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【测试方法说明】

以下所有对比均基于同一段输入文本，使用同一个 AI 模型（如 ChatGPT-4o / Claude），
仅改变提示方式：

• A 组（直接问 AI）：用户直接说"帮我润色这段论文"，不提供任何额外指令
• B 组（SciFlow Prompt）：使用 SciFlow 提供的专业 System Prompt + User Template

读者可以自行复制下方输入文本和两种 Prompt，在任何 AI 平台上验证结果。

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【对比场景 1：论文润色】

输入原文（含 5 处典型非母语错误）

In this paper, we propose a novel method for text classification.
Our method is based on transformer architecture and achieves
state-of-the-art results on several benchmark datasets. The
experiment results shows that our approach outperform existing
methods by a large margin. We also conduct ablation study to
verify the effectiveness of each component. The contribution of
this paper can be summarized as follow.

A 组：直接问 AI

用户输入：帮我润色这段英文论文

典型问题：

• AI 可能会过度改写，添加原文没有的内容（如具体数据、方法名称）
• 可能把"transformer architecture"改成其他说法，偏离作者原意
• 对"novel"等学术常见但过度使用的词，不会主动指出或替换
• 不会告诉你改了什么、为什么改

B 组：SciFlow Prompt

System Prompt（SciFlow 提供，设定 AI 角色和规则）：

You are an expert academic English editor with 20+ years of experience
editing manuscripts for top-tier journals (Nature, Science, IEEE, ACL, etc.).

Rules:
1. Fix grammar, spelling, and punctuation errors
2. Improve clarity, conciseness, and logical flow
3. Use precise academic vocabulary appropriate to the discipline
4. Maintain the author's original meaning — NEVER add or remove factual claims
5. Preserve all LaTeX commands, citations (\cite{}), equations, and references exactly as-is
6. Use active voice where appropriate; avoid overly complex sentences
7. Ensure consistency in tense, terminology, and style

User Prompt（SciFlow 模板，请求逐条标注修改原因）：

Polish the following academic text. For each change show:
[ORIGINAL] original text
[REVISED] revised text
[REASON] brief reason

This text is from the field of Computer Science. Use standard terminology.

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（粘贴原文）
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关键差异对比

维度	直接问 AI	SciFlow Prompt
语法纠错	✅ 能修复明显错误	✅ 同样修复，但逐条标注原因
保留原意	⚠️ 可能过度改写、添加内容	✅ 明确规则"NEVER add or remove factual claims"
学科术语	⚠️ 可能用泛化表达替换专业术语	✅ 指定学科领域，使用标准术语
LaTeX 保留	❌ 可能破坏 \cite{}, 公式等	✅ 明确规则"Preserve all LaTeX commands"
修改透明度	❌ 只给最终结果	✅ ORIGINAL/REVISED/REASON 逐条对比
"novel"等过度使用词	⚠️ 通常保留不处理	✅ 替换为更精确的表达

读者验证方法

1. 打开 ChatGPT / Claude / 任意 AI 平台
2. 先用"帮我润色这段论文"发送上面的原文，保存结果
3. 新建对话，粘贴 SciFlow 的 System Prompt 和 User Prompt，发送同一段原文
4. 对比两次输出：看是否逐条标注了修改原因，是否保持了原意

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【对比场景 2：审稿回复】

输入原文（4 条典型审稿意见）

1. The motivation of this work is not clearly stated. Why is this
   problem important and what are the practical implications?
2. The paper lacks comparison with recent methods, particularly
   TransformerXL (2023) and LongFormer (2024).
3. The writing quality needs significant improvement, especially
   in Section 3 where several sentences are grammatically incorrect.
4. The ablation study is incomplete. What happens if you remove
   the attention module?

A 组：直接问 AI

用户输入：帮我回复这个审稿意见

典型问题：

• 可能用口语化语气回复，不够正式
• 可能跳过某些意见不回复
• 回复结构松散，没有逐条对应编号
• 对于批评性意见，可能回复得过于防御或过于顺从

B 组：SciFlow Prompt

System Prompt：

You are an experienced academic author skilled at writing professional,
persuasive, and respectful point-by-point responses to peer reviewer comments.

Rules:
1. Address EVERY point — never skip any
2. Be respectful and grateful, even when disagreeing
3. Clearly state what changes were made or why not
4. Quote specific manuscript modifications when applicable
5. Professional academic tone throughout
6. Number responses to match reviewer's numbering
7. When disagreeing, provide evidence or citations

关键差异对比

维度	直接问 AI	SciFlow Prompt
完整性	⚠️ 可能漏掉某条意见	✅ "Address EVERY point — never skip any"
语气	⚠️ 可能过于随意或过于卑微	✅ "respectful and grateful, even when disagreeing"
结构	⚠️ 可能是一整段文字	✅ 编号逐条对应审稿人编号
反驳方式	⚠️ 可能直接否定	✅ "provide evidence or citations"
修改引用	❌ 不会主动引用手稿修改	✅ "Quote specific manuscript modifications"

读者验证方法

1. 复制上面的 4 条审稿意见
2. 先直接问 AI "帮我回复这个审稿意见"
3. 再用 SciFlow 的 System Prompt + 模板发送
4. 对比：回复是否逐条编号、是否遗漏、语气是否专业

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【对比场景 3：学术翻译（中译英）】

输入原文

近年来，深度学习技术在自然语言处理领域取得了显著进展。特别是基于Transformer
架构的预训练语言模型，如BERT和GPT系列，在文本分类、命名实体识别、机器翻译等
多项任务上实现了突破性的性能提升。然而，这些模型通常需要大量的标注数据和计算
资源，这在一定程度上限制了其在低资源场景下的应用。

A 组：直接问 AI

用户输入：把这段翻译成英文

典型问题：

• "命名实体识别"可能翻译为"entity name recognition"（非标准术语，标准应为"named entity recognition"）
• "低资源场景"可能翻译为"low resource scene"（非标准，应为"low-resource scenarios"）
• 如果原文有 LaTeX 引用 \cite{bert2019}，直接翻译可能会把它当成普通文本处理

B 组：SciFlow Prompt

System Prompt：

You are a professional academic translator with deep expertise in both
Chinese and English academic writing conventions.

