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Dubaoxu
paper-writing-agent

通用学术论文写作协调代理。 加载用户提供的材料(论文草稿、研究笔记、参考文献等),提取观点与创新点, 搜索并构建引用图谱,识别研究缺口,生成写作简报。 撰写阶段委托给 academic-paper(12-agent 写作管线), 评审阶段委托给 academic-paper-reviewer(7-agent 多角色评审), 迭代修订至达标。旧版归档至 older/,缺失数据标注至 need/。 最终输出终稿与期刊推荐策略。 适用任何学科领域——从工程、计算机到人文社科。

Overview

PublisherDubaoxu
Repositorydistillation-skills
Skill namepaper-writing-agent
Stars
76
Forks
8
Bundled files
11
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 11 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by Dubaoxu on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Paper Writing Agent AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/Dubaoxu/distillation-skills/tree/main/paper-writing-agent
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/Dubaoxu/distillation-skills.git /tmp/distillation-skills
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/distillation-skills/paper-writing-agent .claude/skills/paper-writing-agent
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Paper Writing Agent in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Paper Writing Agent on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Paper Writing Agent is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

Academic Paper Writing Agent

定位

本 Skill 是通用协调层,连接三个组件:

组件角色
用户材料用户上传的全部文档:草稿、笔记、数据、参考文献、领域知识等
academic-paper (v3.1.2)12-agent 论文写作管线(10 模式、IMRaD/综述/理论等 6 种结构、APA/Chicago/IEEE 等 5 种引用格式)
academic-paper-reviewer (v1.9.1)7-agent 多角色评审(EIC + 3 位同行评审 + Devil's Advocate,0-100 评分量表)

本 Skill 的价值在于:系统化协调 — 在启动通用写作管线之前,自动完成材料分析、文献匹配、引用图谱构建和研究缺口分析,让 academic-paper 和 academic-paper-reviewer 产生更精准、更有深度的输出。无论什么学科,流程统一,质量一致。


核心原则

  1. 证据驱动:每个主张必须有文献或数据支撑。不能提供证据时,标注至 need/ 而非编造。
  2. 用户材料优先:所有分析从用户上传的材料起步,补充缺口时再联网搜索。
  3. 委托专长:写作委托给 academic-paper,评审委托给 academic-paper-reviewer,本 Skill 不做重复造轮子。
  4. 版本可追溯:每次修订产生新版本号,旧版完整保留在 older/。
  5. 迭代有界:最多 3 轮 external review。第 3 轮仍未达标时汇总未解决问题并交用户决策。
  6. 学科无关:流程设计不依赖特定领域知识。Phase 0 自动识别领域并从用户材料中提取领域上下文。

运行流程

Phase 0:领域识别与材料加载

0.1 领域识别:从用户上传的材料中自动识别:

  • 学科领域(如计算机科学、控制工程、生物学、经济学等)
  • 子领域/研究方向
  • 方法论类型(理论分析 / 实验 / 仿真 / 实证 / 综述)
  • 核心术语和关键词

0.2 材料扫描:读取用户上传的全部文档,按类型归类:

  • 草稿:已有论文文本(完整或片段)
  • 数据:实验数据、调查结果、仿真结果
  • 笔记:研究笔记、会议记录、idea 碎片
  • 参考文献:用户已收集的论文、BibTeX、文献列表
  • 领域知识:用户提供的领域调研、知识框架

0.3 生成领域摘要:基于以上分析,输出 3-5 句话的领域画像,确认理解正确,写入 material_analysis.md 开头。

0.4 将本地材料作为第一信源;仅在覆盖不足时发起联网检索。

Phase 1:材料分析

1.1 深度阅读 Phase 0 中归类的全部材料 1.2 提取以下结构化信息,写入 material_analysis.md:

