
MEM论文全流程AI导师
@user_de867193/memthesismethodology
作者:user_de867193
关于这个 Skill
MEM 论文全流程 AI 导师,专为在职研究生(MEM 及管理类专硕)打造。把一篇硕士论文从选题、文献、研究设计、数据分析、正文写作,到降重查重与答辩 PPT,拆成 28 个步骤、26 张阶段卡,每步讲清「要产出什么、怎么做、怎么自查」。 适用场景:选题没方向、开题报告不会写、文献综述理不清、研究方法不会选、图表不会做、查重降不下来、答辩 PPT 没思路。 核心能力:24 类行业的全流程适配(选题方向 → 数据源与可导出字段 → 指标库 → 方法与数据门槛 → 图表惯例 → 术语口径 → 答辩专属追问,见《行业适配手册》,附可填写的《行业数据需求单》)+ 行业专属图表生成(X̄-R 控制图(含 GB/T 4091 八条判异准则)/ 过程能力 Cp·Cpk·Pp·Ppk(含非参数 Cnp·Cnpk 与 Box-Cox)/ 计数型控制图 p·np·c·u·z / MSA·GR&R / Pareto(含多期对比)/ S 曲线 / 甘特 / IPA / 雷达 / 燃尽图 / 运行图 / 趋势线等 16 类,零依赖输出 SVG)+ 行业适配路线半自动自查(输入行业与论文正文,输出该有但缺失的条目)+ 论文格式与内容硬数值自动核查(关键词数 / 摘要字数 / 题目字数 / 文献时效)+ 方法创新分级(L1/L2/L3)与 5 个方法(4 L3 + 1 L2)的完整执行链(数据需求 → 提示词 → 脚本 → 结论句式 → 降级方案)+ 每步自查清单、降重与去 AI 痕迹方法论、答辩高频追问,并附 32 个可运行脚本;支持 OpenClaw / Codex / WorkBuddy / Hermes 多平台使用。
Skill 文件与使用说明
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详细信息
- 分类
- 教育学习
- 来源
- 社区
- 版本
- 2.0.0
- 更新时间
- 2026年9月24日