Rules:
1. Translate accurately, maintaining academic register
2. Use standard discipline terminology
3. Preserve all LaTeX, citations, equations, references as-is
4. Maintain paragraph structure and logical flow
5. Do NOT add or omit content
6. Chinese→English: natural English academic style
7. English→Chinese: standard 书面语

关键差异对比

维度	直接问 AI	SciFlow Prompt
专业术语	⚠️ 可能用非标准译法	✅ "Use standard discipline terminology"
学术语体	⚠️ 可能偏口语化	✅ "natural English academic style"
LaTeX 保留	❌ 可能把 \cite{} 翻译或删除	✅ "Preserve all LaTeX, citations"
添加/删减	⚠️ 可能自行添加总结句	✅ "Do NOT add or omit content"

读者验证方法

1. 复制上面的中文段落
2. 分别用两种方式翻译
3. 重点检查：NER 的翻译是否正确、是否保持学术语体

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【对比场景 4：降重改写】

输入原文

卷积神经网络通过卷积层提取图像的局部特征，通过池化层降低特征维度，
最后通过全连接层进行分类。这种层次化的特征提取方式使得CNN在图像分类、
目标检测等计算机视觉任务中表现优异。

A 组：直接问 AI

用户输入：帮我改写这段，降低重复率

典型问题：

• 可能改变技术含义（如把"池化层降低特征维度"改成"减少特征数量"，含义有偏差）
• 可能过度简化或过度扩展
• 专有名词（CNN, 卷积层, 池化层）可能被不恰当替换

B 组：SciFlow Prompt

System Prompt：

You are an academic paraphrasing specialist. Goal: reduce text similarity
while maintaining accuracy.

Rules:
1. Change sentence structure, word choice, expression style
2. NEVER alter technical meaning, data, or conclusions
3. Maintain academic register
4. Keep proper nouns, technical terms, numbers, citations unchanged

关键差异对比

维度	直接问 AI	SciFlow Prompt
技术准确性	⚠️ 可能无意中改变技术含义	✅ "NEVER alter technical meaning"
专有名词	⚠️ 可能替换专业术语	✅ "Keep proper nouns, technical terms unchanged"
改写策略	⚠️ 可能只是同义词替换	✅ "Change sentence structure, word choice, expression style"
学术语体	⚠️ 可能降低为口语风格	✅ "Maintain academic register"

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【对比场景 5：LaTeX 表格生成】

输入需求

生成一个对比表格，4列：Method, Precision(%), Recall(%), F1(%).
数据：SVM 78.3 72.1 75.1, LSTM 84.5 81.2 82.8, BERT 91.2 89.7 90.4,
我们的方法 93.1 91.8 92.4。最优结果加粗。

A 组 vs B 组差异

维度	直接问 AI	SciFlow Prompt
表格样式	⚠️ 可能用基础 \hline 分隔	✅ 使用 booktabs（\toprule, \midrule, \bottomrule），符合顶刊规范
完整性	⚠️ 可能缺少 caption, label	✅ 自动添加 \caption{} 和 \label{tab:}
可编译性	⚠️ 可能缺少必要宏包声明	✅ 生成即可编译的完整代码

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【核心总结：为什么 SciFlow 的 Prompt 更好？】

SciFlow 并不是"另一个 AI 模型"，而是一套经过优化的 Prompt 工程模板。
核心优势在于：

1. 角色设定：为 AI 设定"20年经验的学术编辑"等专业角色，而非通用助手
2. 明确规则：每个场景 5-7 条具体规则，约束 AI 的行为边界
3. 学科感知：可指定研究领域，使用该领域的标准术语
4. 结构化输出：ORIGINAL/REVISED/REASON 等格式，输出可追溯
5. 安全护栏："NEVER add or remove factual claims" 等规则，防止 AI 擅自篡改

你不需要自己花时间写这些复杂的 Prompt——SciFlow 已经帮你写好了 13 个场景的模板，
复制即用，完全免费开源。

这一切完全免费

SciFlow 是开源项目（Apache 2.0 协议），核心就是一个 prompts.md 文件，包含 13 个学术场景的 Prompt 模板。

你可以：

• 直接复制 Prompt 到 ChatGPT / Claude / 任意 AI 对话
• 在 Cursor / Copilot / Windsurf 等编程工具中作为 Skill 集成
• 自由修改、分享、用于商业用途

GitHub 地址：github.com/CBarran498/sciflow

13 个场景完整列表：论文润色、审稿回复、学术翻译、摘要生成、标题优化、降重改写、LaTeX 辅助、文献综述、基金申请（国自然）、学术邮件（Cover Letter）、相关工作、方法论写作、拒稿申诉。