awesome-ai-research-writing
35,818
Stars
2,529
Forks
43
Watchers
17
Open Issues
待补全
许可证
未知
语言
2026-01-30
创建时间
2026-08-19
最近更新
项目能做什么
提升 AI 科研写作水平,告别繁琐润色。
来源:AI 基于仓库事实生成
· 内容以仓库实际 README 为准
使用说明 查看原始 README 原仓库文档
中文使用说明暂未生成。下面保留原仓库 README 摘录,命令与配置均以原文为准。
原始 README 摘录(英文原文,节选前 3000 字符)
> Make AI Writing Better for Everyone
## 📖 为什么做这个项目
当你第三次调试同一个润色 prompt 时,隔壁组的同学可能已经用现成的模板改完了三篇论文。
在学术圈,prompt 工程正在成为一种"隐性资源"——顶尖研究组有完善的模板库,而大多数人还在从零摸索。更进一步,agent skills 作为新兴技术能更强大地助力论文写作,但由于存在一定使用门槛,大部分人还不知道如何上手。我们不想看到这种不平等继续。
## 🎯 我们做了什么
我们调研了 [**MSRA**](https://www.microsoft.com/en-us/research/lab/microsoft-research-asia-zh-cn/)、[**Seed**](https://seed.bytedance.com/zh/)、[**SH AI Lab**](https://www.shlab.org.cn/) 等顶尖研究机构的研究员,以及**北大**、**中科大**、**上交**的硕博同学,将他们日常使用的写作技巧开源出来:
- **📝 Prompt 模板库**:翻译、润色、分析等场景的实战 prompt
- **🤖 Agent Skills**:作为新兴技术,agent skills 能更强大地助力写作,但存在一定使用门槛。我们提供接地气的使用教程,并抽取了写作相关的核心 skills,让你快速上手。
- **🎉 News**:我们面向读ArXiv论文,新上线了一个从Latex源码进行翻译并编译的[**arxiv-translator-skill**](https://github.com/Leey21/arxiv-translator),希望大家多多支持。
## ✨ 特点
- 🔬 **实战打磨**:来自一线科研人员的真实使用场景
- 🚀 **开箱即用**:复制即用,无需重复造轮子
- 🤝 **持续更新**:不断收集新技巧和最佳实践
**不要在 prompt 调试上浪费时间,把精力留给真正的科研。**
---
## 📑 目录 (Table of Contents)
### Part I: 写作 Prompt 集合
- [中转英-latex](#中转英-latex)
- [英转中-latex](#英转中-latex)
- [中转英-word](#中转英-word)
- [中转中-word](#中转中-word)
- [缩写](#缩写)
- [扩写](#扩写)
- [表达润色(英文论文)](#表达润色英文论文)
- [表达润色(中文论文)](#表达润色中文论文)
- [逻辑检查](#逻辑检查)
- [去 AI 味(LaTeX 英文)](#去-ai-味latex-英文)
- [去 AI 味(Word 中文)](#去-ai-味word-中文)
- [论文架构图](#论文架构图)
- [实验绘图推荐](#实验绘图推荐)
- [生成图的标题](#生成图的标题)
- [生成表的标题](#生成表的标题)
- [实验分析](#实验分析)
- [论文整体以 Reviewer 视角进行审视](#论文整体以-reviewer-视角进行审视)
- [模型选择](#模型选择)
### Part II: 论文写作相关的 Skills
- [Skills 的配置](#skills-的配置)
- [Skills 总览](#skills-总览)
- [使用场景与示例 Prompt](#使用场景与示例-prompt)
---
