北京
一个GitHub仓库正在学术圈快速走红——academic-research-skills，目前已经积累了超过45K stars。它做的事情很直接：把论文从选题到投稿的完整流程，打包成一套Claude Code技能。
这个仓库由Rohan Paul推荐。它覆盖的环节相当完整：文献调研、论文规划、写作、引用与论断核查、同行评审式修改，一直到最终投稿文件的生成。换句话说，从动笔前到提交后，每个环节都有对应的技能模块。
论文写作的"流水线"思路
这套技能的设计逻辑，是把学术写作拆成可执行的步骤。比如文献调研阶段，它不只是帮你找资料，而是引导Claude Code按学术规范去筛选和整理；到了引用核查环节，它会逐条验证论断和引用的对应关系，减少"引文对不上"这类低级错误。
最值得关注的是同行评审式修改——它模拟审稿人的视角去挑毛病，而不是简单润色。这种"先当审稿人，再当作者"的流程，对提升论文质量可能比多写几稿更有效。
45K stars意味着什么
在GitHub上，45K stars不是个小数字。它说明这套方案确实解决了一部分人的真实痛点——论文写作的重复劳动太多，而AI辅助工具大多只覆盖单点环节，像这样全流程打通的方案并不多见。
当然，它不会替代研究本身。文献调研的深度、论断的原创性，这些仍然取决于研究者自己。但至少在格式、引用、投稿文件这些"体力活"上，AI能帮你省下大量时间。
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