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。
01
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
02
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。
03
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！
