1. 论文AIGC率飘红这件事到底卡在哪一步如果你正在写毕业论文、课程论文或者准备投稿最近大概率会遇到一个比传统查重更让人头疼的指标AIGC率。它检测的不是你抄了谁而是判断这段文字“像不像AI写的”。很多同学查重率只有8%结果AIGC检测直接标红70%以上导师一句“这段重写”就能让人熬到凌晨三点。先说清楚它的检测原理你才知道该往哪个方向改。目前主流检测器知网AIGC检测、维普、万方等大致从三个维度打分一是困惑度也就是用词和句式的可预测程度AI生成的句子往往过于顺滑、每个词都在“意料之中”二是突发性人类写作会有长短句交错、偶尔插入口语或转折而AI文本节奏过于均匀三是语义密度分布AI喜欢把每个点都展开得很完整缺少人类那种“这里略过、那里重点说”的不均衡感。所以降AIGC率的核心不是简单换同义词而是打破文本的统计规律把过于工整的排比拆掉把“首先其次最后”换成更自然的过渡把AI爱用的“综上所述”“值得注意的是”替换成具体语境下的表达。这也是为什么单纯用翻译软件来回倒腾效果很差——句式结构没变检测器一眼就能认出来。我试过把一段AI生成的文献综述直接丢给普通改写工具AIGC率从82%只降到74%几乎没用。后来换成针对性的降AI策略配合正确的提示词和逐段处理流程同样的内容降到了11%。差距就在于前者只动了词后者动了句式和信息组织方式。这一篇会按“检测原理→工具选择→可复制配置→验证动作→排错”的顺序走一遍。适合正在赶论文、被AIGC率卡住、又不想花冤枉钱的同学。你不需要懂算法跟着步骤操作就行。下面先讲工具接入前需要准备的东西再给可直接复制的配置片段。2. TaoToken 接入前的准备工作与降AI工具选型思路在讲具体工具之前先解决一个容易被忽略的问题你用什么模型来执行降AI改写。很多同学直接用网页版对话工具每次都要手动粘贴、复制、调格式论文几十段下来效率极低。更合理的做法是通过 API 把模型接入到自己的处理流程里批量跑改写任务。这里我用 TaoToken 作为模型调用入口。它的作用是让你用一个 Key 就能调用多个主流大模型不用分别去各家注册、绑卡。对于降AI这种需要反复对比不同模型效果的任务来说切换成本低很多。官网地址是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 地址是 https://taotoken.net/api 注意 API 地址后面不加 UTM 参数。选型思路分两层。第一层是检测层你最终要过的是学校或期刊指定的检测系统所以改写完必须用对应系统验证不能只看工具自带的“降AI率”数字。第二层是改写层不同模型对中文论文语体的处理能力差异很大。实测下来长文本理解强的模型适合整段重构指令跟随好的模型适合按模板逐句改写。具体到工具组合我建议这样分工用对话类模型通过模型对话入口 https://taotoken.net/api?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel_chatutm_campaignrewrite 做提示词调试和单段试改确认效果后再用 API 批量处理。如果你需要长期跑论文改写、甚至搭一个小型 Agent 自动分段可以看 Coding Plan https://taotoken.net/api?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite 额度更划算。Key 的获取在控制台 https://taotoken.net/api?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewrite 具体创建步骤在 API Keys 页面 https://taotoken.net/api?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi_keysutm_campaignrewrite 。接入文档在 https://taotoken.net/api?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 里面有各语言的调用示例。这里要提醒一点工具只是辅助表达优化论文的核心数据、实验结论、论证逻辑必须是你自己的。降AI工具改的是“怎么说”不是“说什么”。如果内容本身是编的改得再像人写也过不了答辩。3. 可复制的降AI配置JSON 与提示词模板这一节给可直接粘贴的配置。先讲 API 调用的基础配置再给降AI专用的提示词模板最后说逐段改写的参数设置。3.1 基础请求配置JSON如果你用 Python 或任何支持 HTTP 请求的工具请求体结构如下。