Loading... # Awesome AI Research Writing 开源项目技术分析 # 一、项目概述 ## 1. 项目简介 Awesome AI Research Writing 是一个专注于提升学术写作效率的开源项目，由 Leey21 发起并维护。项目汇集了来自 MSRA、ByteDance Seed、上交人工智能实验室等顶尖研究机构的实战经验，以及北大、中科大、上交等高校硕博同学的写作技巧，旨在通过共享高质量的 Prompt 模板和 Agent Skills，降低学术写作门槛，促进科研资源平等化。 ## 2. 核心理念 项目的核心理念源于对学术圈"隐性资源不平等"现象的观察：顶尖研究组拥有完善的 Prompt 模板库，而大多数研究者还在从零摸索。项目倡导"不要在 prompt 调试上浪费时间，把精力留给真正的科研"。 ## 3. 项目特点 - 实战打磨：来自一线科研人员的真实使用场景 - 开箱即用：复制即用，无需重复造轮子 - 持续更新：不断收集新技巧和最佳实践 # 二、项目架构 ## 1. 整体结构 项目分为两大核心部分：Part I 为写作 Prompt 集合，Part II 为论文写作相关的 Agent Skills。 ```mermaid graph TD A[Awesome AI Research Writing] --> B[Part I: Prompt 模板库] A --> C[Part II: Agent Skills] B --> B1[翻译类] B --> B2[润色类] B --> B3[分析类] B --> B4[图表类] C --> C1[20-ml-paper-writing] C --> C2[humanizer] C --> C3[docx] C --> C4[doc-coauthoring] C --> C5[canvas-design] ```  ## 2. Prompt 模板分类 Part I 包含 14 个精心设计的 Prompt 模板，覆盖学术写作的全流程需求： ```mermaid mindmap root((Prompt 模板库)) 翻译类 中转英 英转中 中转中 内容调整 缩写 扩写 润色类 英文论文润色 中文论文润色 去AI味 质量检查 逻辑检查 Reviewer视角审视 图表生成 论文架构图 图标题生成 表标题生成 数据分析 实验分析 ```  ## 3. Agent Skills 生态 Part II 介绍了 5 个核心 Agent Skills，这些 Skills 基于 OpenSkills 生态，可在 Cursor、Claude Code 等 AI 编码工具中使用： ```mermaid graph LR A[OpenSkills 生态] --> B[Cursor] A --> C[Claude Code] B --> D[20-ml-paper-writing] B --> E[humanizer] B --> F[docx] B --> G[doc-coauthoring] B --> H[canvas-design] C --> D C --> E C --> F C --> G C --> H ```  # 三、核心功能分析 ## 1. Prompt 模板设计原理 ### A. 结构化设计 每个 Prompt 模板都采用统一的结构化设计模式： - Role：定义 AI 助手的角色定位和专业背景 - Task：明确具体任务和目标 - Constraints：详细约束条件，确保输出质量 - Execution Protocol：执行协议，包含自我审查机制 - Input：输入占位符 这种设计确保了 Prompt 的可预测性和高质量输出。 ### B. 场景针对性 不同写作场景有针对性的设计： - LaTeX 场景：强调特殊字符转义、数学公式保留、LaTeX 命令处理 - Word 场景：强调纯文本输出、中文全角标点、无格式标记 - 中英文场景：分别针对中英文表达习惯进行优化 ### C. 质量保证机制 每个 Prompt 都内置了质量保证机制： - 自我审查：在输出前进行多轮自查 - 分段输出：Part 1 输出结果，Part 2 提供对照，Part 3 记录修改日志 - 阈值控制：明确修改阈值，避免过度修改 ## 2. Agent Skills 技术实现 ### A. OpenSkills 生态 OpenSkills 提供了一套通用的 Skills 加载和管理方式，核心特点包括： - 通过 npm 分发，便于安装和更新 - 支持从 GitHub 仓库直接安装 Skills - 自动发现 .claude/skills/ 和 .cursor/skills/ 目录 - 与 AI 编码工具无缝集成 ### B. 核心 Skills 功能 #### 20-ml-paper-writing 这是最核心的 Skill，提供完整的论文写作支持： - 支持主流会议：NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、AAAI、COLM - 从 repo 起稿：自动分析研究代码生成论文初稿 - LaTeX 模板集成：内置各会议官方模板 - 引用验证：通过 API 核实引用准确性 - 格式迁移：支持跨会议格式转换 - 会议 checklist：投稿前自动核对清单 #### humanizer 专门解决 AI 写作痕迹问题： - 基于 Wikipedia "Signs of AI writing" 研究 - 识别并去除 AI 特征：过度强调意义、促销腔、空洞 -ing 分析、模糊归因 - 注入"人味"：有观点、节奏变化、承认不确定性 - 适合润色后终稿或投稿前语言风格检查 #### docx 处理 Word 文档的专业工具： - 使用 pandoc 转换 Markdown 读正文 - 使用 Document 库/OOXML 编辑已有文档 - 支持 Redlining 流程做带修订痕迹的审稿式修改 - 适合期刊会议 Word 投稿模板处理 #### doc-coauthoring 结构化文档协作流程： - 阶段一：收集上下文与澄清问题 - 阶段二：按节头脑风暴、起草、精修 - 阶段三：读者测试查盲点 - 适用于论文单节或整篇的结构化迭代 #### canvas-design 论文配图生成工具： - 先产出 design philosophy（.md） - 再在画布上实现为单页 .png/.pdf - 适合论文中的概念图、示意图、框架图 - 支持风格调整和细节修改 # 四、使用场景与工作流程 ## 1. 