夜雨聆风
上周开组会，学生跟我说这年头谁还用传统方式写论文啊，都用agent+skill。
作为老师，我一直觉得用AI写论文及其不靠谱。于是学生向我强烈推荐Academic Research Skills，用完后我一整宿没睡着。
因为它实在太靠谱太科学了。
Academic Research Skills是什么
它把学术写作拆成可管理的阶段，每个阶段都有专门的 AI agent 团队负责。“输入题目→输出论文”不再是黑盒子。它是一个10阶段的结构化工作流，你在每个阶段都保有控制权。
以deep-research skill 为例，它有 13 个 AI agent 协作，支持 7 种模式：
苏格拉底模式 — 你有模糊的想法，需要被引导厘清研究问题；
完整研究模式 — 你要一份完整的文献综述 + 研究设计；
快速模式 — 你只需要一份 research brief；
文献回顾模式 — 你要系统性文献回顾；
事实查核模式 — 你需要验证特定主张；
论文审查模式 — 你想在写之前先审查已有文献的质量；
系统性文献回顾模式 — 你要做 PRISMA 规范的系统性回顾，含偏误风险评估和 meta-analysis；
怎么部署？
现在SKILL一般需要转为Claude Code Skill使用。 |
方法一：在 Claude Code 对话框中依次输入以下两条命令（直接复制粘贴即可）：
/plugin marketplace add Imbad0202/academic-research-skills/plugin install academic-research-skills
帮我安装academic-research-skills
怎么使用？
以最常用的论文写作（academic-paper skill ）为例：academic-paper skill 有 12 个 agent，最有价值的是 plan 模式：不直接开始写，先用对话帮你规划每一章的内容、结构、论证逻辑等帮你。你确认大纲后，再逐章撰写。
/ars-outline 是 plan（逐章协商）和 full（全量草稿）之间的快捷方式——当你不需要对话引导、对论文结构已有把握时，一步拿到可执行的大纲。如果你想尝试这个skill ，快速见效的话，推荐先尝试这个“一键生成详细大纲” 功能。
ars-plan (苏格拉底式引导，你一句我一句)│├─→ars-outline (一步产出详细大纲) ←你在这里│└─→ars-full (基于大纲写完整草稿)│└─→ars-reviewer (评审草稿)│└─→ars-revision (修改)
/ars-outline我是一名流行病学研究生，刚用NHANES数据库跑完一项高血压危险因素分析——多因素Logistic回归结果显示，年龄、BMI和吸烟是显著预测因子。数据、表格都有了，但我不知道论文该从哪里写起。📋 NHANES 高血压危险因素分析 — 详细论文大纲 + 证据图论文类型：原创研究 (Original Research Article) — 横断面研究推荐结构：IMRaD (Introduction-Methods-Results-Discussion)目标期刊参考：BMC Public Health / Frontiers in Public Health / Journal of Hypertension预计字数：3,500–4,500 words（正文）---论文标题（3 个备选方案）┌──────┬────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┬────────────────────────────┐│ 序号 │ 标题 │ 特点 │├──────┼────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼────────────────────────────┤│ A │ Prevalence and risk factors of hypertension among US adults: findings from NHANES 2017–2020 │ 最标准，信息完整 │├──────┼────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼────────────────────────────┤│ B │ Age, BMI, and smoking as independent predictors of hypertension: a cross-sectional analysis of NHANES data │ 突出主要发现 │├──────┼────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼────────────────────────────┤│ C │ Modifiable and non-modifiable risk factors for hypertension in a nationally representative US sample │ 强调可改变 vs 不可改变因素 │└──────┴────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┴────────────────────────────┘---摘要 (Abstract) — ~300 words[Background] 高血压患病率 + 公卫负担 (1-2 句) → 现有研究空白 (1 句) → 本研究目标 (1 句)[Methods] NHANES 周期 + 样本量 + 高血压定义 + Logistic 回归模型 + 协变量[Results] 患病率 + 多因素 Logistic 回归 OR 值（年龄/BMI/吸烟）+ 模型拟合指标[Conclusion] 核心发现一句话 + 公共卫生意义证据来源：你的描述性统计表 + Logistic 回归结果表---正文大纲1. Introduction（引言）~600 words┌─────────────────┬───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┬────────────────────┬─────────────────────────────────────────────┐│ 段落 │ 内容 │ 你要写什么 │ 证据/引用需求 │├─────────────────┼───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼────────────────────┼─────────────────────────────────────────────┤│ 1 疾病负担 │ 高血压的全球/美国患病率、疾病负担、作为 CVD 首要危险因素的地位 │ 建立"这件事很重要" │ 需引用：AHA 统计数据、NHANES 既往患病率报告 │├─────────────────┼───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼────────────────────┼─────────────────────────────────────────────┤│ 2 已知危险因素 │ 年龄、肥胖、吸烟、饮食、体力活动等，简述现有证据 │ 建立"已知什么" │ 需引用：3-5 篇关键流行病学研究 │├─────────────────┼───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼────────────────────┼─────────────────────────────────────────────┤│ 3 研究空白 │ 现有研究多聚焦单一因素；NHANES 最新周期数据尚未被充分分析；某些因素（如吸烟与高血压的独立关联在调整 BMI 后仍有争议） │ 建立"为什么要做" │ 需引用：指出争议的文献 │├─────────────────┼───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼────────────────────┼─────────────────────────────────────────────┤│ 4 研究目的 │ "本研究利用最新的 NHANES 数据，采用多因素 Logistic 回归模型，系统评估年龄、BMI、吸烟及其他协变量与高血压的独立关联。" │ 一句话说清目标 │ 无需引用 │└─────────────────┴───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┴────────────────────┴─────────────────────────────────────────────┘
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