absent-author Skill 技能

技能简介

Absent Author（缺席的作者）是一套面向学术写作与同行评审的 Claude Code / Codex 技能包，由香港城市大学、香港中文大学、宾夕法尼亚大学与佐治亚理工的研究者共同开发。它把「论文是否由 AI 一口气生成、没有人在背后负责」这件事，拆成一份带出处、可引用的证据清单，再用两个技能把证据变成审稿人能写进意见、作者能提前自查的具体条目。仓库含 83 条证据 ID、一个经过校准的表层痕迹检查脚本，以及两个 SKILL.md 技能，中文证据清单为主文档。

核心能力

1. paper-slop-screen（评审侧）：输出 W（行文）/ R（研究）/ Q（质量）三档评级、四象限定位、每条发现附文件位置与原文引用，并生成可直接粘贴的评审段落与给领域主席的说明。
2. paper-author-pass（作者侧）：投稿前反问作者本人——只有人类能回答的问题、主张与证据映射表、参考文献与数字核验、精简后的行文，最后以三个必须由作者亲自回答的问题收尾。
3. slop_lint.py 表层痕迹检查：基于 79 篇论文校准的 28 项计数（AI 词汇簇、连尾 -ing 从句、防御性对冲、指令泄漏、流水线水印等），给出人类分位数与 AUC，每个命中都带文件、行号与片段。
4. 三个慢速核验工具：ref_verify.py 逐条比对作者名单、number_ledger.py 抓同一量在不同处的不一致、pdf_hidden_text.py 检测 PDF 中不可见或重映射的文本。
5. 证据清单 EVIDENCE.md：四层共 74 项加 9 条「在场作者」正向信号，每项标注强度、可计入哪条轴、诚实人类误触的可能以及出处。

安装配置

• 克隆仓库后执行 ./install.sh，默认把两个技能装进 ~/.claude/skills。
• 可选参数：--project 装进当前项目、--codex 装给 Codex、--dest DIR 自定义目录、--link 用软链接便于跟踪更新。
• lint 脚本仅需 Python 3.9+，零第三方依赖；可选安装 poppler-utils 与 tesseract 用于 PDF 与 OCR 核验。
• 技能自带前置提醒：对在审稿件跑评审侧技能前，先确认所在会议的评审用 LLM 政策。

使用步骤

1. 克隆仓库并执行 ./install.sh 完成安装。
2. 作者路径：对稿件目录输入「Use paper-author-pass on paper/ in audit mode」，逐条回答技能提出的作者问题。
3. 评审路径：输入「Use paper-slop-screen to triage this arXiv preprint: 路径或 ID」，得到评级、象限与证据。
4. 单跑脚本做快速扫描：python tools/slop_lint.py paper/ --source -o lint.md。
5. 用 ref_verify.py 与 number_ledger.py 复核参考文献与数字，把结论写进评审或自查记录。

适用场景

• 审稿人收到疑似流水线生成的投稿，需要结构化、可举证的初筛结论。
• 领域主席面对争议稿件，需要一份以「作者能回答的问题」形式呈现的机密说明。
• 作者投稿前自查：确认参考文献真实、表格数字自洽、没有残留的模型对话痕迹。
• 期刊与会议编辑部制定或校准 AI 生成稿件的处置规范。
• 研究生与青年教师学习「什么才算有人负责的研究」。

适用人群：同行评审、领域主席、期刊编辑、投稿作者、科研诚信办公室工作人员，以及需要判断 AI 参与度的研究者。

工作原理：把「作者缺席」拆成三种表现——没人润色、没人选题、没人核验，分别归入行文轴与研究轴。行文层证据只计入写作轴，永不单独定罪，研究等级只能被研究层证据影响；因此评审侧不会在公开意见里写「这是 AI 写的」，而是把可核验的缺陷写清楚，把出处疑虑转成给主席的问题。项目以 59 篇前 ChatGPT 时代的 arXiv 论文对 20 篇 AI 生成论文做校准，并用六篇匿名盲测验证：人工 ACL 2018 论文判 A、AI Scientist 系列判 D。

官方链接：GitHub 仓库 https://github.com/THUROI0787/absent-author ；项目主页与可筛选证据库 https://thuroi0787.github.io/absent-author/ ；DOI 10.5281/zenodo.23165721（MIT 协议）。