典型使用场景 项目文档详细列出了 15 个典型使用场景，覆盖从论文起稿到投稿的全流程： ```mermaid graph TD A[论文写作全流程] --> B[从零写一篇论文] A --> C[用会议模板开新稿] A --> D[加引用/写Related Work] A --> E[换会议/改投别家] A --> F[投稿前清单核对] A --> G[写/改LaTeX表格] A --> H[图与caption规范] A --> I[结构化流程写某一节] A --> J[去AI味/润色后终稿检查] A --> K[用Word模板写投稿稿] A --> L[对Word稿做修订建议] A --> M[论文概念图/示意图/框架图] A --> N[改图的风格或细节] A --> O[Stage1-3协作流程] ```  ## 2. 技能配置流程 使用 Agent Skills 需要以下配置步骤： ```mermaid graph LR A[安装Node.js和Git] --> B[安装OpenSkills] B --> C[安装Skills包] C --> D[在Cursor中验证] D --> E[自然对话触发] ```  ### 配置命令 ```bash # 安装 OpenSkills npx openskills --version # 全局安装（可选） npm i -g openskills # 安装 research 相关 Skills npx openskills install zechenzhangAGI/AI-research-SKILLs # 安装 Anthropic 官方 Skills npx openskills install anthropics/skills ``` ## 3. 使用示例 ### 场景一：从零写一篇论文 **前置输入**：研究 repo 路径或关键文件 + 目标会议 **示例 Prompt**： - "用这个 repo 帮我写一篇投 NeurIPS 的论文" - "根据 results/ 里的实验，起草一篇 ICML 的稿子" **产出**：一句式贡献确认后，按 Abstract→Introduction→Methods→Experiments→Related Work→Limitations 的完整初稿 ### 场景二：去 AI 味/终稿检查 **前置输入**：待检查的段落或全文 **示例 Prompt**： - "这段读起来像 AI 写的，帮我 humanize" - "投稿前帮我把 Abstract 和 Introduction 去一下 AI 味" **产出**：重写后的自然文本 + 可选修改说明 # 五、技术特色与创新点 ## 1. Prompt 工程最佳实践 项目展示了 Prompt 工程的多个最佳实践： - 角色定位明确：每个 Prompt 都有清晰的角色定义 - 约束条件详细：通过多维度约束确保输出质量 - 自我审查机制：在输出前进行质量检查 - 分段输出：提供结果、对照、日志三部分输出 ## 2. Agent Skills 模块化 项目采用模块化设计，每个 Skill 职责单一、功能聚焦： - 20-ml-paper-writing：专注论文写作全流程 - humanizer：专注去 AI 味 - docx：专注 Word 文档处理 - doc-coauthoring：专注协作流程 - canvas-design：专注配图生成 ## 3. 社区协作模式 项目采用开源社区协作模式： - 调研顶尖机构：汇聚 MSRA、Seed、SH AI Lab 等机构经验 - 高校参与：北大、中科大、上交等高校硕博同学贡献 - 持续更新：通过 Issues 和 PR 不断改进 # 六、项目影响与价值 ## 1. 降低学术写作门槛 通过共享高质量 Prompt 模板和 Agent Skills，项目显著降低了学术写作的门槛： - 无需从零摸索：直接使用经过实战验证的模板 - 提高写作效率：减少 prompt 调试时间 - 保证输出质量：统一的结构化设计确保质量稳定 ## 2. 促进资源平等化 项目通过开源方式，将原本属于顶尖研究组的"隐性资源"公开化： - 打破信息不对称：让更多人接触到高质量写作技巧 - 建立共享生态：通过开源协作持续完善 - 传播最佳实践：将成功经验推广到更广泛群体 ## 3. 推动 AI 辅助科研 项目展示了 AI 在科研辅助方面的潜力： - 从简单润色到全流程写作支持 - 从静态 prompt 到动态 agent skills - 从单一工具到生态系统 # 七、项目数据 ## 1. 社区活跃度 截至 2026 年 2 月 2 日： - Stars：378 - Forks：24 - Contributors：3 人（Leey21、MySunX、apeterswu） - Watchers：1 ## 2. 技术栈 - 核心语言：Markdown（Prompt 模板）、Python（部分脚本） - 工具链：OpenSkills、npm、Git - 支持平台：Cursor、Claude Code 等 AI 编码工具 # 八、总结与展望 Awesome AI Research Writing 项目通过系统化整理高质量的 Prompt 模板和 Agent Skills，为学术写作提供了强大的 AI 辅助工具支持。项目的核心价值在于： 1. 实战导向：所有模板和 Skills 都来自真实使用场景 2. 开源共享：打破学术圈资源不平等 3. 持续进化：通过社区协作不断改进 随着 AI 技术的发展，项目有望进一步扩展： - 支持更多会议和期刊 - 集成更多 AI 能力 - 建立更完善的质量评估体系 对于科研工作者来说，这个项目不仅是一个工具集合，更是一种新的科研协作方式的探索。 *** ## 参考资料 1. [Leey21/awesome-ai-research-writing GitHub 仓库](https://github.com/Leey21/awesome-ai-research-writing) 2. [OpenSkills 项目](https://github.com/numman-ali/openskills) 3. [Cursor Agent Skills 文档](https://cursor.com/docs/context/skills) 4. [zechenzhangAGI/AI-research-SKILLs](https://github.com/zechenzhangAGI/AI-research-SKILLs) 5. [anthropics/skills](https://github.com/anthropics/skills) 6. [blader/humanizer](https://github.com/blader/humanizer) 最后修改：2026 年 02 月 02 日 © 允许规范转载 赞 如果觉得我的文章对你有用，请随意赞赏