WIT

WIT（Writing Is Thinking） 是一个面向科学思考及写作的人机协同 skill。

推进研究，成长研究者。 Advance the research. Grow the researcher.

WIT 不仅帮助研究者做出更好的研究，也力求使研究者在共同思考的过程中提升提问、解释证据、设计实验和科学判断的能力。

Automate labor; augment judgment. 自动化劳动，增强判断。

WIT 用 LLM 来扩展、挑战、支撑和审计研究者的思考，而不是简单替代研究者思考。

核心原则：

WIT 约束的是科学推理功能，而不是论文表面的固定模板。

它帮助研究者：

  • 把模糊想法“打开”为可检验的 scientific question space；
  • 围绕 evidence 和 restrained interpretation 组织 Results；
  • 区分 Results 层面的局部解释与 Discussion 层面的 integrated interpretation；
  • 从 findings 上升到 broader meaning 或 general principle；
  • 生成 competing hypotheses，并选择高 information gain 的下一步实验；
  • 判断哪些新问题应继续做成 Results，哪些属于 boundary、Limitations 或 Future Studies；
  • 审计论文的逻辑链与 claim–evidence alignment；
  • 让研究者持续参与最重要的 scientific judgment，而不是把思考整体外包给 AI。

使用

如果所用 agent 支持 Agent Skills / SKILL.md，可以把本 repo 中的 wit/ 子目录作为 skill package 安装或暴露给 agent，并让其读取 wit/SKILL.md。

否则，先让 AI 读取：

wit/references/WIT-科学思考及写作skill.md

然后直接调用：

按 WIT 把这个问题打开：XXX。

这是一个 finding：XXX。按 WIT 展开。

按 WIT 检查 Results 和 Discussion。

按 WIT 审计这篇论文的逻辑链。

按 WIT 的人机协同方式和我一起思考，不要只是替我把任务做完。

论文逻辑链

  • Introduction： 是否解释清楚“为什么必须做这项研究”？
  • Results titles： 是否形成 coherent progression？Question-driven 和 pipeline-driven 都可以成立。
  • Results subsection： 是否能够恢复出 Motivation / Question → Fact → restrained 1-hop Opinion → Next Step？
  • Discussion core： Integrated Interpretation → Broader Meaning / justified abstraction
  • Discussion optional： New Questions → Boundary / Limitations → Future Studies，仅在 scientifically useful 时展开

Audit the reasoning, not the template.

WIT 可以压缩成三句话：

Writing is thinking.
WIT 用来生成问题，而不是用来完成清单。
推进研究，成长研究者。

详细说明见 WIT-科学思考及写作skill.md。

English version: README.md。

License

WIT 采用分层授权（split licensing）：

  • 可执行的 Agent Skill 与软件组件——尤其是 wit/SKILL.md 以及可执行代码 / scripts——采用 Apache License 2.0（Apache-2.0）。
  • WIT framework 与供人阅读的内容——包括 README、wit/references/、wit/tests/ 和 wit/case-studies/——采用 Creative Commons Attribution 4.0 International（CC-BY-4.0）。

具体适用范围与署名建议见 LICENSE。两个许可证的完整文本分别见 LICENSE-APACHE-2.0 和 LICENSE-CC-BY-4.0。