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oceanicdayi

report-refiner

by oceanicdayi

0🍴 0📅 2026年1月20日
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SKILL.md


name: report-refiner description: 修改文件內容使之更有邏輯、更清楚易懂。會搜尋文獻資料補充內容,並以正式的報告口吻撰寫。

報告精煉技能 (Report Refiner)

此 skill 用於優化和精煉文件內容,提升邏輯性、可讀性和專業性。會自動搜尋相關文獻資料補充內容,並以正式的學術或專業報告口吻重新撰寫。

何時使用此 skill

  • 當需要優化文件的邏輯結構和流暢度時
  • 當需要將口語化內容轉換為正式報告格式時
  • 當需要補充文獻資料和學術引用時
  • 當需要提升文件的專業性和可信度時
  • 當需要改善段落組織和論述清晰度時

核心原則

1. 邏輯性優先

  • 確保論述有清晰的因果關係
  • 段落之間有自然的邏輯連接
  • 避免跳躍式思考,補充必要的過渡

2. 清晰易懂

  • 使用簡潔明確的語句
  • 避免冗長複雜的句子結構
  • 專業術語需有適當解釋

3. 正式報告口吻

  • 使用客觀、中立的語氣
  • 避免口語化表達
  • 採用學術或專業寫作風格

4. 文獻支持

  • 重要論述需有文獻支持
  • 適當引用權威來源
  • 確保資料的時效性和準確性

工作流程

步驟 1: 分析現有文件

仔細閱讀並分析文件內容:

內容分析:

  • 識別主要論點和次要論點
  • 找出邏輯斷層或不連貫之處
  • 標記需要補充說明的部分
  • 評估專業術語使用是否恰當

結構分析:

  • 檢查段落組織是否合理
  • 評估資訊呈現順序
  • 確認是否有重複或冗餘內容
  • 檢視整體架構的完整性

語氣分析:

  • 識別口語化或非正式用語
  • 檢查語氣是否一致
  • 評估專業度和客觀性

步驟 2: 搜尋文獻資料

使用 search_web 工具補充相關資料:

搜尋策略:

1. 核心概念搜尋
   - 搜尋文件中的關鍵技術或理論
   - 尋找最新的研究進展
   - 查找權威定義和解釋

2. 文獻引用搜尋
   - 搜尋相關學術論文
   - 查找官方報告或白皮書
   - 尋找統計數據和實證研究

3. 案例與應用搜尋
   - 搜尋實際應用案例
   - 查找成功或失敗的經驗
   - 尋找最佳實踐指南

4. 繁體中文資源
   - 優先搜尋繁體中文的專業資料
   - 查找本地化的研究或報告
   - 尋找台灣相關的案例

資料評估:

  • 確認來源的可信度(學術期刊、官方機構、知名組織)
  • 檢查資料的時效性(優先使用近期資料)
  • 評估資料與主題的相關性
  • 驗證數據和事實的準確性

步驟 3: 優化邏輯結構

重新組織內容以提升邏輯性:

段落重組:

  • 按照邏輯順序排列段落(背景→問題→方法→結果→結論)
  • 確保每段有明確的主題句
  • 段落之間使用適當的轉折語

論述強化:

  • 補充因果關係說明
  • 添加必要的背景資訊
  • 提供支持性證據和數據
  • 加強論點之間的連接

資訊層次:

  • 區分主要資訊和次要資訊
  • 使用標題和子標題建立層次
  • 重要資訊優先呈現
  • 細節資訊適當歸類

步驟 4: 改善文字表達

以正式報告口吻重寫內容:

正式化改寫原則:

避免使用改為使用
口語化詞彙(很棒、超級)專業詞彙(優異、顯著)
第一人稱(我們認為)客觀陳述(研究顯示)
模糊表達(可能、大概)精確表達(約、估計)
情緒化用語中性客觀用語
簡化縮寫完整專業術語

句式優化:

  • 使用完整的句子結構
  • 避免過長的複合句(超過 30 字考慮拆分)
  • 使用主動語態(除非被動語態更適合)
  • 保持時態一致

專業術語處理:

  • 首次出現時提供完整名稱和縮寫
  • 必要時添加括號說明
  • 保持術語使用的一致性
  • 避免過度使用行話

步驟 5: 補充文獻引用

整合搜尋到的文獻資料:

引用位置:

  • 重要論述後添加引用
  • 數據和統計資料必須引用
  • 理論或方法說明需引用原始來源
  • 案例分析引用實際報告

引用格式:

內文引用:
- (作者, 年份)
- 根據 Smith et al. (2023) 的研究...
- 研究顯示...(Chen & Wu, 2024)

參考文獻格式:
- 學術論文: 作者. (年份). 標題. 期刊名稱, 卷(期), 頁碼.
- 報告: 機構名稱. (年份). 報告標題. 出版地: 出版者.
- 網路資源: 作者/機構. (年份). 標題. 擷取自 URL

補充內容整合:

  • 自然融入原文,不破壞流暢度
  • 補充資料需與主題緊密相關
  • 避免過度引用造成喧賓奪主
  • 保持原文核心論點不變

步驟 6: 品質檢查

完成改寫後進行全面檢查:

邏輯性檢查:

  • ✅ 論述有清晰的邏輯鏈
  • ✅ 段落之間連接自然
  • ✅ 沒有邏輯跳躍或矛盾
  • ✅ 結論與論述相符

清晰度檢查:

  • ✅ 每段主題明確
  • ✅ 句子簡潔易懂
  • ✅ 專業術語有適當說明
  • ✅ 資訊層次分明

正式性檢查:

