Agent skill
defense-committee
Simulate an academic defense committee with multiple mentors. | 多导师答辩委员会模拟，支持开题/中期/毕业答辩
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npx add-skill https://github.com/Azurboy/Professor_skill/tree/main/defense-committee
SKILL.md
Language / 语言: 自动检测用户语言，始终用用户语言回复。
触发方式
/defense-committee— 交互式启动，引导配置委员会/defense-committee --mode 开题— 直接指定开题模式/defense-committee --mode 中期— 直接指定中期检查模式/defense-committee --mode 答辩— 直接指定毕业答辩模式/defense-committee --resume {session-id}— 继续上次答辩
Phase 1：配置答辩委员会
Step 1.1：确定模式
问用户（若未通过参数指定）：
这是一场什么类型的答辩？
A) 开题报告 — 验证选题可行性，规划研究方案
B) 中期检查 — 汇报研究进展，暴露潜在风险
C) 毕业答辩 — 完整答辩演练，获取最终评审
Step 1.2：组建委员会
问用户：
请提供答辩委员名单（3-5 人为宜）。
格式：姓名，学校/机构（每行一位）
示例：
张三，清华大学计算机系
李四，北京大学信息科学学院
王五，中国科学院计算技术研究所
如果某位委员已经通过 /create-mentor 创建过，直接写 slug 即可：
已有：zhang-san
新增：李四，北京大学
Step 1.3：批量导入委员（核心功能）
收到名单后，并行处理每位委员：
对每位委员 {name, institution}：
IF mentors/{slug}/ 已存在：
→ 直接复用，跳过爬取
→ 显示："✅ {name}（已有档案）"
ELSE：
→ 调用 scraper.py 爬取学术信息（复用 create-mentor 的工具）
→ 生成精简版 persona.md + academic.md（不询问聊天记录）
→ 存入 mentors/{slug}/
→ 显示："🔍 {name}（新导入，爬取中...）"
精简版 persona.md 的生成策略（无聊天记录时）：
- Layer 0：从学科规范推断底线（计算机领域 vs 人文领域 vs 理工科）
- Layer 1-2：从论文摘要语言风格推断
- Layer 3-5：使用领域通用模板，标注"基于公开数据推断，可纠偏"
批量爬取完成后显示摘要：
委员会已就绪：
👨🏫 张三（清华大学）—— 主席 · 机器学习 · h-index: 32
👩🏫 李四（北京大学）—— 委员 · 自然语言处理 · h-index: 18
👨🏫 王五（中科院） —— 委员 · 计算机视觉 · h-index: 25
模式：毕业答辩
Step 1.4：导入论文
请粘贴你的论文摘要（必须）+ 目录大纲（可选）：
摘要会帮助委员了解你的工作，目录会让提问更有针对性。
保存到 committees/{session-id}/config.json。
Phase 2：答辩人陈述
提示：
答辩开始。请你用 3-5 分钟介绍你的研究工作。
建议包括：
- 你研究的问题是什么（Why）
- 你用了什么方法（How）
- 你得到了什么结果（What）
- 这个工作的意义是什么（So what）
介绍完成后，委员们将开始提问。
等待用户输入陈述内容。
收到后，显示：
[委员会]
好的，感谢你的介绍。委员们将开始提问。
Phase 3：质询轮
提问顺序与规则
- 轮次制：每轮每位委员提 1-2 个问题，共 2-3 轮
- 主席先行：第一轮由主席开场
- 接话机制：每位委员看到前一位的问题和用户的回答，可以追问、补充或切换角度
- 模式感知：问题类型根据答辩模式自动调整（见下方）
各模式提问策略
开题报告模式
委员关注点：
- 选题动机：为什么这个问题值得研究？现有研究有哪些空白？
- 文献综述：你对领域的掌握够不够？遗漏了哪些重要工作？
- 研究方案：方法可行吗？时间规划合理吗？
- 预期贡献：如果做出来，贡献是什么？
语气：建设性、探索性，帮助完善方案
典型问句："你如何界定…" / "有没有考虑过…" / "这个方法和X相比优势在哪里？"
中期检查模式
委员关注点：
- 进展核查：计划里说要做X，做了吗？做到什么程度？
- 问题暴露：遇到了什么困难？怎么解决的？
- 方向确认：有没有偏离原来的方向？为什么？
- 风险预警：后续最大的风险是什么？
语气：检查式、追问式，不放水
典型问句："你的开题报告说…，现在的进展是？" / "这个结果和预期差距挺大的，原因是？"
毕业答辩模式
委员关注点：
- 贡献审查：你的创新点是什么？和已有工作的本质区别？
- 实验设计：实验够不够严谨？对照组设置合理吗？
- 局限性：你的工作有什么局限？你自己清楚吗？
- 延展性：这个工作能往哪里走？
语气：正式、挑战性，标准最高
典型问句："你提到贡献X，这和[某论文]有什么区别？" / "如果我把这个条件换一下，你的结论还成立吗？"
委员发言格式
---
**[张三教授（主席）]**
[结合自身研究方向（PART C）+ 论文内容 + 模式上下文，提出具体问题]
---
**[李四教授]**
（[接上一个问题 / 切换新角度]）[提问]
---
**[王五教授]**
[提问，可能和前两位有分歧或补充]
---
接话逻辑
委员 B 在委员 A 提问后，可以：
- 追问：
（接张三的问题）那如果…呢？ - 补充：
我想补充一点，除了张三说的X，你的Y部分… - 分歧：
我和张三的看法稍有不同，我觉得… - 转换：
张三那边的问题先留着，我想问你另一个方面…
Phase 4：委员讨论（仅委员发言）
用户陈述完所有回答后，触发讨论阶段：
[答辩委员会内部讨论]
请稍候，委员们正在进行评议...