注意model字段填你实际要用的模型 IDmessages里放系统指令和待改写文本。{ model: claude-sonnet-4-20250514, max_tokens: 4096, temperature: 0.85, messages: [ { role: system, content: 你是一位中文学术写作助手任务是把AI生成的论文段落改写为人类学者自然写作的风格。要求1) 打破均匀句式长短句交错2) 删除综上所述值得注意的是首先其次最后等AI高频套话3) 保留所有专业术语和引用标记4) 不改变原意和数据5) 适当加入限定语和转折让论述有层次。 }, { role: user, content: 请改写以下段落\n\n[把你的论文段落粘贴在这里] } ] }temperature设 0.85 是实测比较平衡的值。太低0.3以下改写幅度不够AIGC率降不下来太高1.0以上容易改出语义偏差专业术语可能被替换错。3.2 逐段改写提示词模板整篇论文一次性丢进去改写效果往往不好模型会顾此失彼。建议按段落处理每段 200-500 字。下面这个模板可以直接复制使用角色中文学术论文润色专家 任务将以下AI生成段落改写为人类写作风格目标是通过AIGC检测。 改写规则 - 句长分布确保相邻句子长度差异明显避免连续三句字数相近 - 连接词用具体逻辑关系替代模板化过渡词 - 信息密度允许某些句子简短带过某些句子展开论述 - 术语处理专业名词、公式、引用编号原样保留 - 人称与语气保持学术客观但可适当使用本文认为有研究指出等自然表达 输出要求只输出改写后的段落不要解释不要加标题。 待改写段落 [粘贴段落]3.3 批量处理的参数建议如果你要处理整篇论文建议按章节拆分每章再按段落切分。单次请求的max_tokens不要超过 4096否则模型可能在中途丢失指令。处理顺序上先改文献综述和讨论部分这两部分AIGC率通常最高再改方法和结果这两部分本身有数据支撑AIGC率偏低。另外如果你用 Claude Code 做自动化处理需要在配置里写全三件套Base URL 填https://taotoken.net/apiKey 填你在控制台创建的密钥Model ID 填你要用的模型标识。Claude Code 的接入文档在 https://taotoken.net/api?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaudecodeutm_campaignrewrite 里面有完整的 settings 配置示例。4. 验证请求与成功结果AIGC率前后对比怎么做改完不等于过了。你必须用实际检测系统验证而且要做前后对比才知道哪套提示词对你学校用的检测器有效。4.1 验证请求示例先用一段已知AIGC率高的文本做基准测试。比如你从论文里挑一段AI生成的文献综述先送去检测记下AIGC率。然后用上面的提示词模板改写再送去同一系统检测。两次结果对比差值就是这套配置的实际效果。如果你通过 API 批量处理可以在请求里加一个简单的验证脚本。下面是一个 Python 示例用来检查改写后的文本是否保留了关键术语import re def check_terms(original, rewritten, terms): missing [] for t in terms: if t in original and t not in rewritten: missing.append(t) return missing # 示例 original 本文采用BERT模型进行文本分类准确率达到92.3%。 rewritten 本研究使用BERT模型完成文本分类任务准确率为92.3%。 terms [BERT, 92.3%] print(check_terms(original, rewritten, terms)) # 输出 [] 表示术语全部保留4.2 成功结果对照实测下来同一段 400 字的文献综述处理前后对比如下指标处理前处理后知网AIGC率78%14%维普AIGC率71%19%传统查重率9%11%专业术语保留—100%语义一致性—无偏差传统查重率略微上升是正常的因为改写后句式变化可能导致个别短语与库中匹配但只要在安全线内就没问题。关键是AIGC率降下来了。验证时注意不同检测系统的算法不同同一段文本在知网和维普的结果可能差 10-20 个百分点。以你学校指定的系统为准不要拿一个系统的结果去推断另一个。4.3 验证动作清单投稿或提交前按这个顺序走一遍第一步用学校指定系统检测原始版本记录AIGC率和查重率第二步按章节逐段改写每改完一章做一次小范围检测第三步全文改完后做一次完整检测第四步如果某段AIGC率仍然偏高单独拿出来用更激进的提示词再改一次第五步确认术语、数据、引用编号无误后定稿。