最好用的AI工具

Claude Code學術研究技能包ARS,覆蓋論文寫作全流程

今天發點適合學術黨的東西。

如今 AI 學術工具越來越多了,寫作速度提上去了,但是仔檢查一遍就漏洞百出。

更難受是 AI 能把一個觀點寫得非常堅定,但引用的原始文獻卻不一定真的支持這個觀點。

最近我在 GitHub 上看到一個學術研究項目,專門解決這類問題,已經 30K Star 了。

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項目簡介

Academic Research Skills(ARS)是一套面向 Claude Code 的開源學術研究 Skill 包。它把選題、文獻檢索、論文寫作、同行評審、修訂、格式整理這些環節拆開,讓 AI 分階段參與,關鍵判斷還是留給我們。

這個項目覆蓋從選題研究、文獻檢索、論文寫作、同行評審、修訂,到最終格式化與過程總結的完整學術工作流。

這個項目裏面主要包含四組 Skill:

Deep Research:做深度研究、文獻綜述、系統性回顧、事實覈查。

Academic Paper:輔助論文寫作、摘要生成、格式轉換、引用格式檢查、LaTeX / PDF 輸出。

Academic Paper Reviewer:模擬同行評審,從多個角度審論文,給出質量評分和修改建議。

Academic Pipeline:把研究到出稿的流程串起來,按階段推進,並在中間加入學術誠信檢查。

使用起來也特別簡單。

如果我們已經在用 Claude Code,兩行命令就能直接裝好插件。

/plugin marketplace add Imbad0202/academic-research-skills

/plugin install academic-research-skills

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項目實測

項目中的四組skill是相輔相成的,十幾個skill會在我們論文的完成過程中交替出現。比如我們讓項目引導我們寫一篇論文:

提示詞:引導我寫一篇關於少子化影響的論文。

Academic Paper這組skill裏的plan mode skill就會來用引導式的的方法幫我們規劃一篇論文。

通過提問的方式,獲取論文現在的進度,以及我們想要用哪種結構。

在我們回答完進度與選擇好論文結構後,又會根據目前論文進度,推薦我們先進行deep-research。

當然,在deep-research時也會通過反問確定一些論文的方向問題。

可以看到,這裏轉到了 Academic Paper 這個skill組的full mode流程。

進程直接進入 Phase 1:爲我們產出了研究問題簡報和方法論藍圖。

還會細心的確認一些方向性問題,纔會進行文獻搜索,流程真的很細緻了。

我覺得分了四個方向的文獻搜索結果已經很全了,但是沒想到它居然還能列出了一些侷限性的點。

在Phase 3: 分析與綜合做完之後,給了我們兩個選項:

進入 Phase 4:直接撰寫完整研究報告。

或者帶着這份研究基礎回到 academic-paper 的 Plan 模式,進入逐章引導規劃。

第二個選項就是迴歸我們最初的目標,積累文獻後再做論文規劃。

我們就有初始文獻收集了,進度不再是一片空白。而且通過剛纔的過程,也提煉出了我們這篇論文的核心主張。

有了核心論點,就會幫我們逐章規劃。ARS不會直接幫我們寫完全文,而是通過skill進行一系列的問答,儘量去融入我們的觀點。

一輪問詢後,如果沒有修改,就會進入 full mode 讓 AI 寫完整論文初稿。

這個項目的精髓是在學術誠信閘門和引用審計。

我們簡單問一句「幫我審查整篇論文。」,ARS 會在論文流程裏專門插入檢查節點,去查虛構引用、數據錯誤、claim 沒有被文獻支撐、方法論包裝、AI 幻覺結果這些問題。

具體的體現就是直接調用Academic Paper Reviewer這組skill來完成。

可以看到 ARS 會在大方向上通過很多個維度給我們論文打分,也會落到實處告訴我們哪些段落或者句子需要修改。

可以看到最後的結果,結構很完整,內容也很充實。作爲一篇課程級別的論文,已經算拿得出手了。

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挖一挖

相比於寫出一篇完整的論文,我更關心的是 ARS 背後的做法:把學術研究拆成一套能重複執行、能留下過程、能被檢查的 AI 工作流。

學校可以拿 ARS 做論文寫作輔導,也可以做學術誠信檢查。科研團隊能用 ARS 做文獻綜述和項目預研。期刊、教育機構可以拿來做初篩審稿。企業裏的研發、諮詢、投研團隊,也能用類似流程檢查報告裏的證據鏈。

尤其是“引用審計”和“claim 支撐檢查”這些功能,很可能會成爲未來 AI 學術工具的核心收費點。

現在很多 AI 工具還停在「幫你寫得更像論文」這一層,但真正的麻煩沒有解決:每個結論有沒有文獻支撐?引用有沒有被曲解?數據是不是從別的語境裏搬來的?

AI 不必搶着把專業工作一口氣做完。更優秀的做法是,能嵌進專業流程裏,幫人追問、查證、複覈,把那些最容易被忽略的環節補上。

原文鏈接:GitHub 狂攬3萬 Star,相當於把導師塞Claude Code裏!

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