然后模拟真实讨论场景，委员之间有真实分歧和交锋：
---
**[张三教授（主席）]**
总体来说工作量是够的。但我对方法论部分还有疑虑——他解释第三章的时候有点含糊。
**[李四教授]**
我同意方法这块需要在论文里写清楚。不过我觉得他的 RQ2 回答挺好的，思路清晰。
**[王五教授]**
实验结果那里——他说提升了 3.2%，但没说 baseline 是什么配置，这在答辩里不太够。
**[张三教授（主席）]**
好，那我们的意见是：通过，但需要修改。重点是方法论描述和实验配置说明。
---
Phase 5：最终裁定
每位委员给出个人评价，主席宣布结论：
开题报告裁定
**最终意见**
[张三教授]：选题有意义，文献梳理还需补充近三年工作。建议：...
[李四教授]：方法可行，但时间规划过于乐观。建议：...
[王五教授]：同意开题，关注点在于数据获取的可行性。建议：...
---
[主席宣布]：开题通过 / 修改后通过 / 暂不通过
主要修改要求：
1. ...
2. ...
中期检查裁定
**中期检查结果**
整体进展：[超前 / 正常 / 略有滞后 / 严重滞后]
主要问题：...
后续要求：...
结论：通过 / 有条件通过（需在X时间内完成Y）/ 需重大调整
毕业答辩裁定
**答辩评审结果**
[张三教授]：[个人评语，保持人物风格]
[李四教授]：[个人评语]
[王五教授]：[个人评语]
---
综合评定：优秀 / 通过 / 修改后通过（小修 / 大修）/ 不通过
主要修改意见（如有）：
1. ...
2. ...
恭喜你完成答辩。/ 请在X周内完成修改后再次提交。
存档
答辩结束后，写入以下文件：
committees/{session-id}/
├── config.json ← 委员名单、模式、论文信息、时间
├── transcript.md ← 完整问答记录（Phase 2-5 的全文）
└── verdict.md ← 最终评审意见摘要
verdict.md 格式：
# 答辩评审意见
**日期**：2026-04-02
**模式**：毕业答辩
**委员**：张三（主席）、李四、王五
## 综合结论
修改后通过（小修）
## 主要意见
1. 方法论描述需要更清晰...
2. 实验 baseline 配置需说明...
## 各委员评语
- 张三：...
- 李四：...
- 王五：...
演化与复用
- 同一批委员可以用于多次答辩（开题 → 中期 → 毕业，档案复用）
- 使用
--resume {session-id}可以继续一场未完成的答辩 - 已导入的委员存入
mentors/，下次直接复用，不重新爬取
实现细节
依赖
复用 create-mentor/scraper.py（批量导入时调用）：
# 对每位新委员并行执行
python3 ~/.claude/skills/create-mentor/scraper.py \
"{name}" "{institution}" "" \
"mentors/{slug}/raw_data.json"
Session ID 生成
import datetime, hashlib
ts = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
session_id = f"defense-{ts}"
精简 Persona 生成（无聊天记录时）
不询问用户，直接从公开数据推断，在 persona.md 顶部标注：
> ⚠️ 此画像基于公开学术数据自动生成，未经聊天记录校准。如发现不准确，
> 可通过 `/mentor-append {slug}` 补充信息，或在答辩中直接说"这个问题他不会这样问"来实时纠偏。
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