awesome-ai-research-writing 是什么?

awesome-ai-research-writing 是一个面向学术科研写作的「Prompt 模板库 + Agent Skills」合集,目标是把顶尖研究组私藏的写作 prompt 经验开源出来,让大家不用反复调试润色 prompt。它调研了 MSRA、字节 Seed、上海 AI Lab 等机构的研究员,以及北大、中科大、上交的硕博同学,整理出翻译(中英互转,LaTeX/Word)、缩写/扩写、表达润色、逻辑检查、去 AI 味、论文架构图、图表标题生成、实验分析、以 Reviewer 视角审稿、模型选择等场景的实战 prompt;第二部分还介绍了论文写作相关的 agent skills 配置与用法,并配套了一个 arxiv-translator skill。约 2.5 万星,热度很高。

⭐ 25,467 Stars 🍴 2,008 Forks 作者: Leey21
来源:README 为什么做这个/我们做了什么/目录、GitHub meta(Leey21/awesome-ai-research-writing,stars 24988) 查看 GitHub 仓库 →

为什么值得关注

用大模型写/改论文已是科研日常,但「prompt 工程」正成为一种隐性资源——顶尖组有成熟模板库,多数人还在从零摸索;agent skills 更强但有上手门槛。这个项目正面解决这种不平等:把一线科研人员真实在用的写作技巧(不止口号、是可直接复制的成熟 prompt)系统开源,覆盖从翻译润色到审稿视角的全流程,开箱即用、持续更新,对广大研究生与研究者吸引力极大,因此快速涨到约 2.5 万星。

来源:README 为什么做这个/特点、GitHub meta(stars 24988、created_at 2026-01-30)

核心功能

全流程写作 Prompt 模板库

覆盖中转英/英转中(LaTeX 与 Word)、中转中、缩写、扩写、英文/中文论文表达润色、逻辑检查、去 AI 味、论文架构图、图/表标题生成、实验分析、以 Reviewer 视角整体审视、模型选择等十余个场景,每个 prompt 经精心设计、可直接复制使用。

来源:README 目录 Part I、各 prompt 段
结构化、可直接复制的 Prompt 设计

prompt 多采用 Role/Task/Constraints/Execution Protocol/Input 的结构,约束细致(如保持 LaTeX 纯净、特殊字符转义、统一时态、去破折号与 AI 味、Reviewer 自审等),强调完整复制以获最佳效果。

来源:README「中转英-latex」「英转中-latex」等 prompt 示例
论文写作 Agent Skills

第二部分提供 agent skills 的配置教程、skills 总览与使用场景示例 prompt,抽取写作相关的核心 skills 并给出接地气的上手方法,降低这一新兴技术的使用门槛。

来源:README 目录 Part II(Skills 配置/总览/使用场景)
配套 arxiv-translator skill

面向读 arXiv 论文,新上线从 LaTeX 源码翻译并编译的 arxiv-translator-skill(独立仓库),便于把英文论文翻成中文阅读。

来源:README News 段(arxiv-translator-skill)

技术架构

这是一个以内容为主的资源仓库,几乎只有一份很长的 README(约 900 行)与 images/ 配图,不含运行时代码。内容分两部分:Part I 是写作 Prompt 集合,按场景分节,每个 prompt 以 Markdown 代码块给出可直接复制的完整文本(含 Role/Task/Constraints/输出格式等);Part II 介绍论文写作相关的 agent skills——如何配置、有哪些 skills、各自的使用场景与示例 prompt。配套的实际能力(如 LaTeX 翻译编译)放在独立的 arxiv-translator 仓库。使用方式就是把对应 prompt 复制到大模型对话框,或按教程配置 agent skills,无需安装本仓库本身。

来源:仓库结构(README.md + images)、README Part I/Part II 与使用说明

项目知识图谱

知识图谱:项目核心节点(中心)+ 核心功能(内环六边形)+ 关键技术依赖(外环 chip) 任意大语言模型对话(复制 prompt 使用)任意大语言模型对… Agent Skills 宿主(按教程配置)Agent Skills… 配套 arxiv-translator-skill(独立仓库)配套 arxiv-tra… 全流程写作 Prompt 模板库全流程写作 Prompt 模… 结构化、可直接复制的 Prompt 设计结构化、可直接复制的… 论文写作 Agent Skills 配套 arxiv-translator skill配套 arxiv-translat… awesome-ai-research-… 项目本体 核心功能 关键依赖

