6.4k Stars！用Claude Code寫論文的全套流水線，有人打包開源了

聽雨 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

用Claude Code寫論文的一整套流水線，有人打包開源出來(lái)了。

完全戳中了學(xué)生黨的痛點(diǎn)，github星標(biāo)直達(dá)6.4k。

academic-research-skills

項(xiàng)目名叫academic-research-skills（以下簡(jiǎn)稱ARS），是一套Claude Code技能包。

里面涵蓋4個(gè)skill，分別對(duì)應(yīng)論文的研究、寫作、審稿、定稿。

只需兩行命令安裝，直接一條龍串起整套學(xué)術(shù)研究流水線。

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只能說(shuō)，我讀研的時(shí)候怎么沒碰到這種好東西呢…

示意圖

4個(gè)skill，跑通整套科研流程

ARS的核心架構(gòu)由4個(gè)skill組成，它們各司其職，拼在一起就是一條從選題到交稿的完整鏈路。

我這里還做了圖，大家可以看得比較直觀：

Deep Research是一支13個(gè)Agent的研究團(tuán)隊(duì)。

它負(fù)責(zé)文獻(xiàn)調(diào)研、研究問(wèn)題構(gòu)建、方法論設(shè)計(jì)，還能寫系統(tǒng)性的PRISMA綜述。

團(tuán)隊(duì)里有專門做文獻(xiàn)溯源的Agent，會(huì)調(diào)用Semantic Scholar API驗(yàn)證每一篇引用的真實(shí)性。

有蘇格拉底導(dǎo)師Agent，通過(guò)對(duì)話引導(dǎo)研究者理清思路。

還有魔鬼代言人Agent，專門挑刺，防止研究者在早期就陷入思維定式。

Academic Paper是一支12個(gè)Agent的寫作團(tuán)隊(duì)。

從大綱設(shè)計(jì)、論證構(gòu)建、草稿撰寫，到雙語(yǔ)摘要生成、圖表可視化、引用格式轉(zhuǎn)換，全流程覆蓋。

特別值得一提的是風(fēng)格校準(zhǔn)功能，AI會(huì)學(xué)習(xí)你過(guò)往作品的寫作風(fēng)格，讓輸出更像你自己寫的，而不是千篇一律的AI味。

輸出格式支持Markdown、DOCX、LaTeX，最終可以編譯成APA 7.0或IEEE格式的PDF。

Academic Paper Reviewer是一支7個(gè)Agent的審稿團(tuán)隊(duì)。

模擬真實(shí)學(xué)術(shù)期刊的評(píng)審流程，由主編EIC帶領(lǐng)三位領(lǐng)域?qū)徃迦?，再加上一個(gè)魔鬼代言人，從方法論、學(xué)科視角、跨學(xué)科價(jià)值等多個(gè)維度打分。

評(píng)分采用0到100的量化標(biāo)準(zhǔn)，80分以上接受，65到79小修，50到64大修，50以下拒稿。

審稿團(tuán)隊(duì)還會(huì)輸出詳細(xì)的修改路線圖，告訴作者下一步該做什么。

Academic Pipeline是流程編排器，把前面三個(gè)團(tuán)隊(duì)串聯(lián)成一條10階段的流水線。

從研究、寫作、完整性檢查、同行評(píng)審、修訂、最終檢查，到發(fā)表準(zhǔn)備和流程總結(jié)，每個(gè)階段都有明確的產(chǎn)物和檢查點(diǎn)。

你可以在任意階段插入，比如已經(jīng)有了初稿，就從Stage 2.5的完整性檢查開始；收到了審稿意見，直接從Stage 4的修訂切入。

費(fèi)用參考也很透明，一篇1.5萬(wàn)字的論文，全程跑下來(lái)大約4到6美元。

比較有意思的設(shè)計(jì)