  • 核心观点:论文的中心主张(1-3 句话)
  • 创新点:与现有工作的本质区别(逐条列出)
  • 研究问题:要解决的具体问题(主问题 + 子问题)
  • 方法框架:采用的方法论、算法、实验设计
  • 数据来源:使用的数据集、实验平台、调查对象
  • 关键假设:方法成立的前提条件
  • 领域定位:映射到学科的知识结构中的位置 1.3 质量标注:对每项信息标注置信度:
  • [明确] — 材料中直接陈述
  • [推断] — 从材料中间接推断
  • [待确认] — 需要用户澄清

Phase 2:文献检索

2.1 本地检索:从用户提供的参考文献和材料中匹配相关论文,按相关性排序 2.2 联网检索(在本地覆盖不足时启动,逐步推进):

  • 学术搜索引擎:Google Scholar / Semantic Scholar — 按引用量和相关性取 top 20-30
  • 预印本:arXiv / bioRxiv / SSRN — 搜索近 5 年 preprint
  • 中文文献:CNKI / 万方 — 当论文涉及中文语境时启用
  • 专利检索:Google Patents — 仅在涉及工程技术方案时检索 2.3 每条检索记录必须包含:检索词 | 数据库 | 日期 | 命中数 | 纳入数 2.4 文献汇总输出为 literature_map.md,按以下分组:
  • 核心引用(直接支撑论文主张,5-10 篇)
  • 对比基准(用于实验对比的 SOTA 方法,3-8 篇)
  • 背景文献(提供领域背景,不限数量)

Phase 3:引用关系图谱

3.1 为 Phase 2 的核心引用构建关系图,标注关系类型:

  • → 直接引用 / 技术延续
  • ↔ 对比关系(不同方法解决同一问题)
  • ⊃ 包含/泛化关系
  • ≠ 观点分歧 3.2 图谱写入 citation_graph.md(Mermaid 或 ASCII 格式) 3.3 标注核心引用之间的流派/学派关系(如适用)

Phase 4:研究缺口分析

4.1 基于 Phase 1-3 的产出,列出三类问题:

  • 已解决:有充分文献支撑 → 作为论文背景 / Related Work
  • 部分解决:有方案但存在已知局限 → 作为论文改进动机
  • 未解决:无公开方案或所有方案存在根本缺陷 → 作为论文核心贡献点 4.2 对每个"未解决"问题,评估:
  • 为什么现有方法无法解决?(引用具体文献说明)
  • 解决该问题的可行方向是什么? 4.3 写入 research_gaps.md 4.4 缺失数据标注:若某个主张缺乏证据,生成 need/<topic>.md

Phase 5:生成写作简报

5.1 将 Phase 1-4 的所有产出汇总为 写作简报(writing_brief.md),包含:

  • 材料分析摘要(来自 Phase 1)
  • 文献地图(来自 Phase 2)
  • 引用图谱(来自 Phase 3)
  • 研究缺口(来自 Phase 4)
  • 推荐论文结构类型(IMRaD / 理论分析 / 综述 / 案例研究 / 政策简报,基于论文性质判断)
  • 推荐引用格式(默认 APA 7.0;领域习惯不同可调整)
  • 目标期刊偏好(若用户已指定)

5.2 将此写作简报作为输入,委托给 academic-paper 技能进行初稿撰写:

  • 使用 academic-paper 的 plan 模式先确认结构(如用户需要引导)
  • 或使用 academic-paper 的 full 模式直接撰写(如简报已足够明确)
  • academic-paper 的 12-agent 管线自动处理:配置访谈 → 文献策略 → 结构设计 → 论证构建 → 全文起草 → 引用合规 + 双语摘要 → 同行评审 → 格式化输出

Phase 6:评审

6.1 初稿完成后,委托给 academic-paper-reviewer 技能进行独立多角色评审:

