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Academic Paper Writing Skill

把科研从一次性生成，变成可追溯、可检查、可交付的工作流。 面向 Codex、Claude Code 和兼容 Agent Skills 的智能体，覆盖选题、检索、综述、研究设计、统计、绘图、写作、审稿、投稿与论文汇报。

简体中文 · English

核心功能 · Skill 一览 · 快速开始 · 工作方式 · 证据优先 · 示例

如果它让你的研究工作更可靠，欢迎点一个 Star，让更多研究者找到它。

⚡ 核心功能

从一个研究方向、几篇论文、数据、草稿或审稿意见都可以开始。下面的专业 Skill 为这些核心流程提供按需选择的领域细节。

🌐 专业 Skill 一览

18 个可选 Skill，来自 3 个开源仓库。 每个 Skill 对应明确的科研板块，点击名称可查看它的完整说明；名称下方是来源仓库。

Star 是来源仓库的动态热度，不是单个 Skill 的独立 Star，也不代表已全部安装。这里展示的是已配置的可选 provider 接口。

选题、检索与综述

Skill / 来源	板块 · 标签	Stars
academic-research-suiteAcademic Research Suite	统筹阶段管理 · 项目编排
scientific-brainstormingScientific Agent Skills	选题假设 · 反方评估
nature-academic-searchNature Skills	检索多源检索 · 引用核验
paper-lookupScientific Agent Skills	检索DOI · 开放获取
literature-reviewScientific Agent Skills	综述系统综述 · PRISMA

研究设计、统计与绘图

Skill / 来源	板块 · 标签	Stars
experimental-designScientific Agent Skills	设计对照 · 随机化
statistical-analysisScientific Agent Skills	统计模型 · 诊断
statistical-powerScientific Agent Skills	统计样本量 · 检验效能
nature-figureNature Skills	绘图期刊图表 · 导出
scientific-visualizationScientific Agent Skills	绘图多面板 · 可读性

论文写作与润色

Skill / 来源	板块 · 标签	Stars
nature-writingNature Skills	写作投稿初稿 · LaTeX
scientific-writingScientific Agent Skills	写作IMRaD · 报告规范
nature-polishingNature Skills	润色学术英语 · 保真

审稿、回复与交付

Skill / 来源	板块 · 标签	Stars
nature-reviewerNature Skills	审稿多视角 · 阻断项
peer-reviewScientific Agent Skills	审稿方法 · 复现性
nature-responseNature Skills	回复逐条回复 · 修改定位
nature-dataNature Skills	数据可用性声明 · FAIR
nature-paper2pptNature Skills	汇报论文转 PPT · 渲染

完整输入、输出和验收契约见 capability_registry.yaml。第三方 Skill 保持独立安装、独立版本和独立许可证，本仓库不复制或捆绑其代码。当前验证覆盖内部流程与离线路由；这 18 个接口不等于 18 项真实科研任务都已完成端到端验证。

为什么值得使用

大模型很容易写出流畅段落，真正困难的是让每个结论经得起追问：文献是否真实、检索是否充分、实验是否真的完成、统计是否匹配设计、图表是否能追溯到数据、投稿材料是否彼此一致。

Academic Paper Writing Skill 不把“生成一篇论文”当成单次写作任务。它会根据你当前的研究阶段组织证据、记录未知项、调用合适的专业能力，并在进入正文或交付前检查关键产物。

🚀 快速开始

1. 安装到 Codex

mkdir -p ~/.agents/skills
git clone https://github.com/xcl2005/academic-paper-writing-skill.git \
  ~/.agents/skills/academic-paper-writing-skill

New-Item -ItemType Directory -Force -Path "$HOME\.agents\skills"
git clone https://github.com/xcl2005/academic-paper-writing-skill.git `
  "$HOME\.agents\skills\academic-paper-writing-skill"

运行辅助脚本需要 Python 3.10 / 3.12 + PyYAML。请先按运行环境与首次验证建立独立环境并安装 requirements.txt；其中提供 Windows、macOS / Linux 的完整绝对路径命令。下方 python scripts/... 示例默认从 Skill 根目录运行，研究输出应放在独立工作目录。已有工作区升级先预览、后备份迁移。

2. 直接描述研究任务

使用 $academic-paper-writing-skill 帮我把“面向科研问答的 RAG 评测”发展成一篇可执行的研究计划。
先给出候选问题和检索方案，区分已核验事实、论文原文主张与推断；不要编造引用或实验结果。

不需要记住内部模块或固定命令。你可以从选题、已有论文、数据、草稿、审稿意见或学校要求中的任意位置开始。

用户级安装：

mkdir -p ~/.claude/skills
git clone https://github.com/xcl2005/academic-paper-writing-skill.git \
  ~/.claude/skills/academic-paper-writing-skill

项目级安装：

mkdir -p .claude/skills
git clone https://github.com/xcl2005/academic-paper-writing-skill.git \
  .claude/skills/academic-paper-writing-skill

调用示例：

/academic-paper-writing-skill 审计这篇论文，并把每条主要问题映射到证据、修改位置和待办动作。

🧭 一次典型任务

假设你提出：

我想研究多语言 RAG 的引用可靠性。请帮我完成选题收敛、文献综述、实验设计和论文框架；
目前没有实验结果，所有未核验文献都要明确标记。

Skill 不会立刻拼出一篇看似完整的论文。它会按当前证据和目标选择必要能力，并留下可检查的中间产物：

流程会随任务变化。只做综述时不会强行进入实验；只有审稿意见时也不会重新跑完整选题流程。

🛡️ 证据优先

claim_id → evidence_id → source / result / artifact：主张要有可定位的依据和真实核验记录。机器检查记录与关联的一致性，不自动证明科学结论为真；明确标注的未知项、假设和限制可以保留。字段与门禁说明

