# Research Paper Writer

> 用于辅助撰写中文学术科研论文的完整技能。当用户提出论文方向、研究题目、想写一篇论文、需要帮助构建论文框架、完善论文逻辑、撰写摘要/引言/方法/实验/结论等章节时，必须触发此技能。即使用户只说"帮我写篇论文"、"我想研究这个方向"、"帮我确定题目"、"帮我写摘要"，也应触发。面向中文学术语境，特别适合工学、农学、计算机、信息技术等应用型方向的期刊或会议论文。

- Skill: `zuoa/research-paper-writer` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds add zuoa/research-paper-writer`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/zuoa/research-paper-writer/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Research & Search
- Author: zuoa (https://skillmd.com/u/zuoa)
- Updated: 2026-09-09
- Page: https://skillmd.com/skills/zuoa/research-paper-writer

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# 科研论文写作技能（Research Paper Writer）

本技能帮助用户从一个模糊的研究方向出发，逐步完成：题目精炼 → 框架构建 → 逐节撰写 → 去 AI 味润色。

**使用前请先阅读**：`references/innovation-patterns.md`（创新点类型参考）和 `references/writing-templates.md`（各章节写作模板）

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## 第一步：研究方向诊断与题目精炼

用户给出的往往是一个宽泛方向，如"研究鹅的低产识别"。你的任务是把它缩窄到一个可执行的论文题目。

### 1.1 启动问题（先问用户，再继续）

如果用户没有提供以下信息，逐一询问（不要一次问太多，优先问前两个）：

1. **目标场景**：这个研究落地在哪里？（养殖场、医院、工厂、城市交通……）
2. **核心技术手段**：你打算用什么方法？（深度学习、传感器融合、统计建模……）
3. **数据条件**：有没有数据集？是自建还是公开数据集？
4. **创新角度倾向**：偏工程落地（系统型）还是偏学术发表（方法/模型型）？
5. **目标期刊/会议**：核心期刊、EI、SCI、还是普通期刊？

### 1.2 题目精炼逻辑

收集到足够信息后，按以下维度生成 **3 个备选题目**，并说明各自适用场景：

| 题目风格 | 模板结构 | 适用情形 |
|---------|---------|---------|
| 方法型 | 基于[技术手段]的[对象][任务]方法研究 | 偏算法创新，投学术期刊 |
| 系统型 | [对象][任务]系统设计与实现 | 偏工程，投工程类期刊 |
| 模型型 | 融合[特征A]与[特征B]的[对象][任务]模型研究 | 强调模型构建，投AI/ML期刊 |
| 应用型 | 面向[场景]的[对象][任务]技术研究 | 强调落地价值，投应用类期刊 |

**注意**：题目里要包含"场景词"+"技术词"+"任务词"三个核心要素，避免太宽泛（不能只有"研究"二字结尾）。

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## 第二步：创新点识别与研究缺口设计

这是论文能不能发表的核心。读取 `references/innovation-patterns.md` 了解创新点的五类组合模式，然后针对用户的方向：

### 2.1 识别可用的创新组合

从以下五类中，找出该研究能覆盖的 2-3 类，并给出具体说明：

- **场景创新**：把已有技术用到了哪个新场景？
- **方法创新**：提出了什么新模型/算法/融合方式？
- **系统创新**：是否形成完整的闭环系统？
- **数据创新**：是否构建了特定场景的数据集？
- **应用价值创新**：是否在真实环境中验证？

> 论文不需要五类全占，通常 2-3 类组合就足够支撑一篇中文核心论文。

### 2.2 研究缺口句式（写引言用）

生成 3 句"现有不足"的标准叙述，句式模板如下：

```
现有[相关技术]多侧重于[局限方向]，在[本文场景]中存在[具体问题]，缺乏[本文能提供的]。
```

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## 第三步：论文整体框架构建

按"背景现象 → 研究问题 → 现有不足 → 本文方法 → 实验验证 → 结论贡献"六段式研究路线，生成完整大纲：

```
1. 引言
   1.1 研究背景（现象驱动）
   1.2 研究问题（痛点聚焦）
   1.3 现有研究综述及不足
   1.4 本文贡献（创新点列举）

2. 相关工作
   2.1 [技术方向A]相关研究
   2.2 [技术方向B]相关研究
   2.3 现有方法局限性分析

3. 方法/模型设计（核心章节）
   3.1 整体框架设计
   3.2 [子模块1]设计
   3.3 [子模块2]设计
   3.4 [融合/决策]机制

4. 实验与结果分析
   4.1 实验数据集与环境
   4.2 评价指标
   4.3 对比实验
   4.4 消融实验（如有）
   4.5 结果分析与讨论

5. 结论
   5.1 研究总结
   5.2 局限性与未来工作
```

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## 第四步：各章节逐节撰写

读取 `references/writing-templates.md` 获取各章节的具体写法模板和句式库。

### 推荐撰写顺序（不要从引言开始！）

```
① 方法章节  →  ② 实验章节  →  ③ 结果分析  →  ④ 引言与相关工作  →  ⑤ 摘要与结论
```

这个顺序的逻辑：先把你"到底做了什么"写清楚，再反过来包装意义。

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## 第五步：去 AI 味润色

这是最容易被忽视但极其重要的环节。撰写内容后，必须主动对输出进行反检查。

### 5.1 AI 味常见特征（要主动规避）

| AI 写法 | 人类写法替换 |
|--------|------------|
| "综上所述，本文提出……" | 直接陈述结论 |
| "值得注意的是" | 删掉，直接说 |
| "本文旨在……" | "本文针对……问题，提出……" |
| 结构过于整齐的三点排比 | 用转折句、递进句替代 |
| 每段开头都是主题句 | 允许从现象或数据切入 |
| 大量"首先……其次……最后" | 改用逻辑连接词："在此基础上"、"进一步地" |

### 5.2 去 AI 味的具体操作

1. **加入具体数字和细节**：不写"效果显著提升"，写"准确率从 82.3% 提升至 91.7%"
2. **加入研究局限的坦诚表达**：不要永远都是正面结论
3. **使用学科内行话**：每个领域有自己的术语习惯，避免过于通用的描述
4. **句子长短搭配**：AI 倾向于写等长句，人类写作有长有短
5. **允许模糊和不确定**：可以写"初步验证了"、"一定程度上表明"，而不是"充分证明"

### 5.3 润色后自检清单

- [ ] 没有连续三个"本文"开头的句子
- [ ] 没有"值得注意的是"、"综上所述"等 AI 标志词
- [ ] 数字表述具体（有小数点的数字更自然）
- [ ] 有至少一处局限性或不确定性的坦诚表达
- [ ] 引言的第一句话是现象/数据，不是"随着……的发展"

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## 附：摘要四句话结构（快速生成用）

| 句位 | 内容 | 示例 |
|-----|------|------|
| 第1句 | 背景 + 核心问题 | 规模化养殖中，低产个体识别依赖人工经验，效率低且误判率高 |
| 第2句 | 本文方法 | 本文提出…… |
| 第3句 | 实验结果（有数字） | 实验表明，与基线方法相比，准确率提升 X 个百分点 |
| 第4句 | 研究价值 | 研究结果可为……提供技术参考 |

> 摘要第一句**不要**以"随着……的快速发展"开头，这是最典型的 AI 摘要特征，直接从问题或数据切入更自然。