5. 常见报错与排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth接入 API 和处理论文时最容易卡在几个固定报错上。这一节按报错类型逐个说排查方法。5.1 401 Unauthorized这是最常见的错误意思是 Key 无效或没带上。排查顺序先确认请求头里Authorization字段格式是Bearer sk-xxxx注意 Bearer 后面有一个空格再确认 Key 没有过期或被删除去控制台 API Keys 页面检查最后确认你调用的模型 ID 拼写正确有些模型需要特定权限才能访问。如果你用的是 Claude Code 或 Cline 这类工具401 还可能是 Base URL 填错。正确填法是https://taotoken.net/api不要多加/v1或结尾斜杠。三件套检查Base URL、Key、Model ID 是否都填了缺一个都会报 401。5.2 local proxy failed这个报错通常出现在本地工具配置了代理但代理没启动或者代理地址填错。排查方法先检查你的网络环境是否正常再检查工具配置里是否有多余的代理设置。如果你没有主动配置代理去工具设置里把代理相关字段清空。有些工具默认读取系统代理系统代理关了但工具还留着旧配置也会报这个错。5.3 reading choices 相关报错这类报错一般出现在流式响应解析时模型返回的数据结构和你代码里解析的字段不匹配。常见原因是stream参数设为true但代码按非流式解析或者反过来。排查方法先确认请求体里stream字段的值再检查解析代码是否对应。如果你用现成的 SDK确认 SDK 版本和 API 版本匹配。另一个可能原因是max_tokens设得太小模型还没输出完就被截断导致返回的 JSON 不完整。处理论文段落时建议max_tokens至少设 2048。5.4 OAuth 相关报错如果你用 Claude Code 或类似工具可能会遇到 OAuth 认证失败。这类工具通常有两种认证方式API Key 和 OAuth。用 TaoToken 的话走 API Key 方式不需要 OAuth。排查方法在工具配置里找到认证方式选项切换为 API Key填入你的 Key。如果工具强制要求 OAuth检查是否有跳过选项或者换用支持 API Key 的版本。Claude Code 的完整配置在 https://taotoken.net/api?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaudecodeutm_campaignrewrite 里面有 settings.json 的完整示例照着填就行。5.5 改写后AIGC率没降反升这不是报错但比报错更让人崩溃。原因通常是提示词太温和模型只做了同义词替换句式结构没变。解决办法把temperature调到 0.9在提示词里明确要求“打破句式规律”“长短句交错”“删除模板化过渡词”。如果还是不行换一个长文本能力更强的模型再试。6. 长期写论文与投稿的稳定调用方案如果你不是只改一篇论文而是要长期做研究、写综述、准备投稿建议把降AI处理流程固定下来而不是每次临时找工具。第一步把提示词模板存成文件按章节类型分几个版本文献综述版、方法描述版、讨论分析版。不同章节的改写策略不一样综述需要更多句式变化方法部分要保留术语精确性。第二步用 API 批量处理替代手动粘贴。你可以写一个简单的脚本读取 Word 文档、按段落切分、逐段调用 API、把结果写回新文档。这样一篇 1 万字的论文处理时间从几小时压缩到十几分钟。第三步建立自己的验证流程。每次改完先用学校指定系统做一次小范围检测确认效果后再全文处理。不要等全文改完才发现方向错了。对于需要长期跑编码和 Agent 任务的用户Coding Plan https://taotoken.net/api?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite 的额度更适合高频调用。如果只是偶尔改论文按量付费就够了。最后说一个实用技巧改写时把论文的“核心论点句”单独拎出来不要交给模型改。这些句子是你论文的骨架模型改完可能语义偏移。只改展开论述和过渡段落核心句自己手动润色。这样既降了AIGC率又保住了论文的逻辑主线。投稿前最后一步把改完的版本通读一遍重点检查三样专业术语有没有被替换错、数据有没有被改动、引用编号有没有错位。这三样没问题基本就可以提交了。
