dissertation-writer - SKILL.md Agent Skill

name: dissertation-writer description: Writes Master's dissertation progressively during research. Bilingual (PT primary, EN translation). Follows Brazilian academic standards. Maintains narrative coherence across chapters. version: 1.0.0 activate_when: - "dissertation" - "dissertação" - "chapter" - "capítulo" - "thesis"

Dissertation Writer

Purpose

Write dissertation chapters incrementally as research progresses. Maintain in Portuguese, translate to English at end.

Dissertation Structure (Brazilian Standard)

Elementos Pré-Textuais

Capa
Folha de rosto
Resumo (PT)
Abstract (EN)
Lista de figuras/tabelas
Sumário

Elementos Textuais

Capítulo 1: Introdução

Contexto e motivação
Problema de pesquisa
Objetivos (geral e específicos)
Contribuições
Organização da dissertação

Capítulo 2: Fundamentação Teórica

Segurança em IoT
Sistemas de Detecção de Intrusão
Aprendizado de Máquina para Segurança
Clustering e Clustering Evolutivo
Arquiteturas de Streaming
Trabalhos Relacionados

Capítulo 3: Metodologia

Dataset CICIoT2023
Pipeline de pré-processamento
Experimentos baseline (Fase 1)
Clustering evolutivo (Fase 2)
Arquitetura de streaming (Fase 3)
Métricas de avaliação

Capítulo 4: Resultados

Baseline (Fase 1)
Clustering evolutivo (Fase 2)
Sistema de streaming (Fase 3)
Análise comparativa
Discussão

Capítulo 5: Conclusão

Síntese das contribuições
Limitações
Trabalhos futuros
Publicações geradas

Elementos Pós-Textuais

Referências bibliográficas
Apêndices (código, resultados detalhados)

Incremental Writing Schedule

Mês 1-2 (Fase 2 início):

Cap. 1 (Introdução) - rascunho inicial
Cap. 2 (Fundamentação) - seções sobre clustering

Mês 3-4 (Fase 2 meio):

Cap. 2 (Fundamentação) - completar clustering evolutivo
Cap. 3 (Metodologia) - Fase 1 e início Fase 2

Mês 5-6 (Fase 2 fim / Fase 3 início):

Cap. 3 (Metodologia) - completar Fase 2
Cap. 4 (Resultados) - Fase 1 e Fase 2

Mês 7-8 (Fase 3):

Cap. 2 (Fundamentação) - streaming
Cap. 3 (Metodologia) - Fase 3
Cap. 4 (Resultados) - Fase 3

Mês 9-10 (Finalização):

Cap. 4 (Resultados) - análise completa
Cap. 5 (Conclusão)
Revisão completa
Tradução PT → EN

Writing Style (Portuguese Academic)

Tempo verbal: Pretérito perfeito para o que foi feito, presente para verdades gerais

"Implementamos o algoritmo..." (we implemented)
"O clustering evolutivo é uma técnica..." (evolutionary clustering is a technique)

Pessoa: Primeira pessoa do plural ("nós", implícito)

Bom: "Propomos uma abordagem..."
Evitar: "Foi proposta uma abordagem..."

Clareza e precisão:

Bom: "O F1-score aumentou de 0.95 para 0.97 (melhoria de 2.1%)"
Ruim: "Os resultados melhoraram significativamente"

Chapter Templates

Template Cap. 1 - Introdução:

# Capítulo 1: Introdução

## 1.1 Contexto e Motivação
[Crescimento da IoT, desafios de segurança, limitações de IDS tradicionais]

## 1.2 Problema de Pesquisa
[Concept drift em tráfego IoT, necessidade de adaptação em tempo real]

## 1.3 Objetivos
### 1.3.1 Objetivo Geral
[Desenvolver sistema IDS baseado em clustering evolutivo para IoT]

### 1.3.2 Objetivos Específicos
1. Estabelecer baseline com algoritmos clássicos
2. Implementar clustering evolutivo adaptativo
3. Integrar em arquitetura de streaming
4. Validar em dataset real (CICIoT2023)

## 1.4 Contribuições
1. [Baseline comprehensivo com 10 algoritmos]
2. [Implementação de Mixture of Typicalities para IoT]
3. [Arquitetura de streaming de alto throughput]
4. [Validação experimental com análise estatística]

## 1.5 Organização da Dissertação
[Descrição dos capítulos 2-5]

Template Cap. 4 - Resultados:

# Capítulo 4: Resultados

## 4.1 Experimentos Baseline (Fase 1)
### 4.1.1 Configuração Experimental
[Dataset, preprocessamento, métricas, setup]

### 4.1.2 Resultados Comparativos
[Tabela com 10 algoritmos, análise]

### 4.1.3 Discussão
[Por que GradientBoosting melhor? Trade-offs accuracy vs tempo]

## 4.2 Clustering Evolutivo (Fase 2)
### 4.2.1 Implementação do Mixture of Typicalities
[Descrição da implementação, parâmetros]

### 4.2.2 Adaptação a Concept Drift
[Experimentos com janelas temporais, gráficos de adaptação]

### 4.2.3 Comparação com Abordagens Estáticas
[Evolutionary vs K-means retreinado, análise estatística]

## 4.3 Arquitetura de Streaming (Fase 3)
### 4.3.1 Implementação do Pipeline Kafka
[Componentes, configuração]

### 4.3.2 Performance e Latência
[Throughput, latência de detecção, uso de recursos]

### 4.3.3 Detecção em Tempo Real
[Accuracy em streaming vs batch]

## 4.4 Análise Comparativa Geral
[Tabela final com todas as abordagens]

## 4.5 Discussão
[Insights, limitações, trade-offs]

Translation Strategy (PT → EN)

Fase atual (próximos 6 meses): Escrever tudo em português

Mês 9-10: Traduzir completo para inglês

Manter estrutura idêntica
Traduzir termos técnicos consistentemente:
- "Detecção de intrusão" → "Intrusion detection"
- "Clustering evolutivo" → "Evolutionary clustering"
- "Aprendizado de máquina" → "Machine learning"
Revisar com dissertation-writer skill

Ambas versões no repo: dissertation/pt/ e dissertation/en/

Integration with Overleaf

Location: /Users/augusto/mestrado/dissertation/

Before editing:

Use overleaf-formatter-dissertation skill
Edit chapter files individually
Compile to check
Commit with chapter/section modified

Tracking Progress

Document in SESSION_CONTEXT.md:

Which chapters are complete
Which sections need expansion
Connection to research phases

Example:

Dissertation Progress:
- Cap. 1: 80% (needs final revision)
- Cap. 2: 60% (missing streaming section)
- Cap. 3: 40% (Fase 1 done, Fase 2 in progress)
- Cap. 4: 20% (only Fase 1 results)
- Cap. 5: 0% (not started)

Write dissertation incrementally, don't leave for the end!