一份写作 Prompt + Skills 开源库:把科研写作从“临场发挥”变成可复用工作流

一份写作 Prompt + Skills 开源库:把科研写作从“临场发挥”变成可复用工作流

你写论文最耗时间的,往往不是“不会写”,而是反复在同一类事情上返工:翻译、润色、缩写扩写、改掉 AI 味、补齐图表叙事、投稿前自查……每次都从零调 prompt。

我最近在用一个仓库:Leey21 的 awesome-ai-research-writing(GitHub:https://github.com/Leey21/awesome-ai-research-writing[1])。它做的事很简单:把一线科研人员日常用的写作 prompt、以及可直接装进 Agent 的 skills,整理成一套“拿来就能跑”的写作工具箱。

这仓库解决什么问题(以及为什么它值得你收藏)

如果你已经在用大模型写论文,你一定会遇到两类痛点:

  • 标准不稳定:同一段话,今天润色得像顶会,明天又像机器翻译。
  • 流程断裂:翻译→润色→逻辑检查→图表标题→实验分析→审稿人视角总检……每一步都要重新说明上下文。

这个仓库的价值不在“多一个 prompt”,而在于它把写作的评价标准写进了模板里:输出格式、排版洁癖、审稿人思路、以及哪些地方“别乱改”。

一个很实用的事实(便于你判断活跃度):

  • 创建时间:2026-01-30
  • 最近 push:2026-03-05
  • Stars:10,003(上万)
  • Forks:771

它的结构很清晰:Part I Prompt,Part II Skills

你可以把它当成两层能力:

  • Part I:写作 Prompt 集合(复制即用)

    • 中转英 / 英转中 / 中转中
    • 缩写 / 扩写
    • 英文/中文润色
    • 逻辑检查、去 AI 味(LaTeX 英文 / Word 中文)
    • 论文架构图、实验绘图推荐、图表标题、实验分析
    • “Reviewer 视角”整体审视
  • Part II:论文写作相关 Skills(把 prompt 变成可复用技能)

    • 适合你在 Cursor / Claude Code 这类 agent 环境里,把写作链条做成“指令 → 自动跑流程”。

下面这张图基本能让你一眼明白它的“写作技能库”长什么样(来自仓库示例图):

仓库示例图

我建议你别从头读:按场景挑 3 条“最值回票价”的路径

你不需要一次性把所有 prompt 都用上。先把一条链路跑通,收益就很明显。

路径 1:中文草稿 → 可直接贴进 LaTeX 的英文段落(最常用)

适合写 Method / Experiment / Conclusion 这种“内容没问题,但语言不够顶会”的段落。

  1. 用「中转英」把中文草稿翻成 英文学术段落(LaTeX)(它会强制:不用 item 列表、少破折号、注意转义、时态规范)
  2. 用「表达润色(英文论文)」做语言与句法精修(尽量不改含义)
  3. 用「缩写/扩写」把段落密度调到你想要的长度
  4. 最后用「去 AI 味(LaTeX 英文)」只处理“明显像模型写的句子”(别追求花)

你会发现,这条链路真正省时间的是:每一步都有明确输出格式,你可以直接粘贴回论文。

路径 2:读论文 → 中文笔记 → 反向“审稿人视角”定位价值

适合你做 Related Work 素材积累,或者组会分享。

  1. 用「英转中」把论文关键段落翻成可读中文(它会自动清掉 \cite/\ref 等噪音)
  2. 你写 3~5 条中文要点(贡献/假设/对比/局限),再用「中转中」把碎片重构成可放进笔记库的段落
  3. 对你认为重要的论文,跑一次「Reviewer 视角审视」:它会把“强点/致命弱点/改稿策略”写出来——这其实就是你写 Related Work 时最缺的那套“定位语言”

路径 3:投稿冲刺:图表 + 实验叙事 + 终局检查

很多论文不是输在结果,而是输在“讲不清楚为什么结果成立”。

  1. 用「实验绘图推荐」先决定你该画哪类图(证明 SOTA?证明更稳?证明更省?还是 trade-off?)
  2. 用「实验分析」把表格数字写成“结论—证据—解释”的段落(避免报账)
  3. 用「生成图/表标题」把 caption 写到顶会标准(很多拒稿点就藏在含糊 caption 里)
  4. 最后用「逻辑检查」+「Reviewer 视角审视」做一次“红线排查”

一个很真实的提醒:写作/写代码,模型可以分工

仓库里专门有一节「模型选择」,给的思路是:写作/idea 交流写实验代码可以用不同模型,不要死磕一个。

这张图是作者给的模型排名示意(来自仓库):

模型选择示意

你不一定要照单全收,但这个策略很重要:

  • 写作阶段看“语言、逻辑、审稿人视角、格式约束遵守度”
  • 写代码阶段看“可运行、可调试、能读懂项目上下文”

我建议你怎么把它变成“你的写作系统”(不是收藏夹)

真正的省时,不是“知道有这个仓库”,而是把它变成随手可调用的工具。

你可以用 30 分钟做一个轻量整理:

  1. 从仓库里挑 3 个你本周就会用的 prompt(通常是:中转英 / 英文润色 / 逻辑检查)
  2. 给每个 prompt 写一句“触发语”(例如:

    • “把这段中文改成顶会英文 LaTeX,别用 item 列表,输出可直接粘贴。”
    • “用 reviewer 视角挑 3 个致命弱点并给改稿策略。”
  3. 把触发语 + prompt 存进你的片段管理器(或直接变成 Skills),下次你只要说人话就能跑流程

结尾:怎么开始最划算

现在就做一件事:打开仓库,随便找一段你正在写的正文,跑一遍“中转英 → 润色 → 逻辑检查”。

你会立刻感受到:当模板把标准写死后,你的时间就不再花在“调 prompt”,而是花在真正有价值的研究内容上。

引用链接

[1]https://github.com/Leey21/awesome-ai-research-writing


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