最火爆的AI论文写作工具!GitHub 3万人收藏的免费学术写作skill:Academic Research Skills

源自风暴统计网：一键统计分析与绘图网站

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

写论文时，你是否经历过这些场景？文献检索花了一整天，却发现漏掉了关键引用；反复检查参考文献格式到深夜；论文改了三轮，评审人依然不满意方法学部分……这些耗时却不可省略的环节，占据了研究者大量精力。

Academic Research Skills（ARS）正是为解决这些问题而生的。

它是一套开源的完整学术研究 Claude Code 技能包，不是单一技能，而是4 个子工作流 + 40多个专业 Agent 角色的组合。旨在让AI处理繁琐的技术工作，研究者则专注于定义问题、解读结果和构建论证。

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；

技能	用途
deep-research	文献综述、参考文献验证、系统综述 (PRISMA)
academic-paper	论文写作、论证构建、苏格拉底式选题引导
academic-paper-reviewer	同行评审模拟、编辑决策
academic-pipeline	端到端完整流程 (研究→写作→评审→修改→定稿)

Academic Research Skills 的四个工作流及用途

怎么部署？

现在SKILL一般需要转为Claude Code Skill使用。

有Claude Code的话，部署非常简单：

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

方法二：直接在claude code 对话框内输入：

帮我安装academic-research-skills

它自己会帮你安装好。这就是claude code 的强大之处。

整个过程不超过5分钟，不需要写一行代码。

怎么使用？

如果你要从零到出版，完整流程长这样：

研究 → 撰写 → 诚信审查 → 模拟审查（5人）→ 苏格拉底指导→ 修订 → 验收审查 → 再修订 → 最终诚信审查 → 定稿→ 过程记录 + 协作质量评估

每个阶段之间有确认点——你确认了才会继续。这意味着你随时可以暂停、调整方向、跳过不需要的阶段。

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)

接下来我们来看一个具体例子：

场景描述：小王是流行病学研究生，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，但面对空白Word文档，他不知道论文该从哪里写起。

于是他打开academic-paper skill，输入

 /ars-outline

接下来claude code会让你输入自己的情况，小王如实告知。

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。

然后claude 会输出一份超详细论文大纲

📋 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                                     │└─────────────────┴───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┴────────────────────┴─────────────────────────────────────────────┘

大纲部分内容展示

看着这份提纲，小王的状态从”不知道写什么”变成了”照着填内容就行”。更关键的是，提纲中的统计方法部分自动匹配了他的研究设计——多因素Logistic回归、ROC评估、NHANES特有的复杂抽样权重考量——这些正是导师反复强调容易漏写的要点。

只用了一个命令，零学习成本。如果想走完整流程，还有 /ars-lit-review（文献综述）、/ars-reviewer（模拟评审）、/ars-full（全流程）等模式可选，但大部分时候，一个提纲就足以破冰。

项目地址：https://github.com/Imbad0202/academic-research-skills)

许可证：CC BY-NC 4.0

引用：Wu, C.-I. (2026). *Academic Research Skills for Claude Code* (Version 3.13.0). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.20696614

以上所有功能——决策树推理、文献引用、SPSS+R代码输出——全部运行在 Claude Code 的 Skill 系统上。该skill免费开放，诸位可按照文中介绍或网站教程自行探索~

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