跨学科团队研究通俗摘要

要解决什么问题

同一项研究往往要同时给临床、湿实验、生信、产品和管理层看，但论文摘要和结果段落通常带着未解释的缩写、过度推断的措辞，以及「只对本领域读者有意义」的叙述。读者要么猜意思，要么各自脑补边界，会议和立项讨论里就容易出现事实被说满或行动点缺失。

这项技能的目标不是再写一版「好看的中文」，而是把已经相对清晰的研究内容，翻译成可独立阅读的结构化通俗摘要：主发现写具体、证据边界写清楚，并按受众给出可执行的要点。

技能如何工作

它在研究流水线里处于中游位置：上游应已有明确的研究问题、目标和结果叙事；下游常见衔接包括组会幻灯、图形摘要、审稿回复等。若用户材料仍模糊，应先补齐目标与关键发现，否则摘要会读起来顺但事实不精确。

典型流程分四步：

1. 收集输入：摘要/引言/结果、用户自述要点或内部报告，并确认主受众（mixed / clinical / wet-lab / bioinformatics / product / management）。
2. 抽取五要素：研究目标、研究对象/体系、主要发现、证据边界（能支持什么、仍不确定什么）、各团队下一步该知道或做什么。
3. 按模板撰写：遵循 assets/output-template.md；首现缩写要解释或删掉；能定量就定量；区分「数据说了什么」与「解释到了哪一步」。
4. 质量自检：无裸术语、发现不过度也不缩水、边界有 hedge、每条受众要点可行动、外行能读懂。

受众措辞可参考 references/audience-guide.md。

适用边界与注意点

• 输入质量决定上限：缺要素时会在输出里标注缺口，邀请用户补全，而不是编造。
• 不是替代上游澄清：没有清晰结果叙事时，应先做目标与发现整理，再生成 lay summary。
• 证据边界必须显式：临床与产品读者尤其需要知道「能据此做什么决策」与「还不能下什么结论」。