paragraph-progression-analyzer
Skill3 starsChanged 8 months agoMITView on GitHub
段落主位推进形态分析工具：基于 Daneš 主位推进理论，逐句识别主位(T)/述位(R)，诊断推进断裂，输出连贯性修复建议。触发词：/progression、段落推进、推进形态、主位推进、thematic progression
In this repository7 other files it gives its agents.
- deep-researchSkill
- deep-thinkSkill
- jargon-detectorSkill
- nb-querySkill
- research-analystSkill
- sci-hub-downloadSkill
- semantic-scholarSkill
The file
Files
段落主位推进形态分析工具
基于 Daneš (1974) 主位推进理论（Thematic Progression Theory），对中文学术论文段落逐句拆解主位（Theme）与述位（Rheme），判定推进模式，检测断裂点，输出连贯性诊断与修复建议。
触发方式
/progression <段落文本或章节位置>- 「分析这个段落的推进形态」
- 「检查段落连贯性」
- 「主位推进诊断」
- 「thematic progression analysis」
适用范围
本 Skill 适用于中文学术论文的任何段落，不预设章节类型：
- 绪论 / Introduction
- 文献综述 / Related Work
- 方法 / Methods
- 实验与结果 / Results
- 讨论与总结 / Discussion / Conclusion
输入要求
{段落文本}— 由用户明确指定的一个或多个中文学术论文段落- 每个段落独立分析，不跨段合并
核心理论框架
主位与述位
| 概念 | 定义 | 识别方法（中文） |
| 主位（Theme, T） | 句子起点，已知/给定信息 | 话题位置：谓语动词前的话题性成分 |
| 述位（Rheme, R） | 新信息，交际核心 | 话题之后的全部陈述内容 |
5 种推进模式
| 编号 | 模式名称 | 符号表示 | 适用场景 |
| P1 | 简单线性推进 | T1→R1, T2(=R1)→R2, T3(=R2)→R3 | 流程描述、因果链、方法步骤 |
| P2 | 恒定主位推进 | T1→R1, T1→R2, T1→R3 | 特征罗列、属性描述 |
| P3 | 派生主位推进 | T(hyper)→{T1→R1, T2→R2, T3→R3} | 分类论述、先总后分 |
| P4 | 述位分裂推进 | T1→R1(=a+b+c), T2(=a)→R2, T3(=b)→R3 | 展开多个子话题 |
| P5 | 主位跳跃 | T(n+1) 与 T(n)/R(n) 无关 | 逻辑断裂信号，需检查隐含连接 |
中文特殊规则
- 零主位（Zero Theme）：中文常承前省略主语，分析时须恢复省略的主位，标记为
T(n)=[零，承T(n-1)] - 话题链（Topic Chain）：中文多个小句共享同一话题时，后续句的主位为零形式，本质是恒定主位推进（P2）
- 双主位：中文偶见"时间/条件状语 + 话题"双层主位结构，以话题性成分为准
执行规范
Step 1: 逐句切分与 T/R 识别
对输入段落按句号、分号切分为独立句子（编号 S1, S2, ...），对每句识别：
| 字段 | 说明 |
| 句号 | S1, S2, ... |
| 原文 | 原句全文 |
| 主位 T | 该句话题性成分（句首已知信息） |
| 述位 R | 该句新信息部分 |
| 零主位 | 是否省略主位？若是，恢复为何 |
Step 2: 标注句间推进关系
对每对相邻句（Sn → Sn+1），判定 T(n+1) 的来源：
| 来源类型 | 判定条件 | 对应模式 |
| T(n+1) = R(n) | 下句主位来自上句述位 | P1 简单线性 |
| T(n+1) = T(n) | 下句主位与上句主位相同 | P2 恒定主位 |
| T(n+1) 派生自超主位 | 下句主位来自段首总领概念 | P3 派生主位 |
| T(n+1) = R(n) 的子成分 | 上句述位含多个子项，下句取其一 | P4 述位分裂 |
| 无法追溯 | T(n+1) 与 T(n)、R(n) 均无关 | P5 主位跳跃（断裂） |
Step 3: 判定整段推进模式
基于 Step 2 的逐对关系，判定整段的主导推进模式：
- 若 ≥60% 的句对属于同一模式 → 单一模式
- 若无主导模式 → 混合模式，列出组合（如 P1+P3）
Step 4: 检测推进断裂点
断裂 = P5 主位跳跃。对每个断裂点输出：
