Claude Code学术研究技能包ARS,覆盖论文写作全流程01 项目简介02 项目实测03 挖一挖

Claude Code学术研究技能包ARS,覆盖论文写作全流程01 项目简介02 项目实测03 挖一挖

今天发点适合学术党的东西。

如今 AI 学术工具越来越多了,写作速度提上去了,但是仔检查一遍就漏洞百出。

更难受是 AI 能把一个观点写得非常坚定,但引用的原始文献却不一定真的支持这个观点。

最近我在 GitHub 上看到一个学术研究项目,专门解决这类问题,已经 30K Star 了。

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项目简介

Academic Research Skills(ARS)是一套面向 Claude Code 的开源学术研究 Skill 包。它把选题、文献检索、论文写作、同行评审、修订、格式整理这些环节拆开,让 AI 分阶段参与,关键判断还是留给我们。

这个项目覆盖从选题研究、文献检索、论文写作、同行评审、修订,到最终格式化与过程总结的完整学术工作流。

这个项目里面主要包含四组 Skill:

Deep Research:做深度研究、文献综述、系统性回顾、事实核查。

Academic Paper:辅助论文写作、摘要生成、格式转换、引用格式检查、LaTeX / PDF 输出。

Academic Paper Reviewer:模拟同行评审,从多个角度审论文,给出质量评分和修改建议。

Academic Pipeline:把研究到出稿的流程串起来,按阶段推进,并在中间加入学术诚信检查。

使用起来也特别简单。

如果我们已经在用 Claude Code,两行命令就能直接装好插件。

/plugin marketplace add Imbad0202/academic-research-skills

/plugin install academic-research-skills

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项目实测

项目中的四组skill是相辅相成的,十几个skill会在我们论文的完成过程中交替出现。比如我们让项目引导我们写一篇论文:

提示词:引导我写一篇关于少子化影响的论文。

Academic Paper这组skill里的plan mode skill就会来用引导式的的方法帮我们规划一篇论文。

通过提问的方式,获取论文现在的进度,以及我们想要用哪种结构。

在我们回答完进度与选择好论文结构后,又会根据目前论文进度,推荐我们先进行deep-research。

当然,在deep-research时也会通过反问确定一些论文的方向问题。

可以看到,这里转到了 Academic Paper 这个skill组的full mode流程。

进程直接进入 Phase 1:为我们产出了研究问题简报和方法论蓝图。

还会细心的确认一些方向性问题,才会进行文献搜索,流程真的很细致了。

我觉得分了四个方向的文献搜索结果已经很全了,但是没想到它居然还能列出了一些局限性的点。

在Phase 3: 分析与综合做完之后,给了我们两个选项:

进入 Phase 4:直接撰写完整研究报告。

或者带着这份研究基础回到 academic-paper 的 Plan 模式,进入逐章引导规划。

第二个选项就是回归我们最初的目标,积累文献后再做论文规划。

我们就有初始文献收集了,进度不再是一片空白。而且通过刚才的过程,也提炼出了我们这篇论文的核心主张。

有了核心论点,就会帮我们逐章规划。ARS不会直接帮我们写完全文,而是通过skill进行一系列的问答,尽量去融入我们的观点。

一轮问询后,如果没有修改,就会进入 full mode 让 AI 写完整论文初稿。

这个项目的精髓是在学术诚信闸门和引用审计。

我们简单问一句「帮我审查整篇论文。」,ARS 会在论文流程里专门插入检查节点,去查虚构引用、数据错误、claim 没有被文献支撑、方法论包装、AI 幻觉结果这些问题。

具体的体现就是直接调用Academic Paper Reviewer这组skill来完成。

可以看到 ARS 会在大方向上通过很多个维度给我们论文打分,也会落到实处告诉我们哪些段落或者句子需要修改。

可以看到最后的结果,结构很完整,内容也很充实。作为一篇课程级别的论文,已经算拿得出手了。

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挖一挖

相比于写出一篇完整的论文,我更关心的是 ARS 背后的做法:把学术研究拆成一套能重复执行、能留下过程、能被检查的 AI 工作流。

学校可以拿 ARS 做论文写作辅导,也可以做学术诚信检查。科研团队能用 ARS 做文献综述和项目预研。期刊、教育机构可以拿来做初筛审稿。企业里的研发、咨询、投研团队,也能用类似流程检查报告里的证据链。

尤其是“引用审计”和“claim 支撑检查”这些功能,很可能会成为未来 AI 学术工具的核心收费点。

现在很多 AI 工具还停在「帮你写得更像论文」这一层,但真正的麻烦没有解决:每个结论有没有文献支撑?引用有没有被曲解?数据是不是从别的语境里搬来的?

AI 不必抢着把专业工作一口气做完。更优秀的做法是,能嵌进专业流程里,帮人追问、查证、复核,把那些最容易被忽略的环节补上。

原文链接:GitHub 狂揽3万 Star,相当于把导师塞Claude Code里!

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