解析 DOCX/XLSX/PDF 後回填 source-material/fulltext context
CGU concept.md 文字建議 Agent 整合到 write_draft()
drawio mdpaper XML save_diagram(project, content)

自動決策邏輯

系統在大多數情況下自動決策,以下為關鍵決策規則:

自動繼續

情境 行為
Hook A/B WARNING LOG → 下一步
Hook C WARNING LOG → Phase 7
Review MINOR issues batch fix → 下一輪
Asset fallback 成功 繼續
Concept 65-74 自動修正 1 次

必須停下

情境 行為
Concept < 60(兩次) 硬停止,回報用戶
Phase 4 大綱 必須用戶確認
Phase 6 N 輪 cascading 仍 CRITICAL 呈現問題讓用戶決定
Review 連續 2 輪無分數改善 詢問用戶
需修改 AGENTS.md 核心原則 永遠需確認

自我證明:本系統寫出的論文

Auto-Paper 系統已自主完成一篇完整的學術論文作為自我參照式驗證:

MedPaper Assistant: A Self-Evolving, MCP-Based Framework for AI-Assisted Medical Paper Writing with Closed-Loop Quality Assurance

  • 專案projects/self-evolving-ai-paper-writing-framework/
  • 全稿drafts/manuscript.md
  • 匯出exports/manuscript.docx + exports/arxiv/manuscript.pdf(LaTeX)
  • 審計軌跡.audit/ 目錄包含完整 Pipeline 執行紀錄

此論文由系統的 autonomous pipeline 完全自主產出,全部 10 篇 PubMed 索引文獻透過 MCP-to-MCP 通訊達到 100% 驗證完整性,零引用幻覺。


相關文件

文件 說明
SKILL.md 完整技術定義(Hook 詳細規格 + cascading 流程)
multi-stage-review-architecture.md 設計文件(含所有設計決策)
journal-profile.template.yaml journal-profile 模板
paper-reviewer.agent.md 唯讀 Reviewer Agent 模式
mdpaper.write-paper.prompt.md 觸發 Pipeline 的 Prompt
mdpaper.audit.prompt.md 獨立審計 Prompt(Phase 6+7)