| 字段 | 说明 |
| 位置 | S(n) → S(n+1) 之间 |
| 断裂描述 | T(n+1) 是什么，为何无法追溯到 T(n) 或 R(n) |
| 严重程度 | 轻微（有隐含逻辑连接）/ 严重（读者会困惑） |
| 可能原因 | 话题切换过快 / 缺少过渡句 / 逻辑跳步 |
Step 5: 评估段落连贯性
输出连贯性评分（定性）：
| 评级 | 条件 |
| 优 | 无断裂，推进模式一致，衔接自然 |
| 良 | ≤1 处轻微断裂，整体可读 |
| 中 | 1 处严重断裂或 ≥2 处轻微断裂 |
| 差 | ≥2 处严重断裂，读者需反复回读 |
Step 6: 输出修复建议
对每个断裂点，给出具体修复策略（不改写原文，只给方向）：
| 策略 | 说明 | 适用场景 |
| 补过渡句 | 在断裂处插入一句，将 R(n) 引向 T(n+1) | 轻微断裂，逻辑可补 |
| 调序 | 交换句子顺序使 T-R 链连续 | 句子独立性强，可移动 |
| 拆段 | 在断裂处分段，承认话题转换 | 严重断裂，实为两个话题 |
| 补回指 | 在 S(n+1) 句首添加回指词（"该""上述""基于此"） | 零主位恢复不足 |
| 合并述位 | 将多个碎片述位合并，减少主位切换频率 | 恒定主位推进中的冗余切换 |
输出格式
整体结构
## 段落 P{n} 主位推进分析
### 1. 逐句 T/R 识别
| 句号 | 主位 T | 述位 R | 零主位 |
|------|--------|--------|--------|
| S1 | ... | ... | — |
| S2 | ... | ... | 是，承 S1 |
| ... | ... | ... | ... |
### 2. 推进关系链
T1 → R1 ↓ T2(=R1) → R2 ↓ T3(=R2) → R3
| 句对 | T 来源 | 推进模式 |
|------|--------|---------|
| S1→S2 | T2=R1 | P1 简单线性 |
| S2→S3 | T3=R2 | P1 简单线性 |
| ... | ... | ... |
### 3. 整段推进模式
主导模式：P1 简单线性推进（3/4 句对）
### 4. 断裂诊断
| 位置 | 断裂描述 | 严重程度 | 可能原因 |
|------|---------|---------|---------|
| S3→S4 | T4"安全性"无法追溯到 T3 或 R3 | 严重 | 话题切换过快 |
### 5. 连贯性评级
评级：中（1 处严重断裂）
### 6. 修复建议
- **S3→S4 断裂**：建议在 S3 后补一句过渡，将 R3 中的某个概念引向"安全性"话题，如"上述机制在提升效率的同时也引入了安全性方面的考量"。推进图符号约定
| 符号 | 含义 |
→ | 主位指向述位 |
↓ | 述位传递为下句主位（P1 线性） |
║ | 主位保持不变（P2 恒定） |
⤵ | 从超主位派生（P3 派生） |
↙↘ | 述位分裂（P4） |
✕ | 断裂（P5 跳跃） |
语言约束
- 所有分析、诊断、建议必须使用中文
- 仅以下内容允许使用英文：
- 理论术语首次出现时的英文标注（如"主位（Theme）"）
- 推进模式编号（P1-P5）
- 符号表示
禁止使用：
- "赋能""范式""底层逻辑""系统性""高阶""闭环"
- 脱离具体句子的空洞评价（如"衔接自然流畅"而不指出具体 T-R 关系）
禁止事项
- 不评价段落内容的学术质量或创新性
- 不改写原文（只给修复方向和策略）
- 不跨段合并分析（每段独立）
- 不猜测未提供的上下文
- 不将推进分析与写作动作分析混淆（本 skill 只关注 T-R 链，不关注说服动作）
与其他 Skill 的关系
| Skill | 关注点 | 互补方式 |
| paragraph-move-analysis | 每句的说服动作（做了什么） | 先用 move-analysis 理解句子功能，再用本 skill 检查衔接 |
| paragraph-progression-analyzer（本 skill） | 句间的信息衔接（T-R 链） | 诊断"为什么读起来不连贯" |
建议工作流：先 /paragraph-analysis 理解段落意图，再 /progression 诊断连贯性问题。
自检清单
- 每句都有明确的 T 和 R 识别
- 零主位已标注并恢复
- 每对相邻句都有推进关系判定
- 推进图使用了约定符号
- 断裂点有严重程度和原因分析
- 每个断裂点有具体修复策略（不是泛泛建议）
- 连贯性评级有量化依据（断裂数量）
- 未越界评价内容质量或改写原文
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.