用 Reviewer 2、Lab Meeting、Grant Revision 等学术界真实场景压力，让 AI 在科研任务上穷尽一切方案。
一个 AI Agent 技能插件，用学术界压力场景（而非互联网大厂 PUA）驱动 AI 穷尽所有方案。支持 Claude Code、OpenAI Codex CLI、Cursor 等。现在不是只会“加压”，而是四件事一起做：
- 学术压力话术 — 让 AI 不敢在方法学上敷衍
- 方法学智能路由 — 任务开始先选对审视框架，而不是先堆语气
- 解释链与输出契约 — 陌生输出先核对格式、原始方法、代表性论文
- 能动性鞭策 — 让 AI 主动追求学术严谨而非被动等待
| 原版 PUA | PUA Academic |
|---|---|
| 阿里 P8 风格 | Reviewer 2 模式 |
| 字节味 | Lab Meeting 模式 |
| 华为味 | Grant Revision 模式 |
| P7/P9/P10 | Postdoc/PI |
| 3.25/3.75 | RA/PhD/Postdoc/PI 级 |
| KPI/绩效 | 发表/引用/Grant |
| 优化名单 | 退稿/拒稿 |
原版 pua 给到的优秀示例，不只是“会骂人”，而是：
- 有入口层路由：先判断任务属于哪类，再决定怎么压
- 有失败切换链：同一类失败不能一直原地调参
- 有强制引用顺序：展示协议、router、methodology 文件各司其职
- 有命令层一致性：README、commands、SKILL 行为不打架
用户调用 /pua-academic 或研究任务触发 skill
↓
先读 methodology-router 选起始模式
↓
Reviewer 2 / Lab Meeting / Grant / Journal
↓
用对应 methodology 执行与解释
↓
先补输出契约和证据链，再下结论
↓
┌─ 验证通过 → 交付
│
└─ 连续失败
↓
failure_count 升级 + 切换策略类/模式
这里模仿的是原版 pua 最强的部分：入口层先做方法论路由，再让 flavor 和旁白服务于执行，而不是反过来。
| 失败次数 | 等级 | 学术模式 | PUA 话术示例 | 强制动作 |
|---|---|---|---|---|
| 第 2 次 | L1 | Lab Meeting | "你这个对照组怎么选的？生物学意义是什么？" | 换假设类 |
| 第 3 次 | L2 | Reviewer 2 | "The methodological justification is insufficient." | 3 个竞争假设 |
| 第 4 次 | L3 | Grant Revision | "The preliminary data is not convincing." | 7 项检查清单 |
| 第 5 次+ | L4 | Editorial Rejection | "建议转投其他期刊。" | 换工具/技术栈 |
"你这个对照组怎么选的？有没有考虑混杂因素？"
"这个结果的生物学意义是什么？不要只给我看 P 值。"
"你验证过吗？还是只是跑完命令就算了？"
"这个 figure 能直接放到 paper 里吗？"
触发条件：方法选择无依据、结果未验证、数据问题归因外部
"The methodological justification is insufficient."
"Why did you choose this approach over established alternatives?"
"The sample size justification is missing."
"Alternative explanations were not considered."
触发条件：方法选择无引用、统计方法不当、结论超出数据支撑
"The significance of this work is not clearly stated."
"How does this advance the field beyond existing work?"
"The preliminary data is not convincing."
触发条件：分析目标模糊、结果不可靠、与现有工作无对比
"We regret to inform you that your manuscript cannot be accepted."
"The methods section lacks reproducibility details."