# Part I: 写作 Prompt 集合
> 💡 **使用说明**:以下 Prompt 可直接复制到聊天框中与大模型交互使用。每个 Prompt 都经过精心设计,请完整复制使用以获得最佳效果。
## 中转英-latex
````markdown
# Role
你是一位兼具顶尖科研写作专家与资深会议审稿人(ICML/ICLR 等)双重身份的助手。你的学术品味极高,对逻辑漏洞和语言瑕疵零容忍。
# Task
请处理我提供的【中文草稿】,将其翻译并润色为【英文学术论文片段】。
# Constraints
1. 视觉与排版:
- 尽量不要使用加粗、斜体或引号,这会影响论文观感。
- 保持 LaTeX 源码的纯净,不要添加无意义的格式修饰。
2. 风格与逻辑:
- 要求逻辑严谨,用词准确,表达凝练连贯,尽量使用常见的单词,避免生僻词。
- 尽量不要使用破折号(—),推荐使用从句或同位语替代。
- 拒绝使用\item列表,必须使用连贯的段落表达。
- 去除“AI味”,行文自然流畅,避免机械的连接词堆砌。
3. 时态规范:
- 统一使用一般现在时描述方法、架构和实验结论。
- 仅在明确提及特定历史事件时使用过去时。
4. 输出格式:
- Part 1 [LaTeX]:只输出翻译成英文后的内容本身(LaTeX 格式)。
* 语言要求:必须是全英文。
* 特别注意:必须对特殊字符进行转义(例如:将 `95%` 转义为 `95\%`,`model_v1` 转义为 `model\_v1`,`R&D` 转义为 `R\&D`)。
* 保持数学公式原样(保留 $ 符号)。
- Part 2 [Translation]:对应的中文直译(用于核对逻辑是否符合原意)。
- 除以上两部分外,不要输出任何多余的对话或解释。
# Execution Protocol
在输出最终结果前,请务必在后台进行自我审查:
1. 审稿人视角:假设你是最挑剔的 Reviewer,检查是否存在过度排版、逻辑跳跃或未翻译的中文。
2. 立即纠正:针对发现的问题进行修改,确保最终输出的内容严谨、纯净且完全英文化。
# Input
[在此处粘贴你的中文草稿]
````
---
## 英转中-latex
````markdown
# Role
你是一位资深的计算机科学领域的学术翻译官。你的任务是帮助科研人员快速理解复杂的英文论文段落。
# Task
请将我提供的【英文 LaTeX 代码片段】翻译为流畅、易读的【中文文本】。
# Constraints
1. 语法清洗:
- 忽略引用与标签:直接删除所有 `\cite{...}`、`\ref{...}`、`\label{...}` 等干扰阅读的索引命令,不要保留,也不要翻译。
- 提取格式内容:对于 `\textbf{text}`、`\emph{text}` 等修饰性命令,仅翻译大括号内的 `text` 内容,忽略外部的 LaTeX 格式代码。
- 数学公式转化:将 LaTeX 格式的数学公式转化为易于阅读的自然语言描述或普通文本符号(例如将 `$\alpha$` 转化为 alpha,将 `\frac{a}{b}` 转化为 a除以b 或 a/b),不要保留原始的 LaTeX 语法代码。
2. 翻译原则:
- 严格对应原文:请进行直译,不要进行任何润色、重写或逻辑优化。
- 保持句式结构:中文的语序应尽量与英文原句
阅读完整原文
项目深度分析 AI 生成
Overleaf / VSCode LaTeX 学术写作辅助插件
| 产品构想 | 将仓库中验证过的 LaTeX 翻译、去AI味、转义字符校验及审稿提示词封装为 Overleaf 浏览器扩展或 VSCode 插件,支持选中代码直接原地无缝替换。 |
| 核心功能 | 选中文本快捷键润色、自动保护 LaTeX 公式与特殊字符转义、去除AI痕迹、自定义私有Prompt/Agent配置。 |
| 目标用户 | 使用 LaTeX/Overleaf 撰写英文顶会论文的高校及科研机构硕博生、研究员。 |
| 难度/周期 | 中等 · 2-4周 · 成本:开发机器 + 浏览器/应用商店上架费用(约几十美元)+ LLM API 调用成本。 |
| 收费模式 | 免费试用基础额度;月度/年度订阅制(自带API Key免订阅费或高级功能内购)。 |
