什么时候用
先判断任务是否合适
- 初稿写完每一章后需要结构化的写作自查
- Introduction写完后逻辑不清楚,需要按任务-挑战-方案重建主线
- 投稿前想模拟审稿人视角做全稿质量扫描
- 实验章节的表格和图注表述不清,需要可读性审查
先准备什么
材料越清楚,结果越有用
- •论文各章节草稿(至少Abstract和Introduction)
- •你的技术贡献、核心洞见和方法pipeline的清晰描述
- •对比实验、消融实验和泛化测试的结果
- •目标投稿会议或期刊的格式和评审标准
它会怎样推进
从材料到可以检查的结果
- 01
路由章节
明确当前要处理的章节,Skill只加载该章节的写作指南,不混入无关规则
- 02
回答前置问题
写出该章节最核心的几个问题答案(任务是什么、贡献在哪里、为什么有效)
- 03
选择模板
根据贡献数量、任务熟悉度等选择匹配的写作模板和段落结构
- 04
生成草稿
按模板槽位填充内容,生成带段落角色的初稿和mini-outline
- 05
质量检查
检查段落首句是否说明作用、术语是否统一、major claim是否有实验支撑
- 06
全稿自审
以审稿人视角逐维打分,产出claim-evidence对齐表和修订清单
第一次这样开始
把仓库地址直接交给 AI
先让 AI 说明环境和风险,再完成最小安装验证。跑通以后,再把自己的真实材料放进去。
第一次直接复制
帮我安装这个库:https://github.com/Master-cai/Research-Paper-Writing-Skills 安装前先告诉我需要什么环境,安装后帮我跑通一个最小示例。
结果出来后
先看这些检查点
- 每个major claim是否都能对应到具体实验或引用支撑
- 段落首句是否清晰表达了该段的唯一作用
- Introduction的故事线是否从任务-挑战-洞见-贡献逐层推进
- 是否存在只有弱基线对比而做出强结论的实验论证
常见误区
这些判断仍由你负责
- 不加区分地一次加载所有章节指南——应该渐进加载当前任务需要的参考
- 把模板当写作替代品——模板是结构框架,不能替代真实贡献和实验事实
- Introduction先写naive baseline再写改进——会让贡献显得直白,应反向组织
- 表格缺少指标方向标注(越高越好/越低越好)和数字精度控制,读者无法判断
技术依据
查看能力拆解、验证范围与来源
技术依据
查看能力拆解、验证范围与来源
- 01
实验论证与表格质量审查
把 Experiments 写作和审查拆成三类证据问题:是否优于强基线、哪些模块带来增益、在更难设置下能否泛化,并同时检查表格和图形是否以清晰、低噪声、可读的方式呈现实验结论。
- 02
引言任务挑战流水线组织
把 Introduction 写作拆成任务和应用、已有方法失败、根本技术问题、本文方案、方案有效原因、贡献和实验结果几个层级,并根据任务熟悉度、挑战来源和贡献形态选择合适的引言模板。
- 03
摘要挑战贡献模板改写
把论文摘要写作任务拆成任务、技术挑战、洞见或贡献、技术优势和实验结果几个位置,并在三种模板之间选择合适结构来生成或改写摘要。
- 04
方法模块三要素写作
把 Method 写作任务转化为模块清单、pipeline 图草稿、每个模块的 motivation、design 和 technical advantage,并按 overview 到子模块的顺序生成可读方法章节。
| 能力 | 主要输入 | 主要输出 | 人工检查 |
|---|---|---|---|
实验论证与表格质量审查源码已核对 |
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引言任务挑战流水线组织源码已核对 |
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摘要挑战贡献模板改写源码已核对 |
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方法模块三要素写作源码已核对 |
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段落流畅度反向大纲检查源码已核对 |
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相关工作与结论章节定位源码已核对 |
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处理机制
- 01
skill入口与参考材料合同
这个横向机制解释该仓如何用一个 SKILL.md 入口、一个 metadata 文件和一组按章节拆分的 references/examples,把论文写作请求转成可审查产物。
已核对范围
- 读取 references/experiments.md
- 读取 SKILL.md 中视觉质量和 claim-evidence 规则
- 读取 references/introduction.md
- 读取 introduction examples index 和 introduction 子目录示例文件
- 读取 references/abstract.md
- 读取 abstract example index 和三个 abstract template 文件
- 读取 references/method.md
- 读取 method examples index 和 method 子目录示例文件
仍待核对
- 未读取任何真实实验表格样本
- 未验证 LaTeX 表格能否编译
- 未做统计显著性或数据真实性检查
- 未用真实 Introduction 样本运行
- 未验证模板对非 ML/CV/NLP 论文的适配性
- 未验证 claim-evidence 对齐结果
- 未用真实论文摘要样本运行
- 未验证输出是否能自动保持实验支持边界
读取版本
9ee5eddc10068cc52590b3a68a827d3a387f5af9许可
MIT
最近核对
内容 2026-06-16
Stars 2026-07-11
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