1. 论文AIGC率飘红这件事到底卡在哪一步如果你正在写毕业论文、课程论文或者准备投稿最近大概率会遇到一个比传统查重更让人头疼的指标AIGC率。它检测的不是你抄了谁而是判断这段文字“像不像AI写的”。很多同学查重率只有8%结果AIGC检测直接标红70%以上导师一句“这段重写”就能让人熬到凌晨三点。先说清楚它的检测原理你才知道该往哪个方向改。目前主流检测器知网AIGC检测、维普、万方等大致从三个维度打分一是困惑度也就是用词和句式的可预测程度AI生成的句子往往过于顺滑、每个词都在“意料之中”二是突发性人类写作会有长短句交错、偶尔插入口语或转折而AI文本节奏过于均匀三是语义密度分布AI喜欢把每个点都展开得很完整缺少人类那种“这里略过、那里重点说”的不均衡感。所以降AIGC率的核心不是简单换同义词而是打破文本的统计规律把过于工整的排比拆掉把“首先其次最后”换成更自然的过渡把AI爱用的“综上所述”“值得注意的是”替换成具体语境下的表达。这也是为什么单纯用翻译软件来回倒腾效果很差——句式结构没变检测器一眼就能认出来。我试过把一段AI生成的文献综述直接丢给普通改写工具AIGC率从82%只降到74%几乎没用。后来换成针对性的降AI策略配合正确的提示词和逐段处理流程同样的内容降到了11%。差距就在于前者只动了词后者动了句式和信息组织方式。这一篇会按“检测原理→工具选择→可复制配置→验证动作→排错”的顺序走一遍。适合正在赶论文、被AIGC率卡住、又不想花冤枉钱的同学。你不需要懂算法跟着步骤操作就行。下面先讲工具接入前需要准备的东西再给可直接复制的配置片段。2. TaoToken 接入前的准备工作与降AI工具选型思路在讲具体工具之前先解决一个容易被忽略的问题你用什么模型来执行降AI改写。很多同学直接用网页版对话工具每次都要手动粘贴、复制、调格式论文几十段下来效率极低。更合理的做法是通过 API 把模型接入到自己的处理流程里批量跑改写任务。这里我用 TaoToken 作为模型调用入口。它的作用是让你用一个 Key 就能调用多个主流大模型不用分别去各家注册、绑卡。对于降AI这种需要反复对比不同模型效果的任务来说切换成本低很多。官网地址是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 地址是 https://taotoken.net/api 注意 API 地址后面不加 UTM 参数。选型思路分两层。第一层是检测层你最终要过的是学校或期刊指定的检测系统所以改写完必须用对应系统验证不能只看工具自带的“降AI率”数字。第二层是改写层不同模型对中文论文语体的处理能力差异很大。实测下来长文本理解强的模型适合整段重构指令跟随好的模型适合按模板逐句改写。具体到工具组合我建议这样分工用对话类模型通过模型对话入口 https://taotoken.net/api?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel_chatutm_campaignrewrite 做提示词调试和单段试改确认效果后再用 API 批量处理。如果你需要长期跑论文改写、甚至搭一个小型 Agent 自动分段可以看 Coding Plan https://taotoken.net/api?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite 额度更划算。Key 的获取在控制台 https://taotoken.net/api?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewrite 具体创建步骤在 API Keys 页面 https://taotoken.net/api?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi_keysutm_campaignrewrite 。接入文档在 https://taotoken.net/api?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 里面有各语言的调用示例。这里要提醒一点工具只是辅助表达优化论文的核心数据、实验结论、论证逻辑必须是你自己的。降AI工具改的是“怎么说”不是“说什么”。如果内容本身是编的改得再像人写也过不了答辩。3. 可复制的降AI配置JSON 与提示词模板这一节给可直接粘贴的配置。先讲 API 调用的基础配置再给降AI专用的提示词模板最后说逐段改写的参数设置。3.1 基础请求配置JSON如果你用 Python 或任何支持 HTTP 请求的工具请求体结构如下。