AI大模型工具

想降低 AIGC 疑似率，核心不是把论文改成口水话，而是先定位风险段，再保留学术事实并强化具体语境。本文提供Agent分段修改、网页版AI处理和Skill固化规则三种流程，适合毕业论文修改参考，并强调术语、数据、引用与章节编号必须人工复核，尤其适合已有检测报告的稿件。

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用双账本+验证包+证据链让 AI 长跑不跑偏。组件=tasks.md(过程),feature_list.json(状态),progress.txt(交接),validation bundle(可复现脚本/日志/截图)。流程=Worker写代码并交付包→Supervisor亲跑验收留证→PASS后归档状态与提交；适用 1→n。

讲清规范驱动开发（SDD）：先把What/Why与验收标准写成“活规范”，再让AI实现How；对比vibe coding为何易丢意图。附SpecKit(Constitution→Specify→Plan→Tasks)做0→1，以及OpenSpec(proposal→apply→archive)做1→n的落地步骤。

常被搞混的 6 个 AI 工具概念终于理清了：Prompt 解决临时对话，Skills 沉淀标准流程，MCP 暴露外部工具，Commands 创建快捷模板，Agent 实现自主闭环，Subagent 隔离并行任务。每个概念的核心定义、适用场景、工程成本、复用性一表知。包含真实对比表与决策矩阵——基于 Anthropic 官方文档与 LangChain 标准。

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