收到 Major Revision，最怕的不是意见多，而是把所有评论一股脑交给 AI，几分钟后得到一封“已修改”的漂亮回复。正文没动、分析没做、页码未定，这些承诺反而会埋雷。更稳妥的办法，是先把返修变成可追踪的项目，再让 AI 参与拆解、写作和核查。

流程的关键不是“写得快”，而是每个动作都能回到真实修改与证据。

01 读懂基础信息

收到信的第一步，当然是读信。

先确认 Major/Minor Revision、截止时间、编辑特别要求和提交件。再把决定信、完整意见、当前稿和期刊指南放进同一项目；上传前删除作者身份、稿件编号和未授权数据。

提示词：

你是返修项目助理。仅从决定信、审稿意见和期刊指南中提取：决定类型、截止时间、必交文件、编辑特别要求。信息不足写“待作者确认”，不得推断。

02 拆分评审意见

审稿人的一段评论，往往有多个动作。

为了不遗漏信息，我们需要把审稿人的意见，逐条原子化拆开，保留原编号；再标注方法、统计、结果、讨论、语言等类型，以及优先级和影响章节。重复意见可关联，但不能删掉。

提示词：

请把以下意见拆成原子任务，保留原编号；标注问题类型、优先级、涉及章节、需补证据和不确定项。
重复意见请关联，不得删除或生成回复。

明白审稿人要什么后，我们就可以分析自己要怎么改了。

把研究问题、研究设计、核心假设和论文定位当作边界。请 AI 判断意见更像补充证据、改善解释、收紧结论还是稳健性分析；但接受、部分接受或礼貌说明，必须由研究团队作决定。

提示词：

以研究问题、设计、核心假设和论文定位为边界，评估此任务属于补证据、改善解释、收紧结论或稳健性分析；列出风险、所需真实材料及可行替代方案，不替作者决策。

先动研究设计与方法、统计分析、结果和图表，再改讨论、摘要、标题与语言。某项分析一变，数字、图表、结论和摘要都可能要同步更新；这时候，我们就可以让Ai来帮助画出影响范围和版本清单。

提示词：

根据已确认的修改清单，生成影响范围图：方法—统计—结果—图表—讨论—摘要。
只标出需要作者核验的连锁更新，不改写数值、不虚构分析。

每条回复都要落在四件事：直接回答、实际动作、最终位置、必要证据。未采纳也不能只说“不同意”，应说明研究边界、依据和替代动作。页码、行号必须来自最终稿。

提示词：

仅依据“审稿意见+已完成修改记录+最终稿位置”，起草逐点回复：直接回答、实际动作、修改位置、必要证据。缺页码、结果或引用时标为待补，不得写“已修改”。

从回复信查正文：每个承诺是否真的落地；再从正文查回复信：重要改动有没有解释。最后核对图表编号、数值、引文、摘要与结论，并按期刊要求准备修订痕迹稿、清稿和补充材料。

提示词：

对照回复信、带修订稿和清稿，逐条标记为：已核对、存在冲突、待作者确认。
检查修改是否落地、位置是否对应、图表编号、数值、引用与结论是否一致。

场景1 说清创新性

AI可整理“已有研究—研究缺口—本研究差异”的比对提纲；引用必须回到原文核对。

提示词

仅基于我提供的文献，整理研究缺口与本研究差异；没有原文或 DOI 一律标“待核”。

场景2 敏感性分析

AI可拆出分析计划和影响位置；统计模型、结果和解释必须来自作者真实运行。

提示词

列出该分析需确认的样本、变量、模型、输出及受影响章节；不要计算或补造结果。

场景3 追加实验

别直接拒绝。AI可帮助厘清限制、证据和替代动作，如补充讨论或稳健性说明。

提示词

根据现有设计与材料，起草“理解意见—不能执行的依据—替代动作—局限说明”；不虚构实验。

场景4 两位审稿人建议冲突

AI可把冲突意见并列，找出共同担忧与可兼容方案；最终取舍仍由作者和编辑沟通。

提示词

比较以下意见的冲突点、共同问题与可兼容回应无法判断时列出需向编辑澄清的问题。

AI可以当返修项目助理：梳理评论、整理证据、协助表达、发现不一致；不能替你补数据、做统计判断、编文献或替你决定科学结论。