标题与摘要优化器

要解决什么问题

投稿前标题和摘要往往信息密度低、研究设计被埋在方法细节里，或者用语偏宽、把关联写成因果、用「novel」类营销词掩盖证据边界。这类问题会让编辑和审稿人难以快速抓住「这篇到底做了什么、能主张什么」，返修时也容易在标题/摘要上反复拉扯。

本技能面向生物医学学术写作中的标题与摘要优化，目标不是造出更响亮的说法，而是在不捏造结果、不越权论断的前提下，提高表述清晰度、结构可读性与投稿契合度。

技能如何工作

你会提供草稿标题、摘要、研究概要或手稿备注；技能会先判断输入是否足以做高置信度优化，信息不足时会先列出缺失项（如研究设计、主要数据类型、核心发现、可主张边界），而不是直接输出一版「 polished」全文。

在信息足够时，按固定流程处理：

• 对齐稿件核心：明确研究主题、设计/证据类型、主要发现与不可越界的 claim boundary
• 诊断现有文本：标题是否隐藏设计、摘要是否埋没主结果、是否存在过度宣称或空泛 significance
• 分别优化标题与摘要：标题侧重特异性、信息密度与设计可见性；摘要侧重问题、设计/数据来源、方法层级、中心结果及有边界的解释
• 说明优化逻辑：对主要改动说明改了什么、为何更清晰、避免了哪种过度宣称或歧义

输出遵循强制结构（如 Input Match Check、Optimized Title/Abstract、Claim Boundary Check 等），并会引用内置规则模块（如 clarification-first、title/abstract optimization rules、hard rules）。

适用边界与注意点

• 适用：原创研究、临床/转化、组学、生物标志物、MR/QTL/计算研究、验证研究、协议式概要 sharpening、审稿回复中的标题/摘要修订等。
• 不适用：补造缺失结果、把关联证据升级为因果表述、虚构前瞻性/外部验证、在核心研究信息仍不完整时生成长篇「成品」摘要。

技能会明确区分 optimization 与 content invention、更清晰措辞 与 更强 claim；若你对研究设计或主结果描述模糊，应预期先收到追问而非一次性全文改写。