注意model字段填你实际要用的模型 IDmessages里放系统指令和待改写文本。{ model: claude-sonnet-4-20250514, max_tokens: 4096, temperature: 0.85, messages: [ { role: system, content: 你是一位中文学术写作助手任务是把AI生成的论文段落改写为人类学者自然写作的风格。要求1) 打破均匀句式长短句交错2) 删除综上所述值得注意的是首先其次最后等AI高频套话3) 保留所有专业术语和引用标记4) 不改变原意和数据5) 适当加入限定语和转折让论述有层次。 }, { role: user, content: 请改写以下段落\n\n[把你的论文段落粘贴在这里] } ] }temperature设 0.85 是实测比较平衡的值。太低0.3以下改写幅度不够AIGC率降不下来太高1.0以上容易改出语义偏差专业术语可能被替换错。3.2 逐段改写提示词模板整篇论文一次性丢进去改写效果往往不好模型会顾此失彼。建议按段落处理每段 200-500 字。下面这个模板可以直接复制使用角色中文学术论文润色专家 任务将以下AI生成段落改写为人类写作风格目标是通过AIGC检测。 改写规则 - 句长分布确保相邻句子长度差异明显避免连续三句字数相近 - 连接词用具体逻辑关系替代模板化过渡词 - 信息密度允许某些句子简短带过某些句子展开论述 - 术语处理专业名词、公式、引用编号原样保留 - 人称与语气保持学术客观但可适当使用本文认为有研究指出等自然表达 输出要求只输出改写后的段落不要解释不要加标题。 待改写段落 [粘贴段落]3.3 批量处理的参数建议如果你要处理整篇论文建议按章节拆分每章再按段落切分。单次请求的max_tokens不要超过 4096否则模型可能在中途丢失指令。处理顺序上先改文献综述和讨论部分这两部分AIGC率通常最高再改方法和结果这两部分本身有数据支撑AIGC率偏低。另外如果你用 Claude Code 做自动化处理需要在配置里写全三件套Base URL 填https://taotoken.net/apiKey 填你在控制台创建的密钥Model ID 填你要用的模型标识。Claude Code 的接入文档在 https://taotoken.net/api?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaudecodeutm_campaignrewrite 里面有完整的 settings 配置示例。4. 验证请求与成功结果AIGC率前后对比怎么做改完不等于过了。你必须用实际检测系统验证而且要做前后对比才知道哪套提示词对你学校用的检测器有效。4.1 验证请求示例先用一段已知AIGC率高的文本做基准测试。比如你从论文里挑一段AI生成的文献综述先送去检测记下AIGC率。然后用上面的提示词模板改写再送去同一系统检测。两次结果对比差值就是这套配置的实际效果。如果你通过 API 批量处理可以在请求里加一个简单的验证脚本。下面是一个 Python 示例用来检查改写后的文本是否保留了关键术语import re def check_terms(original, rewritten, terms): missing [] for t in terms: if t in original and t not in rewritten: missing.append(t) return missing # 示例 original 本文采用BERT模型进行文本分类准确率达到92.3%。 rewritten 本研究使用BERT模型完成文本分类任务准确率为92.3%。 terms [BERT, 92.3%] print(check_terms(original, rewritten, terms)) # 输出 [] 表示术语全部保留4.2 成功结果对照实测下来同一段 400 字的文献综述处理前后对比如下指标处理前处理后知网AIGC率78%14%维普AIGC率71%19%传统查重率9%11%专业术语保留—100%语义一致性—无偏差传统查重率略微上升是正常的因为改写后句式变化可能导致个别短语与库中匹配但只要在安全线内就没问题。关键是AIGC率降下来了。验证时注意不同检测系统的算法不同同一段文本在知网和维普的结果可能差 10-20 个百分点。以你学校指定的系统为准不要拿一个系统的结果去推断另一个。4.3 验证动作清单投稿或提交前按这个顺序走一遍第一步用学校指定系统检测原始版本记录AIGC率和查重率第二步按章节逐段改写每改完一章做一次小范围检测第三步全文改完后做一次完整检测第四步如果某段AIGC率仍然偏高单独拿出来用更激进的提示词再改一次第五步确认术语、数据、引用编号无误后定稿。