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學術論文寫作專家團隊

十二智慧體協作的學術論文寫作流程,從規劃、文獻搜尋、撰寫、同儕審查到格式轉換一氣呵成。

FollowSkills 评估 · FSRS-2.0
不推荐
0/ 100 五分制 0.0 / 5
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1信任安全0 / 25 · 0.0/5

证据显示技能定义了严格的角色边界、写入作用域限制、检查点规则和IRON RULE(如用户确认配置、最多两轮修订),以及Generator-Evaluator合同协议,包含明确的失败处理和中断标签。这些设计暗示了权限最小化和用户确认,但数据流透明性、敏感数据处理和外部效应(如文件写入、外部API调用)的具体描述不足。来源归属明确要求引用,但未能验证真实来源引用。因此,主要风险可见但权限、确认、隔离和恢复可能不完整,评分为0。

2可靠稳定0 / 20 · 0.0/5

静态审查无法执行技能,文档自述happy path合理,但未提供测试、边界情况或错误处理示例。虽然存在详细的失败处理和回退策略,但缺乏执行证据,因此评分上限为10,但证据不足,评分为0。

3适用触发0 / 15 · 0.0/5

技能定义了明确的触发关键词(中英韩)和不触发条件,以及与相关技能的区分。支持中文(繁体和简体)和多语言输出。但技能目标环境(如中国大陆网络可达性)未说明。核心功能依赖外部服务(如文献搜索、Pandoc),这些服务可能无法从中国大陆访问,因此适应性和环境fit证据有限,评分为0。

4规范维护0 / 15 · 0.0/5

SKILL.md包含版本号、更新日期、状态、相关技能、已知限制、路由纪律。提供了快速开始和执行流程。但缺少安装/依赖说明(如需要Pandoc、LaTeX)、参数命名稳定性(未明确)、示例和FAQ、变更日志、维护责任方(未声明)、许可证信息(仓库无明确许可,标记为NOASSERTION)。因此信息架构和治理不完整,评分为0。

5有效结果0 / 15 · 0.0/5

静态审查无法验证技能是否实际完成用户任务。文档声称输出可直接使用(如LaTeX/DOCX/PDF),但缺乏实际输出示例或证据。边际价值和成本效益比未评估。因此评分上限为7,但证据不足,评分为0。

6证据核验0 / 10 · 0.0/5

仓库中未发现测试套件或CI工作流。所有主张依赖文档自述,无第三方执行证据。因此可验证性低,评分为0。

证据充分度: 评估于 2026年8月7日 审查版本 3021248c4609
上游仓库在本次评估后已有新提交;当前评分仍对应所示审查版本,可能尚未覆盖最新改动。
使用前请注意
  • 该技能高度依赖外部工具和服务(如Pandoc、LaTeX、文献数据库),这些可能无法从中国大陆网络访问,影响实际可用性。
  • 仓库没有明确许可证,且发布者未经认证,使用时应谨慎评估版权和合规风险。
  • 静态审查无法验证技能的实际执行效果,建议在实际环境中进行小规模测试后再投入使用。
评估证据 [1][2][3][4][5][6]
查看完整评分方法 →

这个 Skill 能做什么,适合哪些场景?

這是一個專為 Claude Code 設計的學術論文寫作技能,透過 12 個專業智慧體組成完整流程,涵蓋論文類型確認、文獻搜尋、架構設計、論證建構、全文撰寫、引用合規、雙語摘要、模擬同儕審查、格式轉換(LaTeX/DOCX/PDF)等階段。內建寫作品質檢查與反模式清單,協助避免常見的 AI 寫作痕跡。支援多種論文類型與引用格式,並提供 11 種操作模式,包括計畫模式、摘要模式、文獻回顧模式與回覆審查意見模式等。

技能會依序執行以下操作:進行配置訪談以確認論文類型、學科、引用格式等;設計系統性文獻搜尋策略並篩選來源;建構論文架構與論證鏈;逐節撰寫完整草稿;驗證引用格式與參考文獻完整性;產生中英雙語摘要;模擬雙盲同儕審查並提供修訂建議;最後將論文轉換為 LaTeX、DOCX(透過 Pandoc)、PDF 或 Markdown 格式。若論文包含量化結果,可額外產生出版級圖表程式碼(Python matplotlib / R ggplot2)。

  1. 研究生要撰寫學位論文,需要結構化引導與寫作品質把關
  2. 研究人員已有草稿,收到審查意見後需要系統性修訂規劃
  3. 學者要將論文投稿至期刊,需要依目標期刊格式排版並轉換引用格式
  4. 論文需要中英雙語摘要,且要求兩種語言獨立撰寫而非機械翻譯
  5. 研究者想先探索論文架構,希望透過蘇格拉底式問答逐步規劃

这个 Skill 有哪些优点和局限?

优点
  • 完整流程涵蓋從規劃到投稿的每個階段,減少遺漏
  • 內建寫作品質檢查與反模式清單,有助於提升文字品質
  • 支援多種論文類型(IMRaD、文獻回顧、理論分析等)與五種引用格式
  • 提供 11 種模式,可依需求單獨使用某個階段(如摘要、文獻回顧)
  • 雙語摘要獨立撰寫,確保中英文版本品質
局限
  • 依賴 LLM 生成內容,無法保證 100% 準確,仍需人工審核(尤其引用與數據)
  • 完整流程可能耗費大量 token,成本較高(根據效能文件,全流程約 $4-6)
  • 需要使用者確認每個階段,流程較繁瑣
  • 部分進階功能(如 revision patch)需要 Python 環境與指令碼支援

如何安装这个 Skill?

此技能位於 GitHub 儲存庫 Imbad0202/academic-research-skills 中。安裝方式:使用 Claude Code 的 plugin marketplace 指令:
/plugin marketplace add Imbad0202/academic-research-skills
/plugin install academic-research-skills
或遵循該儲存庫 README 中的其他安裝方法(如 symlink 流程)。

如何使用这个 Skill?

安裝後,直接以自然語言觸發,例如:
「Write a paper on the impact of AI on higher education quality assurance」
「Guide me through writing a paper on demographic decline」
技能會自動進入對應模式(如 full 或 plan)。其他模式可透過特定指令觸發,例如「Convert to LaTeX」或「Parse these reviewer comments」。

这个 Skill 与同类方案有什么区别?

與同儲存庫的 deep-research 技能相比,此技能專注於論文寫作(撰寫可投稿的論文草稿),而 deep-research 專注於研究報告產出。兩者可搭配使用(先深研後寫作)。

常见问题

這工具會幫我寫完整篇論文嗎?
此工具旨在輔助而非取代研究者。它會產出草稿,但需要你確認每個階段,並校對內容與引用。AI 是副駕駛,不是主駕駛。
需要 Python 或科學計算環境嗎?
核心技能僅需 Claude Code 與 API key。Python 僅在特定功能(如 revision patch、提交套件驗證)為選用;若無 Python,這些功能會停用,不影響主要流程。
引用格式錯誤時能修正嗎?
可以。format-convert 模式支援在論文後期將引用格式轉換為 APA、Chicago、MLA、IEEE、Vancouver 等常見格式。另有 citation-check 模式可檢查引用錯誤。
此技能可以用於任何學科嗎?
可以。技能設計為通用型,但預設參考高等教育領域。不同學科可透過撰寫風格校準功能,從歷史論文中學習你的寫作風格,並尊重學科慣例。

同仓库的其他 Skills

均来自 Imbad0202/academic-research-skills

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