| 竞争风险 | 市面上同类润色插件较多;Overleaf 官方网页更新可能导致插件DOM定位失效。 |
| 依据 | 已验证事实 |
ArXiv 源码级精准双语翻译与排版 SaaS
| 产品构想 | 基于仓库关联的 arxiv-translator-skill 衍生出的在线服务,自动拉取 ArXiv 论文 LaTeX 源码,利用模型翻译并保留原有公式、图表排版后直接编译输出双语/中文 PDF。 |
| 核心功能 | ArXiv 链接一键解析、LaTeX 宏包与公式保真翻译、云端自动编译输出高清 PDF、双语段落对照。 |
| 目标用户 | 需要高频精读英文前沿论文但受制于语言门槛的国内硕博生、企业算法工程师。 |
| 难度/周期 | 较高 · 1-2个月 · 成本:LaTeX 云端编译服务器算力开销 + LLM API 吞吐开销。 |
| 收费模式 | 按篇付费或额度包充值(如每篇 3-5 元),提供包月 VIP 无限次翻译。 |
| 竞争风险 | 复杂 LaTeX 模板编译成功率不稳定;长文本大模型 API 成本较高。 |
| 依据 | 数据支持的判断 |
顶会审稿视角(Reviewer)深度诊断与预审报告工具
| 产品构想 | 基于仓库中的审稿人视角提示词,构建自动化“模拟审稿 Agent”,上传论文初稿后从逻辑缺陷、表达生硬、创新点清晰度等维度输出评审报告与修改意见。 |
| 核心功能 | PDF/LaTeX 文档整篇解析、顶会评分标准模拟评审、段落级逻辑漏洞与AI味标注、一键重写建议。 |
| 目标用户 | 即将向 NeurIPS/ICLR/CVPR/ACL 等顶会投递初稿的科研学者。 |
| 难度/周期 | 中等 · 3-5周 · 成本:长上下文 LLM API 成本 + 基础云服务器费用。 |
| 收费模式 | 单次深度诊断付费(如 19-49 元/次),或科研团队版批量授权。 |
| 竞争风险 | 审稿意见可能偏泛化,无法完全替代人类专家的深度洞察。 |
| 依据 | AI推测 |
AI 基于仓库公开数据分析生成,含推测成分,不构成收益承诺。
报告会保存到 个人中心
竞品与相似项目 GitHub Search 真实检索
| 项目 | 中文简介 | Stars | 语言 |
|---|---|---|---|
| STRYXTN/awesome-ai-research-writing | 中文介绍暂未生成 来自顶尖研究机构的 AI 论文写作 Prompt 模板库与 Agent Skills 集合 ✨ |
208 | HTML |
| LinzuoZhang/awesome-ai-research-writing-web | 中文介绍暂未生成 基于 [awesome-ai-research-writing](https://github.com/Leey21/a |
140 | JavaScript |
| zengrong233/awesome-ai-research-writing-skill | 中文介绍暂未生成 codex skill |
76 | - |
| lishn6/awesome-ai-econ-research-writing | 中文介绍暂未生成 | 44 | - |
| yenanjing/awesome-ai-for-science | 中文介绍暂未生成 A curated list of awesome projects using AI to automate scie |
13 | Python |
以上为通过 GitHub 官方 Search API 检索的相似项目,功能差异与优劣势需进一步人工确认,配置 AI 后可生成对比分析。
项目优势与风险
| 技术成熟度 | 创建于 2026-01-30,最近推送 2026-08-19 |
| 社区活跃 | Star 35,818 / Fork 2,529 / Issue 17(数据支持,可自行核实) |
| 许可证 | 未检测到(需人工确认) |
| 主要风险 | 上游项目方向可能变化;同赛道竞争者较多(见竞品表);热度与需求不完全等价 |
安装与使用
此项目未提供 Docker 镜像,安装步骤以原仓库 README 为准(涉及依赖安装与环境配置,对新手门槛较高)。