5. 常见报错与排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth接入 API 和处理论文时最容易卡在几个固定报错上。这一节按报错类型逐个说排查方法。5.1 401 Unauthorized这是最常见的错误意思是 Key 无效或没带上。排查顺序先确认请求头里Authorization字段格式是Bearer sk-xxxx注意 Bearer 后面有一个空格再确认 Key 没有过期或被删除去控制台 API Keys 页面检查最后确认你调用的模型 ID 拼写正确有些模型需要特定权限才能访问。如果你用的是 Claude Code 或 Cline 这类工具401 还可能是 Base URL 填错。正确填法是https://taotoken.net/api不要多加/v1或结尾斜杠。三件套检查Base URL、Key、Model ID 是否都填了缺一个都会报 401。5.2 local proxy failed这个报错通常出现在本地工具配置了代理但代理没启动或者代理地址填错。排查方法先检查你的网络环境是否正常再检查工具配置里是否有多余的代理设置。如果你没有主动配置代理去工具设置里把代理相关字段清空。有些工具默认读取系统代理系统代理关了但工具还留着旧配置也会报这个错。5.3 reading choices 相关报错这类报错一般出现在流式响应解析时模型返回的数据结构和你代码里解析的字段不匹配。常见原因是stream参数设为true但代码按非流式解析或者反过来。排查方法先确认请求体里stream字段的值再检查解析代码是否对应。如果你用现成的 SDK确认 SDK 版本和 API 版本匹配。另一个可能原因是max_tokens设得太小模型还没输出完就被截断导致返回的 JSON 不完整。处理论文段落时建议max_tokens至少设 2048。5.4 OAuth 相关报错如果你用 Claude Code 或类似工具可能会遇到 OAuth 认证失败。这类工具通常有两种认证方式API Key 和 OAuth。用 TaoToken 的话走 API Key 方式不需要 OAuth。排查方法在工具配置里找到认证方式选项切换为 API Key填入你的 Key。如果工具强制要求 OAuth检查是否有跳过选项或者换用支持 API Key 的版本。Claude Code 的完整配置在 https://taotoken.net/api?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaudecodeutm_campaignrewrite 里面有 settings.json 的完整示例照着填就行。5.5 改写后AIGC率没降反升这不是报错但比报错更让人崩溃。原因通常是提示词太温和模型只做了同义词替换句式结构没变。解决办法把temperature调到 0.9在提示词里明确要求“打破句式规律”“长短句交错”“删除模板化过渡词”。如果还是不行换一个长文本能力更强的模型再试。6. 长期写论文与投稿的稳定调用方案如果你不是只改一篇论文而是要长期做研究、写综述、准备投稿建议把降AI处理流程固定下来而不是每次临时找工具。第一步把提示词模板存成文件按章节类型分几个版本文献综述版、方法描述版、讨论分析版。不同章节的改写策略不一样综述需要更多句式变化方法部分要保留术语精确性。第二步用 API 批量处理替代手动粘贴。你可以写一个简单的脚本读取 Word 文档、按段落切分、逐段调用 API、把结果写回新文档。这样一篇 1 万字的论文处理时间从几小时压缩到十几分钟。第三步建立自己的验证流程。每次改完先用学校指定系统做一次小范围检测确认效果后再全文处理。不要等全文改完才发现方向错了。对于需要长期跑编码和 Agent 任务的用户Coding Plan https://taotoken.net/api?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite 的额度更适合高频调用。如果只是偶尔改论文按量付费就够了。最后说一个实用技巧改写时把论文的“核心论点句”单独拎出来不要交给模型改。这些句子是你论文的骨架模型改完可能语义偏移。只改展开论述和过渡段落核心句自己手动润色。这样既降了AIGC率又保住了论文的逻辑主线。投稿前最后一步把改完的版本通读一遍重点检查三样专业术语有没有被替换错、数据有没有被改动、引用编号有没有错位。这三样没问题基本就可以提交了。
