AI逐段修改论文：保留原意、检查差异与确认修改

逐段修改论文的价值，是把一次改动缩小到作者能够审阅的范围。先说明该段在全文中的作用和本轮目标，再检查含义、引用与限定条件，最后回到全文验证一致性。只把全文切成小块，却不保留上下文，也可能产生前后矛盾。

给段落一个明确任务

先判断要解决的是表达重复、句间跳步、概念不清，还是证据不足。前三类可以在已有材料上讨论；最后一类往往需要查资料或重新分析。

请求中应说明前后文、核心术语和不可变信息。数字、单位、引用、否定和研究对象尤其需要保留。避免同时要求扩写、压缩、变换风格和补充结果，让修改目标互相冲突。

以下为虚构的编辑示例：

文本	审阅判断
原句：本样本中两项指标相关，但尚不能推断因果关系。	需要保留样本范围及因果限制
候选：在本样本中观察到两项指标的相关性，这一结果不足以支持因果推断。	表达调整，关键含义保留
候选：研究证实该指标促进了结果改善。	新增因果和效果判断，应拒绝或修正

同样要检查引用。标记还在，不代表它仍支持同一个判断；句子合并后，来源的适用范围可能变得含糊。

在 InkFount 中，可以选择段落提问，查看 AI 修改前后，再逐组接受或不采用，也可以统一处理本轮提议。应先读实际变化，再作决定。

已采用的组在条件允许时可以撤销；如果后续编辑与撤销发生冲突，应保留当前稿件并重新判断。不要把局部撤销等同于任意历史版本恢复，也不要把修改记录当作自动证明作者贡献的证书。

没有内置审阅界面的工作方式，也可以保存独立副本或使用文件差异工具。具体工具能否编辑、比较和恢复，应按当前版本确认，不能一概认为只有某类产品能完成。

记录全文研究问题、术语表、核心结果和当前有效版本。修改一个章节时提供相关背景；涉及多个章节的术语或结论变更，应先制定范围，再分项执行。

可以每轮集中处理一类问题，例如统一某个术语、检查讨论中的外推或压缩摘要背景。不要连续让不同模型重写同一批段落，却没有保留哪一版已被作者接受。

章节、标题和结构化引用可以帮助定位任务，但不要求作者回到 Markdown 源码写作。关键是稳定的段落位置和清楚的修改对象。

接受提议后，回读该段前后文，核对数字、术语和来源；移动或删除内容时检查文献表是否仍与正文对应。参考文献字段和来源支持还要分别核实。

最后按目标要求检查输出文件。InkFount 的模板导出范围以当前菜单及所选模板说明为准，ACM/CHCI/CjC 是具体示例而非完整目录；不能承诺任意稿件一次通过全部提交要求。

这一轮结束时，作者应能说明改动解决了什么问题、为什么采用，以及哪些信息保持不变。需要更明确的输入约束，可使用论文改稿提示词示例。