发表一篇论文，除了写作，回复审稿意见这一环节，也非常耗时耗力：

碰到非常严格的审稿人，要求你补实验、重新分析数据、重写前言、讨论等；有时候审稿人意思模棱两可，你的反复揣摩ta关注的点是什么，回复的不好，很有可能下一轮被reject。

有时候心心念念等来的审稿意见，审稿人大小的意见汇总有3-4000字。

基本上有两个major大修意见，这一环节你都不好过。工作量可能比撰写一篇新论文更大。

在我们上一版本的SCI 课 程里，学员们反馈提示词很好用。用AI辅助回复，能大大提升写回复信的效率：

AI可以针对多位审稿人的意见进行逐点（point-by-point）回复，语言地道流畅，能够处理邮件格式、礼貌性回复和部分内容修正。但是涉及补充实验细节、结果展示以及深度学术观点的探讨，仍需作者自己完成。总体而言，AI工具可以将撰写回复信的效率提升50%以上。

因为回复审稿意见其实是一个复杂任务，需要：

• 吃透论文与审稿意见之间的关系； 

• 调用专业背景知识，准确解释、反驳或接受建议；

• 对论文多处进行同步修改，有逻辑、有回应、有支撑；

• 按学术规范写出礼貌、精准的point-by-point回复，还要保持逻辑严密和英文表达流畅。

所以，这其中涉及的能力有：

1 对稿件和审稿意见的深刻理解；

2 深厚的专业背景知识；

3 调用工具查阅文献、整合知识的能力。

最新的LLM：GPT-5, Claude 4.1都是带有agentic功能，能规划复杂任务，并调用工具执行复杂任务的大模型。经过娜姐的调试和打磨，一晚上烧了30美金token，出来的效果很不错，一起来看看：

严格按照回复信格式呈现：

  

甚至不同审稿人的重复性问题，它也能get，并妥善回复：

需要文献支撑的意见，AI也能在回复信中帮你精准查找相关文献：

这个2.0升级版，除了在response中完美rebuttle，在文中对应部分的修改，也会帮你一并呈现，基本上就是可以直接拿来用的版本； 

甚至有些回复的深度广度，可能你自己还写不出来这样好。真的很好。

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