高级：一个 Claude Skill 装下了从找文献到模拟审稿的整套科研流程

你会得到什么

一套装进 Claude Code 的开源科研插件 Academic Research Skills（下文简称 ARS），帮你把写论文里最容易漏、最机械的环节变成可以反复跑的检查清单：文献综述和研究空白、论文大纲、引用核查、模拟审稿、AI 使用声明。

分工必须先说清：ARS 当检查员和陪练，正文由你自己写。 它确实能一键生成整篇论文，但那正是你不该用的部分，原因在文末。

先弄懂：它是什么，不是什么

是一组 Skill 加命令：装好后在 Claude Code 里用 /ars- 开头的命令调用，每一步都会停下来等你确认。
不是"降 AI 率"工具：项目说明写得很直白，它不帮你掩盖用了 AI，只帮你把论文写扎实；作者署名和每一句话的责任都在你。
许可证是 CC BY-NC 4.0：个人学习和研究可以用，不能用于商业用途。
要花 API 费用：按项目自己的估算，完整跑一篇 1.5 万词的论文大约 3 到 7 美元（不算缓存折扣），只用其中几步会便宜很多。

第 1 步：在 Claude Code 里安装

先确认 Claude Code 是最新版并能正常使用，然后依次输入：

/plugin marketplace add Imbad0202/academic-research-skills
/plugin install academic-research-skills

想导出 Word 或 PDF，还要另装 Pandoc（以及排 PDF 用的 tectonic）；只要 Markdown 就不用。用 Codex 的人，项目另有一个 Codex 版本。

完成标准：输入 /ars-plan 能看到它开始向你提问。

第 2 步：先定研究问题，再动别的

把你的研究资料（实验结果、笔记、已读文献）放进项目文件夹，输入 /ars-plan。它会用一问一答的方式，帮你理清研究问题、章节结构和论证路线。

不要一上来就说"帮我写一篇论文"，那样大概率得到一篇什么都对、什么都没说的稿子。推荐的顺序和每一步该怎么说：

这段关键内容需要登录后解锁

新用户注册就送 10 积分，每天签到再领 1 积分。用 1 积分解锁，以后随时回来都能看。

完成标准：你能用一句话说出自己的研究问题，以及它填补的是哪个空白。

第 3 步：文献综述和研究空白

用 /ars-lit-review "你的题目" 生成带注释的文献清单。它会尽量核对文献是否真实存在，但每一篇你都要自己打开读过，才能写进论文。

完成标准：列出的每篇关键文献，你都能说出它的主要结论。

第 4 步：搭大纲，然后自己写正文

/ars-outline 给出详细大纲和"证据地图"（每一节用哪些材料支撑）。确认大纲后，正文由你来写。可以让 Claude 帮你理思路、找反例、解释看不懂的概念，但准备提交的每一段文字都应该出自你自己。

完成标准：大纲每一节都有对应的证据；正文是你写的。

第 5 步：查引用

写完后运行 /ars-citation-check。AI 编造引用是论文里最常见、也最容易被抓的问题：作者、期刊、年份都像真的，文章却不存在。

别把检查结果当成保证。项目公开的一次完整运行里，经过三轮完整性检查后，另做的全面复核仍发现 68 条参考文献中有 21 条有问题。工具能帮你缩小范围，最后一条条核对的还是你。

完成标准：每一条引用你都亲手确认过存在，并且确实支持你写的那句话。

第 6 步：模拟审稿，再修改

/ars-reviewer 会组一个模拟审稿小组（期刊匹配审稿人、几位领域审稿人，外加一个专门唱反调的角色），从多个角度挑问题。拿到意见后，可以用 /ars-revision-coach 整理一份修改路线图。

模拟审稿是帮你提前发现问题的陪练，不能代替真正的同行评审。

完成标准：每条审稿意见你都改了，或者写下了不改的理由。

第 7 步：写 AI 使用声明

很多期刊和学校要求说明论文写作中用了哪些 AI 工具、用来做什么。/ars-disclosure 会按投稿对象的要求帮你整理。如实写，不要省略。

完成标准：声明里写清楚了用的工具和具体用途，并且符合学校或期刊的政策。

注意

/ars-full 能一口气生成整篇论文，别用它产出要提交的正文：省下的时间，远不够抵学术不端的代价。
工具会出错：引用核查、审稿意见都可能漏掉问题或判断失误，重要结论要自己核实。
先读学校和期刊的 AI 政策：允许用 AI 做什么、要不要声明，各地规定不同。
保留写作过程：草稿、笔记、修改记录都留着，被问到时这是最好的证明。
注意许可证：CC BY-NC 4.0 不允许商业使用，别把它包装成付费服务。

学术诚信：这条线不能碰

Claude 这类大模型生成的文本带有可被检测的统计特征（常说的算法水印、算法指纹），主流厂商也在推进文本水印技术。直接拿 AI 生成的正文去交，哪怕改过几句，也很容易被学校的检测系统标出来，结果可能是零分、重修，甚至留下学术不端记录。真实的例子和完整的"能做 / 不能做"清单，见经验千万不要用 Claude 直接生成论文。