学术新闻稿写作:专业科学传播 - Openclaw Skills

作者:互联网

2026-04-11

AI教程

什么是 学术新闻稿写作?

学术新闻稿写作技能是一款为研究人员、学术机构和科学传播团队量身定制的专业级工具。它提供了一个严谨的框架,将复杂的学术成就转化为易于理解且引人入胜的新闻内容。通过将此技能集成到您的 Openclaw Skills 工作流中,您可以确保技术突破以公众传播所需的清晰度、准确性和影响力呈现。

该技能遵循标准化的五部分结构方法,涵盖从最初的导语和研究背景到深度创新和未来展望的所有内容。它通过优化技术术语并确保所有数据点与原始材料严格保持一致,缩小了高水平科学与公众理解之间的差距。

下载入口:https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/438061781/academic-press-release-writing

安装与下载

1. ClawHub CLI

从源直接安装技能的最快方式。

npx clawhub@latest install academic-press-release-writing

2. 手动安装

将技能文件夹复制到以下位置之一

全局模式 ~/.openclaw/skills/ 工作区 /skills/

优先级:工作区 > 本地 > 内置

3. 提示词安装

将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。

请帮我使用 Clawhub 安装 academic-press-release-writing。如果尚未安装 Clawhub,请先安装(npm i -g clawhub)。

学术新闻稿写作 应用场景

  • 为学术机构或研究实验室起草专业新闻发布稿。
  • 将技术性期刊文章转化为面向公众的易懂科学传播内容。
  • 为重大的科学里程碑和突破生成标准化的宣传材料。
  • 为大学新闻办公室简化研究推广草案的创建过程。
学术新闻稿写作 工作原理
  1. 代理接收研究论文或关键技术结果以及研究团队的详细信息。
  2. 分析内容以识别领先的突破口、现有的技术瓶颈和核心创新点。
  3. 使用严格的5部分结构起草内容:导语、背景、创新、总结/展望以及图片说明。
  4. 专门的 Python 程序使用基于坐标的裁剪方式,直接从原始 PDF 中识别并提取高分辨率图片。
  5. 代理进行技术审核,以验证术语、引用准确性和数据一致性。
  6. 最终输出生成为 Markdown 文件,并自动转换为专业格式的 Word (.docx) 文档。

学术新闻稿写作 配置指南

要在您的 Openclaw Skills 环境中开始使用此技能,请确保您的系统安装了处理 PDF 所需的依赖项:

pip install pymupdf

然后,您可以通过提供 PDF 论文并使用“generate research news”或“write academic press release”等关键词来触发工作流。

学术新闻稿写作 数据架构与分类体系

该技能将研究数据组织成严格管理的分类体系,以确保专业的输出质量:

组件 描述 目标长度
01 引言 导语包含突破意义和期刊引用 300-400 词
02 背景 领域现状、存在的问题及研究意义 300-400 词
03 创新 技术路径、关键实验结果及图片描述 800-1000 词
04 展望 核心贡献总结及未来工业潜力 300-400 词
05 图片 Fig.1 (原理), Fig.4 (数据), 以及 Fig.5 (应用) 3 张核心图片
name: academic-press-release-writing
description: 学术新闻稿撰写专业工具。包含规范的五段式写作结构、全流程工作步骤、常见问题解决方案和效率提升技巧。**当以下情况时使用此 Skill**:(1) 需要撰写学术机构、科研团队的新闻通稿/宣传稿;(2) 需要将学术论文、科研成果转化为面向公众的科普性新闻稿;(3) 用户提到"学术新闻稿"、"科研宣传稿"、"论文新闻稿"、"成果宣传"等关键词;(4) 需要规范的新闻稿写作模板和流程指导。

学术新闻稿撰写专业技能

一、核心结构要求(严格遵循五段式结构)

1. 01 导读部分

  • 开头:用1-2句话点明研究领域的重要意义+研究突破
  • 核心成果:简明扼要介绍研究团队、核心技术、关键突破、性能指标
  • 论文信息:明确说明发表期刊、论文标题、第一作者、通讯作者信息
  • 字数控制:300-400字,语言通俗易懂,突出新闻性

2. 02 研究背景部分

  • 领域现状:介绍相关技术的发展现状和主流技术路径
  • 存在问题:清晰阐述现有技术的瓶颈和未解决的核心挑战
  • 研究意义:点出该研究解决了什么痛点问题,有什么应用价值
  • 字数控制:300-400字,逻辑清晰,层层递进

3. 03 创新研究部分

  • 技术方案:详细介绍研究团队的核心技术路径、实验装置、创新点
  • 关键结果:分点说明实验取得的核心结果、性能参数、技术优势
  • 图表说明:每个重要图表都要有详细的图注说明,清晰描述图表展示的内容和结论
  • 字数控制:800-1000字,技术表述准确,避免过于晦涩的专业术语

