1. 基本信息
| 项目 | 内容 | 数据来源 |
|---|---|---|
| 名称 | Research-Paper-Writing-Skills | GitHub API |
| 作者/维护者 | Xudong Cai（GitHub: Master-cai） | GitHub API |
| 来源链接 | https://github.com/Master-cai/Research-Paper-Writing-Skills | — |
| 许可证 | MIT | GitHub API |
| GitHub Stars | 5,547 | GitHub API |
| Forks | 272 | GitHub API |
| 最新版本 | 无独立版本号标注（最近一次实质提交：2026-06-23，修复文档笔误） | GitHub API |
| 安装方式 | 复制 research-paper-writing/ 目录到对应 agent 的 skills 目录 |
仓库 README |
2. 功能介绍与亮点
Research-Paper-Writing-Skills 是一份聚焦 ML/CV/NLP 方向学术论文写作的技能包，核心思路是把一篇论文按 Abstract、Introduction、Related Work、Method、Experiments、Conclusion 逐节重写为“审稿人友好”的清晰稿件，同时把图表质量当作核心内容而非装饰。
核心能力：
- 分节写作指南：
references/下为每个章节提供独立指南文件（introduction.md 达 15KB，是全库最详尽的一份），按需加载、不一次性读全部章节 - 段落级执行规则：一条消息只处理一个段落、首句点明段落意图、术语先定义后复用、句间关系（因果/对比/结果/递进）显式衔接
- 反向大纲自检：写完每节后要求提炼论点句与证据映射，检查论点与证据的对应关系，映射不上的段落需要重写或删除
- claim-evidence 硬约束：尤其针对 Abstract/Introduction，每条重要论断必须能在实验结果中找到对应证据，找不到就弱化或删除该论断
- 对抗式审稿自查：
references/paper-review.md提供五维度自查清单（贡献度、写作清晰度、实验强度、评估完整性、方法设计合理性）与常见拒稿维度表，要求作者以挑剔审稿人视角逐条排查 - 输出契约固定：每次改写需返回大纲、带段落角色标注的修改稿、自查清单与论点-证据映射表，格式统一便于复用
技术上是纯 Markdown 提示词与参考文档集合，不含任何可执行脚本，运行时不产生 shell 命令或网络请求。其写作方法论主要整理自计算机视觉学者彭思达（Prof. Peng Sida）公开分享的科研写作笔记，仓库 README 对此有明确署名说明。
3. 适用场景
固定分类：内容创作与知识管理
适合正在撰写或修改 ML/CV/NLP 方向会议/期刊论文的研究者与研究生：起草或重写 Abstract/Introduction/Method/Experiments/Conclusion 各节、改善段落逻辑与句间衔接、检查论断与实验证据是否对齐、投稿前做自我审稿排查。也适合导师/合作者用于快速定位稿件中“论断没有证据支撑”或“段落逻辑跳跃”的问题。
4. 跨 Agent 兼容性
依据仓库 README 的分平台安装步骤与 agents/openai.yaml 元数据判断：
- Claude Code：✅ 原生支持——README 提供明确的全局/项目级安装命令（复制到
~/.claude/skills/或.claude/skills/），标准 SKILL.md 格式 - Codex：✅ 原生支持——README 提供
$CODEX_HOME/skills/安装步骤，并附带agents/openai.yaml声明技能的展示名与默认调用提示词 - OpenClaw：❓ 未验证——仓库未提及
- Hermes Agent：❓ 未验证——仓库未提及
（仓库另提供 Gemini 安装步骤，但 Gemini 不在本报告评估的四个目标 agent 生态之内，仅作参考。）
5. 推荐理由
多数写作辅助类技能停留在“帮你把句子改顺”，这份技能做得更深——它把审稿人最常挑剔的问题（论断有没有证据支撑、段落逻辑是否跳跃、图表是不是核心内容）固化成可重复执行的检查流程，并且方法论来自计算机视觉领域一位知名学者长期公开分享的写作经验，而非泛泛的写作技巧堆砌。技能本身零代码执行、零外联，复制目录即可用，是 ML/CV/NLP 研究者投稿前打磨稿件的低成本工具。