中心为项目本体,内环 = 核心功能模块,外环 = 关键技术依赖;按 deep.json 中的 core_features 与 tech_stack.key_deps 自动生成

技术栈

语言Markdown(Prompt 与教程文本)框架Prompt 模板 + Agent Skills(写作场景)
任意大语言模型对话(复制 prompt 使用)Agent Skills 宿主(按教程配置)配套 arxiv-translator-skill(独立仓库)
纯资源仓库,无服务端;prompt 复制即用,skills 按教程配置
来源:README 使用说明/Part II、News 段

快速上手

无需安装:在 README 的 Part I 里找到对应场景(如中转英-latex、表达润色、逻辑检查、去 AI 味、Reviewer 视角审视等),把整段 prompt 完整复制到你常用大模型的对话框,按 prompt 内的 Input 段粘贴自己的草稿即可(务必完整复制以获最佳效果)。想用更强的 agent skills,按 Part II 的「Skills 的配置」教程配置后,参考各 skill 的使用场景与示例 prompt 调用。读 arXiv 论文可另用配套的 arxiv-translator-skill 从 LaTeX 源码翻译编译。
来源:README 使用说明、Part II、News 段

使用场景

面向所有用大模型辅助学术写作的研究生与研究者:把中文草稿翻译润色成符合 ICML/ICLR 等会议品味的英文论文片段、给英文论文做表达润色与逻辑检查、缩写/扩写、去掉 AI 味、生成图表标题与论文架构图、做实验分析、在投稿前以 Reviewer 视角整体审视、以及选择合适的模型;读英文论文时用 arxiv-translator 翻成中文。本质是把「调 prompt」的时间省下来留给真正的科研。需要注意:在学术场景使用 AI 应遵守所在机构与投稿会议/期刊关于 AI 使用与披露的相关规定。

来源:README 特点/目录/各 prompt 用途

优势与局限

优势

  • 实战来源、开箱即用:prompt 来自一线科研人员真实场景,结构化、约束细致,复制即用、无需重复造轮子。
  • 覆盖全流程:从翻译润色、逻辑检查、去 AI 味到图表标题、实验分析与 Reviewer 视角审稿,学术写作各环节都有。
  • 兼顾 prompt 与 skills:既给即用 prompt,又教如何上手更强的 agent skills,降低门槛。
  • 热度极高、持续更新(约 2.5 万星),并配套 arxiv 翻译 skill,资源生态在扩展。

局限

  • 本质是 prompt/教程合集,最终质量取决于所用大模型与输入,不保证每次达标。
  • 学术诚信边界:润色与「去 AI 味」需在合规范围内使用,应遵守机构与投稿方对 AI 使用/披露的规定,避免不当掩盖 AI 参与。
  • 无明确开源许可证(GitHub 未识别到 LICENSE),二次使用/分发的权利边界不清晰。
  • prompt 偏中文科研与 LaTeX 工作流,跨语言/学科适配需自行调整。
来源:README 特点/使用说明、GitHub meta(license 空)

最新版本

项目以 README 资源库形式持续更新(README 约 900 行),近期新增 News:上线从 LaTeX 源码翻译并编译的 arxiv-translator-skill。无打 tag 的正式 Release。最近一次更新在 2026-05-18。

来源:README News 段、GitHub meta pushed_at 2026-05-18、created_at 2026-01-30

总结评价

awesome-ai-research-writing 把顶尖研究组私藏的「学术写作 prompt 工程」开源成一份开箱即用的模板库,覆盖翻译润色、逻辑检查、去 AI 味、图表标题、实验分析、Reviewer 视角审稿等全流程,还教你上手更强的 agent skills——对天天用大模型写改论文的研究生和研究者,几乎是「省下调 prompt 时间」的高性价比资源,2.5 万星也印证了需求之普遍。要理性看待的是它只是 prompt/教程合集(效果随模型而定)、需遵守学术 AI 使用与披露规定、且无明确许可证、偏中文 LaTeX 工作流。把它当作「即取即用的科研写作 prompt 与 skills 手册」来用,价值很实在。

来源:综合 README、目录、特点与 GitHub meta 的事实判断
透明度声明
本页内容由 AI(大语言模型)基于以下公开材料自动生成:GitHub README、代码目录结构、依赖文件、Release 信息。 分析时间: 2026-05-23 19:14. 质量评分: 100/100.

数据来源:README、GitHub API、依赖文件