Автономная доработка академической статьи

★ 7.1 · research

auto-paper-improvement-loop — это скилл для Claude Code, который автономно улучшает академическую статью за два последовательных раунда: внешняя рецензия через GPT-5.6-Sol, реализация правок и перекомпиляция. Первый раунд устраняет структурные ошибки (оценка 4→6/10), второй — проблемы изложения (6→7/10); дальнейшие итерации дают убывающую отдачу. Каждый раунд открывает свежий поток Codex MCP без контекста предыдущей рецензии — это защита от смещения оценщика, при котором повторное использование того же треда искусственно завышало оценки с реальных 3/10 до 8/10. Скилл принимает аргументы `[paper-directory]`, опциональный `--style-ref` для структурных подсказок по образцу и `--edit-whitelist` для ограничения разрешённых правок; все решения и отклонённые правки фиксируются в `PAPER_IMPROVEMENT_LOG.md`. Подходит для исследователей, которые хотят автоматически довести LaTeX-статью до публикабельного вида после компиляции.