6. 评分
| 维度 | 分数 | 说明 |
|---|---|---|
| 受欢迎程度 | 9 | GitHub 5,547 stars、272 forks，创建约 4.5 个月内快速积累；GitHub Issue 区有独立开发者主动评价（详见第 8 章） |
| 可用性 | 9 | 复制目录即可安装，三个目标 agent（含 Gemini）均有清晰步骤；SKILL.md 与 8 份分节参考文档结构完整；最近一次提交在约一个月前，无付费依赖 |
| 安全性 | 9 | 纯提示词/参考文档，全文核查无可执行脚本、无 shell 命令、无网络请求；MIT 许可清晰；核心方法论署名来源可查实，仓库无可疑指令 |
综合评分：9.0（三项均值，≥7.0 达标线）
安全检查清单：①无 shell/系统命令执行 ②无联网外发 ③无需 API key 或凭据 ④SKILL.md 与全部参考文档经核查无可疑指令 ⑤作者身份可查实，方法论来源署名清晰，无造假迹象 ⑥MIT 许可明确 ⑦近一个月内有实质提交，非弃置项目。
7. 跟同类 Skills 相比的优势
学术写作辅助赛道已有多个方向各异的技能，差异主要体现在覆盖范围与产出形态上：
| 技能 | 定位 | 与本技能的差异 |
|---|---|---|
| Research-Paper-Writing-Skills | ML/CV/NLP 方向分节改写 + 对抗式自审 | 聚焦写作质量本身，纯提示词、单一技能包 |
| academic-research-skills | 文献检索-写作-审稿-发表全流程 | 覆盖面更广的多智能体流水线，写作只是其中一环，非专精打磨 |
| paperjury | 投稿前对抗式多轮审稿引擎 | 只做“压测论文”这一个动作，不涉及分节改写与段落级写作指导 |
| humanities-writing-companion | 人文学科论文写作全流程 | 面向人文社科而非理工科，强调学术嗓音保留，评审侧重点不同 |
| econ-writing-skill（hanlulong） | 经济学论文写作专项 | 综合多位经济学家写作方法论，学科限定在经济学，受众更窄 |
8. 用户评价
该技能在第三方评价平台尚无具名评分类评价。GitHub 仓库的 Issue 区可见独立开发者的真实反馈：用户 amirkiarafiei（另一个开源项目 open-scholar-peer 的作者）在 Issue 中评价“你的仓库在论文写作的结构与技术层面提供了出色的指导”，并主动提出希望将自己开发的 AI 同行评审工具与本技能形成互补、申请在 README 中互相引用。此外用户 xiaolai 提交了一份文档笔误修复 Pull Request，已被合并。
9. 其他补充
仓库提供中英双语 README（README.md / README_zh.md），方法论整理者在文档开头明确致谢原始笔记作者彭思达，并说明自己的工作是“组织、结构化改编与打包为可复用 Skills”，署名清晰。
10. 安装使用方式
# Claude Code（项目级）
mkdir -p .claude/skills
cp -R research-paper-writing .claude/skills/
# Claude Code（全局）
mkdir -p "$HOME/.claude/skills"
cp -R research-paper-writing "$HOME/.claude/skills/"
# Codex
mkdir -p "$CODEX_HOME/skills"
cp -R research-paper-writing "$CODEX_HOME/skills/"安装后无需重启，直接在对话中提出改写请求即可触发，例如“请用 research-paper-writing 技能帮我改写这段 Introduction”。技能会按需加载 references/ 下对应章节的指南文件，不会一次性读取全部参考文档。
11. 注意事项
- 技能方法论以 ML/CV/NLP 领域会议论文写作规范为基准，套用到其他学科（如纯理论数学、人文社科）时可能需要人工调整
- OpenClaw 与 Hermes Agent 的兼容性未经作者或第三方验证，实际使用前建议先小范围试用确认
- 仓库自今年 3 月创建以来提交频率较低（累计 6 次提交），后续功能迭代节奏有待观察