周三晚上九点,导师在群里甩来一篇英文论文,加一句「明早组会你讲八分钟」。字能认得,图看不懂、表看不懂,不知道哪句话能说、哪句话一说就露怯。把论文整个交过来,换回四张纸:它问什么、每张图在证什么、数字对不对得上、结论能走多远。最后附一份能直接照着念的八分钟讲稿,和一张术语白话表——会上被问到,你答得出来。
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WORK 不是聊天。它是分步骤推进、最后输出可用结果的工程化工作流。每个步骤都明确,输入不足会主动追问,输出是结构化整案。
↑ 实机渲染的真实交付物(Demo 用模拟信息,来源已标注)
组会前一晚最难受的不是英文,是心里没底:这张图到底在说什么?这个 P=0.002 算不算强?作者说「显著改善」,我能跟着说吗?说满了怕被主任当场问住,说少了又像没读。市面上的工具帮你翻译摘要、总结要点,但没有一个告诉你「这句话的证据只到这里」。
不是聊天记录,是结构化交付物。真实案例:端到端真实执行(非示意):筛查 827 人 → 排除 407 → 随机 420(各 210)→ 最终分析 200 vs 205,逐框核对;主要结局 29.5%(59/200)vs 44.4%(91/205),P=0.002,绝对降 14.9 个百分点,折合 NNT≈6.7;镇痛药 32.0% vs 44.9%;院内感染 3.5% vs 3.9%(P=0.916)不增加。对账抓出三处硬伤:Table 2「其他骨科手术」组只有 26 人,却出现 32 例、27 例、36 例(按 59 作分母才对得上),三行亚组数字全部作废;Table 1 高血压 110 人写作 55.8%(应为 55.0%);Table 3 总费用少 1.6 万,但住院天数、ICU 天数、感染均无差异,原文未给费用分项。边界判七条:盲法不过、可比保留(其他手术 26.0% vs 12.7% 未检验)、污染保留(同区屏风相隔约 5 米)、缺失保留(3.6% 完整病例分析)、外推保留(单中心)。好稿 12/12 退出码 0;坏稿注入 6 处硬伤(删一格「支持到哪」/ 篡改主要结局百分比 / 删术语表 / 写「证明了…必然」/ 局限段写「本次只能核验」/ 讲稿缩到 5 分钟)6 项 FAIL 全拦退出码 1。
这个 WORK 已按 WORKStore 30 节标准完成工程化、真实样品端到端测试通过。不是"看起来能写",是装上就能干活。
含方法论(四张纸:它问什么 / 证据摊开 / 数字对账 / 能走多远+能抄什么 + 每格五样必填 + 图注先于图、一图只答一问 + 七道关卡 + 强度三档措辞)、两份参考规则(证据强度分级、报告模板与逐格检查)与 12 项交稿自检 lunwen_check.py(纯标准库,退出码 0/1/2:来源可追溯 / 覆盖表 / 四格 / 每格五样 / 关键数字 / 百分比逐条复算且偏差须进对账表 / 用词不越级 / 局限段无过程叙述 / 能抄≥2 / 讲稿时长 / 术语表)。样例:2026 年真实发表的骨科 ICU 随机试验(420 人,ChiCTR2600117290 注册)全文端到端——筛查 827→排除 407→随机 420→分析 200 vs 205 逐框核对;主结局 29.5%(59/200)vs 44.4%(91/205)P=0.002,NNT≈6.7;抓出 Table 2 三行亚组分母集体错位(26 人组出现 32/27/36 例)与 Table 1 高血压百分比誊写误差;好稿 12/12 退出码 0,坏稿 6 处硬伤 6 项 FAIL 全拦退出码 1。
每件 WORK 上架前都跑同一套自动安全检查,检查项如下——查了什么就写什么,没查的也不装作查了。
检查范围:WORK 包内全部文本与脚本文件。WORK 运行在你自己的 AI 环境里,不内嵌服务端代码、不收集你的数据。→ 完整安全检查说明
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@chai-lunwen 导师刚发来这篇,明早组会我讲八分钟。帮我拆开:它到底问什么、每张图表在证什么、数字有没有对不上的地方、哪些话说得过满了。最后给我一份能照着念的讲稿——我不想在主任面前被问住。这个 WORK 就是一个文件夹,放进 AI 工具里就能用。WorkBuddy 最省事:把文件夹拖进对话框,说一句「安装这个 WORK」即可。用 Claude Code 或 Codex 的话,把文件夹放进它们各自的扩展目录,重启生效。
说明:以上为 WORKStore 演示案例与内测场景反馈,非付费用户评价;真实用户反馈将随销量逐步展示。
周三晚上九点,导师在群里甩来一篇英文论文,加一句「明早组会你讲八分钟」。字能认得,图看不懂、表看不懂,不知道哪句话能说、哪句话一说就露怯。把论文整个交过来,换回四张纸:它问什么、每张图在证什么、数字对不对得上、结论能走多远。最后附一份能直接照着念的八分钟讲稿,和一张术语白话表——会上被问到,你答得出来。
同一批人手头的高频工作,配齐一件是一件事。
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