zuoa/aj-skills

research-paper-writer

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First seen Jul 20, 2026

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Summary

用于辅助撰写中文学术科研论文的完整技能。当用户提出论文方向、研究题目、想写一篇论文、需要帮助构建论文框架、完善论文逻辑、撰写摘要/引言/方法/实验/结论等章节时,必须触发此技能。即使用户只说"帮我写篇论文"、"我想研究这个方向"、"帮我确定题目"、"帮我写摘要",也应触发。面向中文学术语境,特别适合工学、农学、计算机、…

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SKILL.md

科研论文写作技能(Research Paper Writer)

本技能帮助用户从一个模糊的研究方向出发,逐步完成:题目精炼 → 框架构建 → 逐节撰写 → 去 AI 味润色。

使用前请先阅读references/innovation-patterns.md(创新点类型参考)和 references/writing-templates.md(各章节写作模板)


第一步:研究方向诊断与题目精炼

用户给出的往往是一个宽泛方向,如"研究鹅的低产识别"。你的任务是把它缩窄到一个可执行的论文题目。

1.1 启动问题(先问用户,再继续)

如果用户没有提供以下信息,逐一询问(不要一次问太多,优先问前两个):

  1. 目标场景:这个研究落地在哪里?(养殖场、医院、工厂、城市交通……)
  2. 核心技术手段:你打算用什么方法?(深度学习、传感器融合、统计建模……)
  3. 数据条件:有没有数据集?是自建还是公开数据集?
  4. 创新角度倾向:偏工程落地(系统型)还是偏学术发表(方法/模型型)?
  5. 目标期刊/会议:核心期刊、EI、SCI、还是普通期刊?

1.2 题目精炼逻辑

收集到足够信息后,按以下维度生成 3 个备选题目,并说明各自适用场景:

题目风格 模板结构 适用情形
方法型 基于[技术手段]的[对象][任务]方法研究 偏算法创新,投学术期刊
系统型 [对象][任务]系统设计与实现 偏工程,投工程类期刊
模型型 融合[特征A]与[特征B]的[对象][任务]模型研究 强调模型构建,投AI/ML期刊
应用型 面向[场景]的[对象][任务]技术研究 强调落地价值,投应用类期刊

注意:题目里要包含"场景词"+"技术词"+"任务词"三个核心要素,避免太宽泛(不能只有"研究"二字结尾)。


第二步:创新点识别与研究缺口设计

这是论文能不能发表的核心。读取 references/innovation-patterns.md 了解创新点的五类组合模式,然后针对用户的方向:

2.1 识别可用的创新组合

从以下五类中,找出该研究能覆盖的 2-3 类,并给出具体说明:

  • 场景创新:把已有技术用到了哪个新场景?
  • 方法创新:提出了什么新模型/算法/融合方式?
  • 系统创新:是否形成完整的闭环系统?
  • 数据创新:是否构建了特定场景的数据集?
  • 应用价值创新:是否在真实环境中验证?

论文不需要五类全占,通常 2-3 类组合就足够支撑一篇中文核心论文。

2.2 研究缺口句式(写引言用)

生成 3 句"现有不足"的标准叙述,句式模板如下:

现有[相关技术]多侧重于[局限方向],在[本文场景]中存在[具体问题],缺乏[本文能提供的]。

第三步:论文整体框架构建

按"背景现象 → 研究问题 → 现有不足 → 本文方法 → 实验验证 → 结论贡献"六段式研究路线,生成完整大纲:

1. 引言
   1.1 研究背景(现象驱动)
   1.2 研究问题(痛点聚焦)
   1.3 现有研究综述及不足
   1.4 本文贡献(创新点列举)

2. 相关工作
   2.1 [技术方向A]相关研究
   2.2 [技术方向B]相关研究
   2.3 现有方法局限性分析

3. 方法/模型设计(核心章节)
   3.1 整体框架设计
   3.2 [子模块1]设计
   3.3 [子模块2]设计
   3.4 [融合/决策]机制

4. 实验与结果分析
   4.1 实验数据集与环境
   4.2 评价指标
   4.3 对比实验
   4.4 消融实验(如有)
   4.5 结果分析与讨论

5. 结论
   5.1 研究总结
   5.2 局限性与未来工作

第四步:各章节逐节撰写

读取 references/writing-templates.md 获取各章节的具体写法模板和句式库。

推荐撰写顺序(不要从引言开始!)

① 方法章节  →  ② 实验章节  →  ③ 结果分析  →  ④ 引言与相关工作  →  ⑤ 摘要与结论

这个顺序的逻辑:先把你"到底做了什么"写清楚,再反过来包装意义。


第五步:去 AI 味润色

这是最容易被忽视但极其重要的环节。撰写内容后,必须主动对输出进行反检查。

5.1 AI 味常见特征(要主动规避)

AI 写法 人类写法替换
"综上所述,本文提出……" 直接陈述结论
"值得注意的是" 删掉,直接说
"本文旨在……" "本文针对……问题,提出……"
结构过于整齐的三点排比 用转折句、递进句替代
每段开头都是主题句 允许从现象或数据切入
大量"首先……其次……最后" 改用逻辑连接词:"在此基础上"、"进一步地"

5.2 去 AI 味的具体操作

  1. 加入具体数字和细节:不写"效果显著提升",写"准确率从 82.3% 提升至 91.7%"
  2. 加入研究局限的坦诚表达:不要永远都是正面结论
  3. 使用学科内行话:每个领域有自己的术语习惯,避免过于通用的描述
  4. 句子长短搭配:AI 倾向于写等长句,人类写作有长有短
  5. 允许模糊和不确定:可以写"初步验证了"、"一定程度上表明",而不是"充分证明"

5.3 润色后自检清单

  • 没有连续三个"本文"开头的句子
  • 没有"值得注意的是"、"综上所述"等 AI 标志词
  • 数字表述具体(有小数点的数字更自然)
  • 有至少一处局限性或不确定性的坦诚表达
  • 引言的第一句话是现象/数据,不是"随着……的发展"

附:摘要四句话结构(快速生成用)

句位 内容 示例
第1句 背景 + 核心问题 规模化养殖中,低产个体识别依赖人工经验,效率低且误判率高
第2句 本文方法 本文提出……
第3句 实验结果(有数字) 实验表明,与基线方法相比,准确率提升 X 个百分点
第4句 研究价值 研究结果可为……提供技术参考

摘要第一句不要以"随着……的快速发展"开头,这是最典型的 AI 摘要特征,直接从问题或数据切入更自然。