用Claude Code做學(xué)術(shù)研究的開源項(xiàng)目已經(jīng)很多了，但是深扒之后，我發(fā)現(xiàn)ARS在底層設(shè)計(jì)上還是有些過(guò)人之處。

可以簡(jiǎn)單總結(jié)為一句話：系統(tǒng)性防止AI搞砸學(xué)術(shù)研究。

第一，引用核驗(yàn)。

AI寫論文最忌諱的，就是幻覺引用。

不只是編造不存在的文章，還包括標(biāo)題相似但作者年份全錯(cuò)、DOI真實(shí)但內(nèi)容對(duì)不上等更隱蔽的情況。

ARS在Deep Research階段就埋了一個(gè)引用核驗(yàn)機(jī)制，每一篇文獻(xiàn)都要過(guò)Semantic Scholar API的存在性確認(rèn)。

不是簡(jiǎn)單查一下標(biāo)題對(duì)不對(duì)，而是用Levenshtein相似度算法做模糊匹配，閾值設(shè)在0.70以上才算通過(guò)。

第二，完整性閘門。

在流水線的Stage 2.5和Stage 4.5，有兩道不可跳過(guò)的完整性閘門，會(huì)運(yùn)行一份7項(xiàng)AI失敗模式檢查清單。

這份清單直接來(lái)自2026年Nature上發(fā)表的一項(xiàng)全自主AI科研研究，其中總結(jié)了7種翻車模式，覆蓋引用幻覺、數(shù)據(jù)捏造、方法論造假等情形。

7種翻車模式

任何在2.5被標(biāo)記為SUSPECTED的問(wèn)題，必須在4.5變成CLEAR，或者由人工手動(dòng)覆蓋并留下記錄。

設(shè)計(jì)邏輯是：把「我相信AI不會(huì)出錯(cuò)」變成「我要求AI證明它沒出錯(cuò)」。

實(shí)測(cè)中，這套機(jī)制在一篇真實(shí)論文里抓到了15個(gè)偽造引用和3個(gè)統(tǒng)計(jì)錯(cuò)誤。

第三，反諂媚協(xié)議，讓AI敢于說(shuō)不。

大多數(shù)AI工具都有一個(gè)隱形毛病，討好用戶。你讓它改，它就改，哪怕改得更差。

所以ARS在審稿環(huán)節(jié)專門設(shè)計(jì)了反諂媚機(jī)制。

審稿團(tuán)隊(duì)里有一個(gè)Devil’s Advocate，也就是魔鬼代言人，職責(zé)是挑刺。

但挑完刺之后，還有一個(gè)讓步閾值協(xié)議。

DA的反駁會(huì)被評(píng)分1到5，如果低于4分，寫作團(tuán)隊(duì)不允許承認(rèn)。

換句話說(shuō)，AI不能為了顯得好合作就輕易讓步。

同時(shí)，攻擊強(qiáng)度在修訂過(guò)程中必須保持。如果第一輪審稿把方法論批得體無(wú)完膚，作者修訂后不能讓審稿人突然變得溫柔。

評(píng)分軌跡也會(huì)被追蹤，任何維度的分?jǐn)?shù)下降都會(huì)被標(biāo)記為回歸。

這和軟件工程里的不引入新Bug原則一樣，改一個(gè)地方不能搞砸另一個(gè)地方。

第四，三層數(shù)據(jù)隔離，不讓AI偷看答案。

ARS把數(shù)據(jù)流嚴(yán)格分成三層：

Layer 1是原始輸入，默認(rèn)不可信，可能幻覺、過(guò)時(shí)、帶偏見。

Layer 2是通過(guò)完整性驗(yàn)證后的產(chǎn)物。

Layer 3是評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)、參考答案和金標(biāo)數(shù)據(jù)，這層材料永遠(yuǎn)不能出現(xiàn)在寫作AI的上下文中。