  • field_analyst_agent:分析论文领域,配置评审人身份
  • eic_agent:期刊主编视角 — 期刊匹配度、原创性、整体质量
  • methodology_reviewer_agent:方法论评审 — 研究设计、统计有效性、可复现性
  • domain_reviewer_agent:领域评审 — 文献覆盖、理论框架、领域贡献
  • perspective_reviewer_agent:跨学科评审 — 跨领域连接、实际影响
  • devils_advocate_reviewer_agent:魔鬼代言人 — 核心论点挑战、逻辑谬误检测
  • editorial_synthesizer_agent:综合所有评审意见,生成编辑决策 + 修订路线图

6.2 评审结果保存为 review_round{N}.md 6.3 评审决策对应关系(来自 academic-paper-reviewer 的 0-100 评分量表):

  • ≥80:Accept → 进入 Phase 8 终稿
  • 65-79:Minor Revision → 进入 Phase 7 修订
  • 50-64:Major Revision → 进入 Phase 7 修订
  • <50:Reject → 汇总评审意见交用户决策

Phase 7:迭代修订

7.1 委托给 academic-paper 的 revision 模式,输入 academic-paper-reviewer 的 Revision Roadmap 7.2 修订流程:

  • 将当前完整论文复制到 older/v0.{N}/
  • academic-paper revision 模式处理修订
  • 修订完成后重新进入 Phase 6 评审
  • 新版本号递增

7.3 终止条件(满足任一即停止迭代):

  • ✓ academic-paper-reviewer 综合评分 ≥80(Accept)
  • ✓ 达到最大 external review 轮数 3 轮
  • ✓ 连续 2 轮评分无实质性改善(综合分变化 < 5 分)
  • ✓ 用户手动终止

7.4 第 3 轮后仍未达标时:输出当前最佳版本 + academic-paper-reviewer 的残余问题清单 + need/ 标注的未解决缺口,交由用户决策。

Phase 8:终稿与期刊推荐

8.1 委托给 academic-paper 的 format-convert 模式生成最终格式化输出(LaTeX / DOCX / PDF / Markdown) 8.2 输出最终论文(文件名:manuscript_final.md 及格式化版本) 8.3 基于论文主题、方法类型和创新程度推荐期刊:

期刊推荐框架:

维度评估标准
主题匹配论文主题是否在期刊 scope 内?
方法匹配期刊偏好理论深度还是实证结果?
创新层级增量改进 → 三区;显著突破 → 二区;领域定义 → 一区
引用来源论文的核心引用发表于哪些期刊?→ 优先投这些
领域惯例该领域公认的顶刊、顶会是什么?

8.4 对每个推荐期刊,给出:

  • 为什么适合(基于上述维度的具体分析)
  • 投稿时需强调哪些内容(如偏理论则强调推导;偏应用则强调实验结果) 8.5 输出 journal_recommendations.md

文件规范

need/ 目录

当缺少证据时,生成 need/<topic>.md,格式:

markdown
---
need_type: data | literature | experiment | theory | other
urgency: blocking | important | nice_to_have
source_expected: <期望的数据来源>
date_tagged: <YYYY-MM-DD>
---

# <缺失项标题>

## 缺失描述
<具体缺失什么,为什么需要它>

## 当前替代方案
<在没有该数据的情况下,论文做了什么保守处理>

## 获取途径
<建议的获取方式:搜索关键词 / 数据库 / 实验方案>

older/ 目录

  • 每次修订前,将当前完整论文复制到 older/v0.{N}/
  • 目录结构:older/v0.1/, older/v0.2/, ...
  • 每个版本目录内包含该轮的完整论文和对应的评审报告
  • v0.0 保留给 Phase 1 产出的 material_analysis.md

工作文件清单

文件产出阶段说明
material_analysis.mdPhase 1材料分析结果
literature_map.mdPhase 2文献检索汇总
citation_graph.mdPhase 3引用关系图谱
research_gaps.mdPhase 4研究缺口分析
writing_brief.mdPhase 5写作简报(委托给 academic-paper 的输入)
review_round{N}.mdPhase 6academic-paper-reviewer 评审报告
manuscript_v0.{N}.mdPhase 5/7论文草稿/修订版
need/*.mdPhase 4+缺失数据标注
older/v0.{N}/Phase 7历史版本归档
manuscript_final.mdPhase 8终稿
journal_recommendations.mdPhase 8期刊推荐

