academic-research-skills 是开发者 Imbad0202 在 5 月 17 日开源的一组 Claude Skill 包，用于科研全流程的写作辅助。仓库放出 48 小时收获 800+ Star，在中文研究生圈层里传播得格外快——它把”AI 写论文”这件事拆成了细到每个写作动作的颗粒度，不再是一个万能的”帮我写一篇”提示词。
颗粒度才是关键
大多数早期 AI 论文工具的失败原因是颗粒度太粗：用户输入一个题目，模型吐出一篇结构松散的初稿，回头需要花更多时间重写。Imbad0202 的做法相反，他把整个科研流程拆成 17 个独立 skill：从 literature-survey-design（综述结构设计）、research-gap-finder（研究空白定位）、methodology-blueprint（方法论草稿），一直到 reviewer-response-drafter（审稿意见回复）。
每个 skill 都是一份独立的 SKILL.md，定义了输入输出格式、引用风格、写作禁忌。用户可以按需组合，也可以只用其中一个——比如只用 reviewer-response-drafter 帮自己梳理审稿意见的回复结构，不让模型介入正文。
技术细节里的取舍
这套 skill 集做了几个值得提的工程取舍。一是引用强制：每个 skill 都要求用户提供至少 3 篇真实文献的元数据（DOI 或 arXiv ID），模型只能在这些文献的范围内做综述和论点推演，硬性禁止生成虚假参考——这条规则直接写在 SKILL.md 顶部的 must-do 区。二是分阶段确认：每个 skill 都把输出切成 outline、draft、polish 三档，每一档需要用户显式确认才能进入下一档，避免一次性吐出几千字然后用户发现方向就跑偏。
仓库的 examples 目录里附了一份完整的工作流示范：从一篇 NeurIPS 投稿的 idea 到 rebuttal，全程用 9 个 skill 串起来跑通。作者特别在 README 里写了一段：”这套工具不是用来替代你的科研判断的。如果你不知道自己的研究问题是什么，再多 skill 也只会让你更快地写出一篇空洞的论文。”
它适合谁，不适合谁
这类工具最大的用户是有明确研究方向、卡在某个具体写作环节（综述结构、方法论描述、审稿回复）的研究生和青年教师。对刚起步、还在找方向的本科生来说，过早依赖 skill 链反而会跳过最重要的”自己想清楚”环节。仓库 issue 区已经在讨论加入”刻意减速”模式——把模型的输出延迟一段时间、强制用户先写自己的版本再对比，这个方向比继续堆 skill 更值得做。
参考链接：