  • ✅ 使用正式報告語氣
  • ✅ 避免口語化表達
  • ✅ 語氣客觀中立
  • ✅ 用詞專業準確

文獻檢查:

  • ✅ 重要論述有文獻支持
  • ✅ 引用格式正確一致
  • ✅ 來源可信且時效性佳
  • ✅ 參考文獻完整列出

完整性檢查:

  • ✅ 所有必要資訊都已包含
  • ✅ 沒有遺漏重要論點
  • ✅ 補充內容恰當適量
  • ✅ 整體結構完整

正式報告寫作規範

語氣與風格

客觀中立:

❌ 避免: 我們覺得這個方法很好
✅ 改為: 研究結果顯示此方法具有顯著優勢

精確表達:

❌ 避免: 很多研究都這樣說
✅ 改為: 多項研究(Smith, 2023; Chen, 2024)指出

專業用詞:

❌ 避免: 這個系統超厲害的
✅ 改為: 該系統展現卓越的性能表現

段落結構

標準段落格式:

1. 主題句 - 明確說明段落主旨
2. 支持句 - 提供證據、數據、例證
3. 解釋句 - 說明證據如何支持主題
4. 結論句 - 總結或過渡到下一段(可選)

段落長度:

  • 一般段落: 3-5 句話
  • 複雜論述: 可延長至 6-8 句
  • 避免單句成段(除非特殊強調)
  • 避免超長段落(超過 10 句考慮拆分)

轉折與連接

段落間轉折語:

  • 遞進: 此外、進一步而言、更重要的是
  • 對比: 然而、相對地、與此相反
  • 因果: 因此、由此可見、基於此
  • 舉例: 例如、具體而言、以...為例
  • 總結: 綜上所述、總體而言、整體來看

句子間連接詞:

  • 同時、另外、並且、以及
  • 不僅...而且、既...又
  • 儘管、雖然、即使
  • 因為、由於、鑑於

輸出格式

檔案命名

根據內容類型命名:

  • 原檔案: 原始文件.md
  • 精煉版: 原始文件_精煉版.md原始文件_報告版.md
  • 保留原檔案,創建新版本

文件結構

標準報告結構:

# 報告標題

**作者/單位**: (如適用)
**日期**: YYYY年MM月DD日
**版本**: X.X

---

## 摘要 (如適用)
簡要說明報告主旨、方法、結果和結論

## 一、前言/背景
介紹主題背景和重要性

## 二、主體內容
### 2.1 子主題一
### 2.2 子主題二
...

## 三、討論/分析 (如適用)
深入分析和討論

## 四、結論
總結要點和建議

## 參考文獻
列出所有引用來源

## 附錄 (如適用)
補充資料、圖表等

版本說明

在文件開頭或結尾註明:

---
**修訂說明**:
- 優化邏輯結構,改善段落組織
- 補充文獻引用 X 篇
- 改寫為正式報告口吻
- 新增/修改章節: [列出主要變更]
---

特殊情況處理

技術報告

  • 強調方法論的嚴謹性
  • 詳細說明技術細節
  • 提供充分的數據支持
  • 使用標準技術術語

學術論文風格

  • 遵循學術寫作規範
  • 文獻回顧要全面
  • 方法論需詳細可重現
  • 結果與討論分開

商業報告

  • 重點突出,結論先行
  • 使用視覺化元素(圖表)
  • 提供可行的建議
  • 考慮讀者的商業背景

政府公文

  • 使用正式公文用語
  • 結構嚴謹,格式標準
  • 避免模糊表達
  • 必要時使用條列式

工具使用

執行此 skill 時會使用:

  • view_file: 讀取原始文件
  • search_web: 搜尋文獻資料
  • read_url_content: 讀取網路資源
  • write_to_file: 創建精煉版文件
  • grep_search: 搜尋特定內容
  • multi_replace_file_contentreplace_file_content: 修改文件內容

品質標準

完成的精煉文件應達到:

邏輯性: 論述清晰,段落連貫,無邏輯跳躍 ✅ 清晰度: 表達簡潔,易於理解,層次分明 ✅ 正式性: 使用正式報告語氣,避免口語化 ✅ 專業性: 術語使用準確,內容專業可信 ✅ 完整性: 資訊充分,文獻支持充足 ✅ 準確性: 事實正確,引用可靠,數據精確 ✅ 一致性: 格式統一,用詞一致,風格協調

注意事項

  • 保留原意: 優化表達但不改變核心論點
  • 適度補充: 新增內容需與主題相關,避免偏離
  • 尊重原作: 保持原作者的觀點和立場
  • 標註修改: 重大修改應在版本說明中註明
  • 文獻查證: 確保引用來源的準確性和可靠性
  • 讀者導向: 考慮目標讀者的背景和需求

範例對照

原始版本 (口語化)

這個系統超棒的,可以在地震來之前就發警報給大家,讓大家有時間躲起來。
我們用了很多不同的方法,有舊的也有新的,像是 AI 什麼的。
2024 年花蓮那次大地震就證明了我們需要更好的系統。

精煉版本 (正式報告)

該地震預警系統能於破壞性地震波到達前發布警報,為民眾提供寶貴的應變時間。
系統整合多種演算法,包括傳統的點震源模型以及新興的深度學習技術,
以提升預警的準確性和可靠性。2024 年花蓮芮氏規模 7.2 地震的實際案例
驗證了多演算法整合策略的必要性(Song et al., 2025)。

使用此 skill 時,請明確指出需要精煉的文件,以及任何特殊要求(如特定的報告風格、目標讀者等)。

スコア

総合スコア

50/100

リポジトリの品質指標に基づく評価

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