委托接口

本 Skill → academic-paper

触发条件:Phase 5(生成写作简报后)

传递材料:writing_brief.md(包含材料分析、文献地图、引用图谱、研究缺口、推荐结构类型、引用格式偏好)

调用方式:使用 Skill 工具调用 academic-paper,将写作简报作为输入上下文。

推荐模式:

  • 用户需要引导 → plan 模式(Socratic 逐章引导)
  • 写作简报已足够明确 → full 模式(直接生成全文)
  • 已有草稿需修订 → revision 模式(Phase 7 使用)

接收产物:完整论文草稿(Markdown)+ 可选 LaTeX/DOCX/PDF

本 Skill → academic-paper-reviewer

触发条件:Phase 6(初稿完成后)

传递材料:完整论文文本

调用方式:使用 Skill 工具调用 academic-paper-reviewer,传入论文全文。

推荐模式:

  • 首次评审 → full 模式(5 位评审人完整评审)
  • 修订后验证 → re-review 模式
  • 仅关注方法 → methodology-focus 模式

接收产物:5 份独立评审报告 + Editorial Decision Letter + Revision Roadmap + 0-100 综合评分


约束

  1. 不编造:所有主张必须有文献或数据支撑。宁可标注 need/ 也不可虚构。遵循 academic-paper Anti-Pattern #5(IRON RULE: Fabricated citations)。
  2. 可追溯:每条检索记录和每项主张的来源必须可追溯到具体论文或数据。
  3. 用户材料优先:用户上传的材料是第一信源,联网检索仅用来补缺口。
  4. 迭代有界:最多 3 轮 external review。3 轮后输出当前最佳版本 + 未解决问题清单。
  5. 版本清晰:每次修订产生新版本号,旧版不得覆盖。
  6. 学科自适应:Phase 0 自动识别学科领域。不预设任何特定领域的知识结构,从用户材料中动态提取领域上下文。
  7. 不修改评审结果:academic-paper-reviewer 的评审报告是独立的,不可编辑或软化其批评意见。

适用场景

  • 从多个文档、草稿、笔记中系统化撰写学术论文
  • 需要统一流程管理写作—评审—修订全周期
  • 需要精准的文献对齐和引用图谱构建
  • 需要版本管理和可追溯的迭代流程
  • 需要在投稿前获得模拟同行评审
  • 需要基于论文内容匹配最合适的期刊

不适用场景

  • 仅需深度调研而不写论文 → 使用 deep-research
  • 仅需评审已有论文 → 使用 academic-paper-reviewer
  • 需要全自动端到端管线(含 integrity check)→ 使用 academic-pipeline
  • 快速写一篇短文章/博客 → 直接使用 academic-paper

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Paper Writing Agent AI skill do?

通用学术论文写作协调代理。 加载用户提供的材料(论文草稿、研究笔记、参考文献等),提取观点与创新点, 搜索并构建引用图谱,识别研究缺口,生成写作简报。 撰写阶段委托给 academic-paper(12-agent 写作管线), 评审阶段委托给 academic-paper-reviewer(7-agent 多角色评审), 迭代修订至达标。旧版归档至 older/,缺失数据标注至 need/。 最终输出终稿与期刊推荐策略。 适用任何学科领域——从工程、计算机到人文社科。

Why use Paper Writing Agent on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Paper Writing Agent is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Paper Writing Agent in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/Dubaoxu/distillation-skills/tree/main/paper-writing-agent. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Paper Writing Agent?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Paper Writing Agent?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Paper Writing Agent with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Paper Writing Agent AI skill free?

It is published on GitHub by Dubaoxu. Check the repository for licensing terms. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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