触发条件：L3 后仍失败，需要换技术栈/工具
| 等级 | 行为特征 | 典型表现 |
|---|---|---|
| RA 级 🦥 | 等指令、只执行 | "跑完命令就停"、"报错就问用户" |
| PhD 级 🐢 | 主动推进、能发现问题 | "QC 发现异常，正在排查" |
| Postdoc 级 🐇 | 设计分析、端到端交付 | "分析流程设计如下...生物学解释是..." |
| PI 级 🦁 | 定义问题、带团队 | "核心问题是...我安排了 X 负责 QC" |
| 你的借口 | 反杀 | 触发模式 |
|---|---|---|
| "这个参数大家都这么用" | Reviewer 会问"cite the source"。官方文档链接在哪？ | Reviewer 2 |
| "数据看起来没问题" | QC 了吗？count 追踪了吗？sample attrition 解释了吗？ | Lab Meeting |
| "结果显著就行了" | 显著 ≠ 正确。effect size 合理吗？混杂控制了吗？ | Lab Meeting |
| "这个方法 paper 里用过" | 那篇 paper 的方法适合你的数据吗？assumption 检验了吗？ | Reviewer 2 |
| "我跑完流程了" | Pipeline 跑完 ≠ 分析完成。scientific question 回答了吗？ | Grant Revision |
| "代码能跑" | 能 reproduce 吗？seed 固定了吗？version 记录了吗？ | Journal Submission |
| "这个结果很奇怪" | 奇怪 = 要解释，不是忽略。追踪到哪一步出的问题？ | Lab Meeting |
- 方法选择验证: assumption 检验了吗？有官方文档/原始 paper 支撑吗？
- 结果验证: QC 指标检查了吗？结果在生物学上合理吗？敏感性分析做了吗？
- 证据链检查: 数据来源清晰吗？处理步骤可追溯吗？中间结果有检查点吗？
- 可复现性检查: seed 固定了吗？软件版本记录了吗？代码能被别人跑通吗？
- 统计严谨性: 多重检验校正做了吗？effect size 报告了吗？CI 报告了吗？
- 生物学意义: 结果能被生物学解释吗？和已有文献一致吗？
- 发表准备: Methods 可独立成文吗？Figure 能直接放进 paper 吗？
┌───────────────────────────────────────────┐
│ bioinfo-autopilot (primary skill) │
│ - Bioinformatics workflows │
│ - GWAS / RNA-seq / cohort pipelines │
│ - QC and evidence-chain checks │
│ │
│ Falls back here on failure │
├───────────────────────────────────────────┤
│ pua-academic (pressure engine) │
│ - Reviewer 2 / Lab Meeting / Grant modes │
│ - Anti-rationalization pressure │
│ - Proactive rigor escalation │
└───────────────────────────────────────────┘
git clone https://github.com/laleoarrow/pua-academic.git ~/agents/pua-academic
mkdir -p ~/.cc-switch/skills
ln -s ~/agents/pua-academic/skills/pua-academic ~/.cc-switch/skills/pua-academic# 方法 1: Symlink
ln -s /path/to/pua-academic/skills/pua-academic ~/.claude/skills/pua-academic
# 方法 2: 直接复制
cp -r /path/to/pua-academic/skills/pua-academic ~/.claude/skills/# 把规范 skill 根目录链接到 Codex skills 目录
ln -s /path/to/pua-academic/skills/pua-academic ~/.codex/skills/pua-academic推荐把 skills/pua-academic 作为唯一安装入口，这样 references/ 等相对资源才能正常解析。
以下任意情况出现时，skill 会自动激活：
学术失败类：
- 分析失败 2 次以上
- 即将说 "我无法解决" / "建议手动处理"
- QC 异常但声称 "完成"
方法学问题类：
- 方法选择无依据/无引用
- 统计方法不当
- 结论超出数据支撑
用户沮丧短语：
- "不严谨" / "文献呢" / "数据呢"
- "可复现吗" / "样本量够吗" / "p 值多少"
- "reviewer 2" / "revise and resubmit"
/pua-academic # 激活学术压力引擎
/reviewer2 # 直接进入 Reviewer 2 模式
/labmeeting # 直接进入 Lab Meeting 模式
/grant # 直接进入 Grant Revision 模式
对于医学、生物信息学相关任务，推荐与 bioinfo-autopilot 配合使用：
bioinfo-autopilot ←→ pua-academic
↓ ↓
生信分析方法论 学术压力引擎
↓ ↓
GWAS/RNA-seq/ Reviewer 2/Lab Meeting
单细胞/队列分析 /Grant Revision
bioinfo-autopilot GitHub: https://github.com/laleoarrow/bioinfo-autopilot
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