用AI写论文，一整套流水线开源了
GitHub星标6.4k的academic-research-skills（ARS）是一套Claude Code技能包，涵盖4个skill，对应论文的研究、写作、审稿、定稿全流程。 只需两行命令安装，直接一条龙串起整套学术研究流水线。 一句话总结：系统性防止AI搞砸学术研究。
4个skill跑通整套科研流程
Deep Research：13个Agent的研究团队，负责文献调研、研究问题构建、方法论设计。团队里有专门做文献溯源的Agent，调用Semantic Scholar API验证每篇引用真实性；有苏格拉底导师Agent引导理清思路；有魔鬼代言人Agent专门挑刺。 Academic Paper：12个Agent的写作团队，覆盖大纲设计、论证构建、草稿撰写、双语摘要生成、图表可视化、引用格式转换。特别值得一提的是风格校准功能——AI会学习你过往作品的写作风格，输出不像千篇一律的AI味。输出格式支持Markdown、DOCX、LaTeX，可编译成APA 7.0或IEEE格式PDF。 Academic Paper Reviewer：7个Agent的审稿团队，模拟真实学术期刊评审流程，由主编带领三位领域审稿人加魔鬼代言人，从方法论、学科视角、跨学科价值等多维度打分。80分以上接受，65-79小修，50-64大修，50以下拒稿。 Academic Pipeline：流程编排器，把前面三个团队串联成10阶段流水线，从研究、写作、完整性检查、同行评审、修订到最终检查发表，每个阶段都有明确产物和检查点。
引用核验：防止AI幻觉
AI写论文最忌讳的是幻觉引用——不只是编造不存在的文章，还包括标题相似但作者年份全错、DOI真实但内容对不上等更隐蔽的情况。 ARS在Deep Research阶段就埋了引用核验机制，每篇文献都过Semantic Scholar API的存在性确认，用Levenshtein相似度算法做模糊匹配，阈值设在0.70以上才算通过。 一篇1.5万字的论文，全程跑下来约4-6美元。
