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awesome-ai-research-writing

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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)。