这个 skill 的重点不是让文字更像论文，而是让研究记录足以支撑文字。

• 来源可追溯：区分已核验事实、论文作者的主张、agent 推断、假设和用户提供的信息。
• 强结论有依据：novelty、SOTA、因果、效果和合规性结论必须连接到来源、数据、分析、实验或官方要求。
• 研究状态不混淆：planned、exploratory、preliminary、achieved 和 externally reported results 分开记录。
• 不完整就明确阻断：缺少来源、证据冲突、关键表格为空或状态未确认时，降调、保留占位或停止最终 prose。
• 人类保留最终决定：投稿、署名、伦理、consent、受限数据、学校合规和最终结论需要人工确认。

[!IMPORTANT] 本项目不会替你编造论文、DOI、SOTA、实验结果、数据仓库、学校要求或审稿回复中的完成事项。它也不替代研究者、导师、统计师、伦理委员会或期刊编辑的专业判断。

🔌 可插拔的专业能力

不必先装齐这些 Skill 才能开始，本仓库为每项能力都提供内置流程。选择针对当前任务进行，不会把整个项目永久绑定到某个仓库或期刊风格。

1. 用户明确指定的 provider 优先。
2. 未指定时，根据任务、目标格式、语言和已安装状态选择。
3. 选中后读取对应 Skill 的完整说明，执行其领域细节、排版、导出与 QA 标准。
4. 输出必须通过能力验收；不可用、不适配或验收失败时回退内置流程。
5. 不会静默安装第三方 Skill，也不会擅自向外部服务发送未发表稿件或受限数据。

🗂️ 你会得到什么

Markdown、YAML 和 CSV 是便于审查与版本控制的规范格式；DOCX、PDF、XLSX 和 PPTX 可以作为最终交付格式，实际检索、计算与文件导出取决于智能体当前可用的工具。

💬 常用提示词

从模糊方向开始

使用 $academic-paper-writing-skill 围绕“AI 辅助同行评审”提出 6 个彼此独立的研究问题。
对每个问题给出可证伪预测、最小可行研究、关键 prior work、失败风险和选择理由；先不要写论文正文。

做可复现的文献综述

使用 $academic-paper-writing-skill 为这个主题设计 scoping review。
保存数据库、精确查询式、检索日期、纳排标准、去重与筛选日志；无法访问全文的论文不要假装已经核验。

审计已有稿件

使用 $academic-paper-writing-skill 检查这份稿件的引用、统计、图表和强主张。
按 blocking / major / minor 分级，并为每个问题给出原文位置、证据指针和最小修复动作。

回复审稿意见

使用 $academic-paper-writing-skill 建立逐条 rebuttal matrix。
不要把计划修改写成已经完成；每条回复必须指向证据、准确修改位置，或明确列为待办。

📚 模板与示例

• 本科论文开题证据工作流
• 文献矩阵示例
• Claim ledger 示例
• Novelty 检查示例
• 被证据门禁阻断的 related work 示例
• 完整能力覆盖与设计依据

也可以生成一个完全离线、可检查的示例工作区：

python scripts/demo_academic_workflow.py \
  --mode undergraduate_thesis \
  --out demo_workspace

初始化自己的项目：

python scripts/init_project.py --out paper_workspace --type research_paper
python scripts/init_project.py --out thesis_workspace --type undergraduate_thesis

✅ 阶段检查

当项目需要明确 handoff 时，可以检查当前阶段是否真的完成，而不是只检查文件是否存在：

python scripts/check_stage_gate.py paper_workspace --gate ideation
python scripts/check_stage_gate.py paper_workspace --gate literature
python scripts/check_stage_gate.py paper_workspace --gate analysis
python scripts/check_stage_gate.py paper_workspace --gate drafting
python scripts/check_stage_gate.py paper_workspace --gate submission
python scripts/check_stage_gate.py paper_workspace --gate presentation

失败信息会指出缺失文件、空记录、未确认状态或阻断证据，供下一轮工作继续处理。

🔒 完整性边界

适合：研究规划、论文精读、文献综述、实验和统计设计、科研绘图、论文写作与修订、rebuttal、投稿检查、本科论文、毕业设计、答辩和论文汇报。

不适合：无证据代写、伪造引用或数据、隐藏研究局限、规避伦理与学校要求、替代作者对最终稿件和提交内容负责。

涉及未发表手稿、同行评审材料、个人信息、受限数据或保密项目时，请先确认允许使用的工具和数据边界。

🧪 项目验证

python scripts/validate_skill.py
python scripts/validate_capability_registry.py
python scripts/test_provider_resolution.py
python scripts/test_stage_gate.py
python scripts/validate_readme_quality.py
python scripts/pre_prose_check.py examples/generated-demo-workspace --expect-block

完整维护检查统一使用 python scripts/check.py。结构检查返回 structure_valid，缺少真实人工复核记录返回 evidence_review_required，均不代表阶段已完成。

GitHub Actions 会同时验证工作区初始化、证据状态、强 claim 阻断、provider fallback、阶段门禁和示例产物漂移。

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 或 Pull Request。优先欢迎以下贡献：

• 可复现、去标识化的真实科研案例；
• 新学科、期刊或报告规范的验收标准；
• 检索、统计、图表、引用与导出质量测试；
• 新 specialist skill 的 capability adapter，而不是永久硬编码依赖。

提交前请阅读 CONTRIBUTING.md 和 SECURITY.md。

📄 许可证

MIT。可选第三方 skill 不随本仓库安装，其代码、内容和许可证归各自项目。