具體實(shí)現(xiàn)上，寫作團(tuán)隊(duì)和審稿團(tuán)隊(duì)分兩次獨(dú)立調(diào)用，中間有階段邊界隔離。

寫作AI只能收到審稿AI的自然語(yǔ)言反饋，比如「第二章論證跳躍，建議補(bǔ)充對(duì)比實(shí)驗(yàn)」。

但它看不到原始的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，也不知道每個(gè)維度占多少分。

這個(gè)設(shè)計(jì)的靈感來(lái)自于Anthropic今年的w2s-researcher研究，其中也用了同樣的三層隔離模型。

結(jié)論是當(dāng)AI能讀取標(biāo)簽數(shù)據(jù)時(shí)，結(jié)果可能不是真的泛化，而是在優(yōu)化表面特征。

解決方案不是更好的提示詞，而是結(jié)構(gòu)上的隔離。

最后一點(diǎn)，誠(chéng)實(shí)文檔化，「我不保證能復(fù)現(xiàn)」。

學(xué)術(shù)界經(jīng)常遇到「這個(gè)結(jié)果我復(fù)現(xiàn)不了」的問(wèn)題。ARS給每個(gè)產(chǎn)物生成一個(gè)repro_lock文件，記錄運(yùn)行時(shí)的完整配置。

但文件里有一段強(qiáng)制聲明，LLM輸出不是字節(jié)級(jí)可復(fù)現(xiàn)的，模型提供商會(huì)更新權(quán)重而不改模型ID，外部API每天返回不同的數(shù)據(jù)。

這個(gè)文件只是配置文檔，不是重放保證。

在更新日志上，可以看到ARS已經(jīng)經(jīng)歷了很多輪迭代。從2月上線到現(xiàn)在，提交的commit數(shù)達(dá)到了三百多次。

從每次版本更迭中，也能看出作者對(duì)AI學(xué)術(shù)研究系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)有著深刻理解。

這也是我覺得目前學(xué)術(shù)研究AI工具的關(guān)鍵所在——

讓AI幫你寫論文并不難，重點(diǎn)是如何防止它出錯(cuò)、討好，讓整個(gè)流程變得更系統(tǒng)更可靠。

ARS的設(shè)計(jì)哲學(xué)，可以總結(jié)為README里那句話：

「AI是你的副駕駛，不是飛行員。」

如何安裝

安裝方式很簡(jiǎn)單，如果你已經(jīng)在用Claude Code，只需要兩行命令：

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

驗(yàn)證安裝是否成功，運(yùn)行：

/ars-plan

然后描述你正在寫的論文主題，ARS就會(huì)啟動(dòng)蘇格拉底對(duì)話，幫你梳理論文結(jié)構(gòu)。

如果你偏好單條命令測(cè)試，也可以用：

/ars-lit-review “你的研究主題”

不過(guò)最簡(jiǎn)單的安裝辦法，其實(shí)是直接把SKILL.md上傳到claude.ai項(xiàng)目知識(shí)庫(kù)。

不需要安裝Claude Code，打開瀏覽器就能用。

不過(guò)要注意，這種方式不支持多Agent并行，功能上是單Agent版本，適合輕度體驗(yàn)；想跑完整流水線還是需要Claude Code。

還有一點(diǎn)，項(xiàng)目支持繁體中文和英文。

那么，又到了大家最關(guān)心的，要花多少錢的環(huán)節(jié)。

作者推薦使用Claude Opus 4.7搭配Max訂閱計(jì)劃。

完整跑完10個(gè)階段，單次可消耗超過(guò)20萬(wàn)輸入token和10萬(wàn)輸出token，單獨(dú)使用某個(gè)子模塊則少得多。

Max訂閱計(jì)劃分兩檔，每月100刀或200刀，相當(dāng)不便宜。

但如果你的科研經(jīng)費(fèi)可以報(bào)銷的話，那…

示意圖

本文來(lái)自微信公眾號(hào)“量子位”，作者：關(guān)注前沿科技，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。