4. 04 总结与展望部分

  • 成果总结:总结研究的核心贡献、理论价值、技术优势
  • 应用前景:展望该技术未来的应用领域、产业化潜力
  • 未来方向:简要说明后续研究的发展方向
  • 字数控制:300-400字,积极客观,避免夸大

5. 05 封面图部分

  • 只需标注"图源Fig.X"即可

二、内容写作要求

1. 准确性要求

  • 所有技术术语、参数、单位、人名、机构名必须准确无误
  • 实验结果、性能指标必须严格对应原文内容,不得编造或夸大
  • 作者信息、期刊信息、论文标题必须完全准确

2. 可读性要求

  • 避免直接翻译原文的复杂长句,用通俗易懂的中文表述
  • 专业术语首次出现时附带英文全称和缩写
  • 逻辑清晰,段落分明,每段聚焦一个核心内容

3. 新闻性要求

  • 突出研究的"首次"、"突破"、"创新"等亮点
  • 采用倒金字塔结构,最重要的信息放在最前面
  • 避免过于学术化的表述,兼顾专业性和可读性

三、格式规范要求

1. 标题格式

  • 主标题:中英文对照,英文在前,中文在后,居中
  • 作者信息:单独一行,"论文作者:XXX"格式
  • 撰稿人:单独一行,"新闻稿撰稿:两江编辑部"格式
  • 章节标题:"0X 标题"格式,加粗,单独占行

2. 正文格式

  • 字体:中文宋体,英文Times New Roman
  • 字号:正文12pt,行间距1.5倍
  • 段落首行缩进2个中文字符
  • 图表说明:"图X(见原文中的Fig. X):XXXX"格式,单独分段
  • 正文内容中不要出现字数统计、符合要求等说明性文字

3. 引用规范

  • 原文内容引用标注"(见Abstract/Introduction/Results/Discussion)"
  • 专业术语首次出现标注英文全称和缩写

四、字数控制标准

  • 总字数:2000-2500字
  • 各部分字数比例:导读(15%)、背景(15%)、创新研究(50%)、总结展望(20%)
  • 偏差范围:±10%以内

五、图片处理要求(关键!)

1. 图片选择标准

选择3张核心图片:

  • 图1: 概念示意图(原文Fig.1)- 展示技术原理和装置
  • 图2: 实验结果图(原文Fig.4)- 展示核心实验数据
  • 图3: 应用方案图(原文Fig.5)- 展示未来应用前景

2. PDF图片提取标准流程

必须使用以下精确流程提取图片

import fitz

# 步骤1: 打开PDF
doc = fitz.open(pdf_path)
page = doc[page_num]

# 步骤2: 分析PDF结构,找到caption位置
blocks = page.get_text("blocks")
for block in blocks:
    x0, y0, x1, y1, text, block_no, block_type = block
    if f"Fig. {fig_num}" in text:
        print(f"Caption位置: y={y0:.0f}-{y1:.0f}")

# 步骤3: 精确定位caption
text_instances = page.search_for(f"Fig. {fig_num}")
caption_y = text_instances[0].y0

# 步骤4: 根据caption位置确定图形边界
if caption_y > page.rect.height * 0.5:
    # caption在底部,图形在上方
    y_start, y_end = 100, caption_y - 10
else:
    # caption在顶部,图形在下方
    y_start, y_end = caption_y + 50, page.rect.height - 50

# 步骤5: 精确裁剪
rect = fitz.Rect(50, y_start, page.rect.width - 50, y_end)
pix = page.get_pixmap(matrix=fitz.Matrix(2, 2), clip=rect)
pix.save(f"fig{fig_num}.png")

3. 图片质量验证清单

提取后必须验证:

  • 完整性: 包含所有子图(a,b,c,d...)
  • 干净度: 没有混入caption文字(不以"Fig. X"开头)
  • 纯净度: 没有混入正文段落
  • 清晰度: 坐标轴、标签、图例完整可读

4. 常见PDF布局参考

Figure 页码 Caption位置 图形区域
Fig.1 第2页 y=666 (底部) y=350-660
Fig.4 第6页 y=400 (顶部) y=100-395
Fig.5 第7页 y=326 (底部) y=100-320

5. 自动化工具

使用已创建的提取脚本:

python scripts/extract_figures.py   [output_path]

六、输出要求

  • 首先输出Markdown格式内容
  • 自动提取PDF图片并插入Word文档(.docx)
  • 图片必须干净、完整、无caption
  • 不需要生成PDF

触发关键词

"写学术新闻稿"、"生成科研宣传稿"、"论文新闻稿"、"成果宣传"

使用流程

  1. 接收用户需求:了解论文/成果、研究团队、宣传重点
  2. 按照以上规范撰写内容
  3. 内容审核:专业术语、引用、数据准确性
  4. 生成Markdown内容
  5. 自动转换为Word文档
  6. 发送给用户

常见问题处理

  • 专业术语解释:对专业术语进行通俗解释
  • 数据核对:确保数据准确无误
  • 格式调整:根据用户需求调整输出格式

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