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"这个项目对科研人来说确实是刚需了。当你第三次调试同一个润色 prompt 时，隔壁组的同学可能已经用现成的模板改完了三篇论文。"

项目地址： 👉 https://github.com/Leey21/awesome-ai-research-writing

一、为什么你需要这个项目？

在学术圈，Prompt 工程正在成为一种"隐性资源"。

顶尖研究组（如 MSRA、Seed、SH AI Lab）内部往往积累了完善的 prompt 模板库和 Agent 工作流，而大多数硕博生还在从零摸索——反复调试翻译、润色、去 AI 味的指令，耗费大量时间。

更关键的是，Agent Skills 作为新兴技术，能更系统地助力论文写作（从自动编译 LaTeX 到生成审稿报告），但由于使用门槛较高，很多人还不知道如何上手。

二、项目核心：两大模块，覆盖论文全生命周期

这个项目由北大、中科大、上交等高校硕博联合维护，调研了一线研究员的真实工作流，整理出 Prompt 模板库 + Agent Skills 两大板块。

📝 Part I：Prompt 模板库（复制即用）

涵盖论文写作中最高频的 17 个场景，每个 prompt 都经过一线打磨：

场景	核心痛点	解决方式
中→英翻译	LaTeX 特殊字符转义、AI 翻译腔	内置审稿人视角自检，强制转义 % _ & 等符号
英→中翻译	公式和引用干扰阅读	自动清洗 \cite{} \ref{}，公式转为自然语言描述
去 AI 味	审稿人一眼看出是 ChatGPT 写的	禁用 leverage delve into 等高频 AI 词汇，移除机械连接词
逻辑检查	投稿前担心有致命矛盾	仅报错原则：只指出真正的逻辑断层和术语不一致
Reviewer 视角审视	不知道论文哪里会被拒	模拟 ICML/NeurIPS 审稿流程，给出可操作的修改建议
论文架构图生成	画图太丑影响第一印象	提供顶会风格（DeepMind/OpenAI 美学）的扁平化矢量图 prompt
实验分析	只会报账式描述（A 是 0.5，B 是 0.6）	强制 \paragraph{核心结论} 结构，拒绝列表，要求趋势分析

特别推荐两个"王炸"的prompt：

1. 去 AI 味（LaTeX 英文版）

项目甚至整理了一份"AI 味高频禁用词表"：leverage, delve into, tapestry, ameliorate, underscore……共 80+ 个词。当你把论文丢给大模型润色后，再用这个 prompt 过一遍，机械化表达基本无处遁形。

2. 实验绘图推荐

内置 19 种顶会标准图表库（从帕累托前沿图到小提琴图），并给出"尺度适应性"建议：数据差异巨大时用断裂坐标轴，跨数量级时用对数坐标。告别 Excel 默认配色的"学术灾难"。

🤖 Part II：Agent Skills（进阶自动化）

面向 Cursor、Claude Code 等 AI 编程工具用户，提供可直接加载的 Skill 能力包：

Skill 名称	来源	核心能力
20-ml-paper-writing	社区开源	从 repo 直接生成 NeurIPS/ICML 完整初稿，含引用验证、格式迁移
humanizer	社区开源	基于 Wikipedia「AI 写作特征」自动去机器味，注入"人味"
arxiv-translator	项目原创	输入 arXiv ID，自动下载 LaTeX 源码→翻译→在线编译中文 PDF

重点介绍 arxiv-translator-skill：

这是项目最新上线的技能，解决了一个真实痛点：直接翻译 PDF 会导致公式乱码、版面崩坏。而该 Skill 走** LaTeX 源码路径**——保留数学公式和引用结构，翻译后重新编译成 PDF。

使用方式极简：

"帮我把 1706.03762 翻译成中文 PDF"
"翻译这篇 arXiv：https://arxiv.org/abs/..."

对比传统 PDF 直译的优势：

维度	直接翻译 PDF	arxiv-translator Skill
公式与版面	OCR 易乱版	源码级保留，重新编译
翻译粒度	按页切块，脱离章节结构	按标题/摘要/正文结构化翻译
上下文一致性	术语易不一致	利用更大上下文，论证统一
环境依赖	各家工具形态不一	在线 HTTP 编译，免本地 LaTeX

三、模型选择建议：别再用错工具了

项目还基于 arena.ai 榜单和一线调研，给出了科研场景的模型选型指南：

• 日常 idea 交互与论文写作：主力用 Gemini-3-pro/flash

• 实验代码编写：Claude-4.5 系列，或 Cursor 内置 Composer 模型

• 避坑：GPT 5.1/5.2 在学术写作场景表现一般，使用频率已大幅下降

四、如何使用？

方式一：直接复制 Prompt 进入 GitHub 仓库，找到对应场景的 markdown 文件，完整复制 prompt 到 ChatGPT/Claude/DeepSeek 对话框即可。

方式二：加载 Agent Skill 在 Cursor 或 Claude Code 中配置 Skill 文件，之后直接用自然语言描述需求（如"用这个 repo 帮我写一篇投 NeurIPS 的论文"），Agent 会自动触发完整工作流。

五、论文工厂？

搭配这个自动找Idea、跑实验、写论文的Skill，论文工厂不遥远了！

https://github.com/aiming-lab/AutoResearchClaw