bahayonghang/academic-writing-skills

解决的问题

该项目为AI编程助手（如Claude Code和Codex）提供了一套专业技能，帮助研究人员打磨、验证和审计学术稿件。其重点在于改进现有草稿——而非从零开始撰写论文——通过自动化格式检查、参考文献验证和语法分析等繁琐任务。

如何工作

它作为一个“技能”集合运行，可通过 npx 安装到AI工具中。每个技能由一组指令和可选的Python辅助脚本组成，指导大语言模型（LLM）执行特定的学术任务。该系统支持多种文档格式，包括LaTeX和Typst，并与 latexmk、chktex 和 pymupdf 等外部工具集成，以确保技术正确性和文档编译。

适用人群

撰写会议论文、期刊文章或学位论文（特别支持英文和中文）的学术研究人员和学生，希望使用AI来精炼技术写作，同时避免引入幻觉。

主要亮点

• 全面的审计工具：包含 paper-audit 技能，用于评审式批评和阻塞项优先级排序。
• 格式特定支持：为LaTeX（英文和中文）和Typst稿件提供专用工作流。
• 参考文献管理：工具可从本地BibTeX/BibLaTeX库中搜索、过滤并导出引用片段。
• 从论文到演示文稿的流水线：专用技能可从现有的XeLaTeX学位论文仓库构建Beamer答辩幻灯片。
• 写作工作室：针对Nature、IEEE、Elsevier等主要出版商提供特定的润色配置文件。
• 去AI化编辑：专门设计的功能，用于从学术文本中移除“AI风格”的表达。