让 AI 真正成为学术写作的得力助手

想象一个场景：你花了两周完成了论文实验，正准备提笔撰写，却被润色问题卡住了——同一个意思，到底该用 "significantly improved" 还是 "remarkably enhanced"？隔壁实验室的同学丢给 ChatGPT 一个 Prompt，三分钟后得到了一版地道、流畅的英文。而你还在对着翻译软件来回改。

awesome-ai-research-writing 解决的就是这个痛点——它不是又一个 AI 写作工具，而是一套经过实战验证的 Prompt 模板库，专门面向中文学术研究者，帮助他们借助大模型（LLM）高效完成从初稿到终稿的全流程写作。

项目背景：学术写作的隐性不平等

学术圈存在一种隐性的 "Prompt 不平等"：顶尖研究组有完善的模板库，新人可以快速上手；而大多数人还在从零摸索，反复调试 prompt，效果却参差不齐。更棘手的是，随着 Agent Skills 作为新兴技术出现，论文写作的效率天花板被进一步拉高，但使用门槛也随之上升——大部分研究者并不知道如何将 Agent Skills 落地到自己的写作流程中。

该项目的发起者调研了微软亚洲研究院（MSRA）、字节跳动 Seed、上海人工智能实验室（SH AI Lab）等顶尖机构的研究员，以及北大、中科大、上交等高校的硕博同学，将他们日常使用的高频写作技巧系统化整理后开源发布。

核心功能：覆盖全流程的 Prompt 模板

项目分为两大模块，涵盖论文写作从初稿到终稿的全生命周期。

Part I：写作 Prompt 集合，包含 18 个经过实战打磨的模板，覆盖以下典型场景：

翻译类：中转英（LaTeX）、中转英（Word）、英转中（LaTeX）。其中 LaTeX 场景的 Prompt 特别处理了特殊字符转义（_ → \_、% → \%）、数学公式保留、\cite{} 引用清除等细节；Word 场景则严格避免 Markdown 语法，确保输出可直接粘贴到 Word 文档而不带任何格式符号。

润色与改写类：中转中（Word）针对中文期刊论文场景，能将口语化、碎片化的草稿重构为逻辑严密的正式段落；英文润色（LaTeX）则面向 NeurIPS、ICLR、ICML 等顶会投稿，从句式结构、学术语气、术语规范性等多维度进行深度打磨。

去 "AI 味"：这是本项目的一个亮点功能。随着审稿人日益关注论文是否存在 AI 辅助痕迹，专门设计了针对 LaTeX 英文和 Word 中文两种场景的去 AI 味 Prompt，帮助作者消除机械的连接词堆砌、不自然的表达模式。

辅助工具类：逻辑检查（"红线审查"，高容忍度，只纠致命错误）、缩写（微幅压缩 5-15 词）、扩写（微幅扩充并补充隐含结论）、实验分析、论文整体 Reviewer 视角审视、模型选择建议等。

Part II：Agent Skills 指南，介绍如何将 Agent Skills 技术应用到论文写作流程中，并提供接地气的配置教程，帮助没有 AI 编程背景的研究者也能快速上手这一新兴工具。此外还包含新上线的 arxiv-translator-skill，支持从 LaTeX 源码直接翻译并编译生成 PDF。

图1：项目示例截图

技术特点：实用主义的极致体现

从代码层面看，这是一个典型的 "文档型" 开源项目，仓库结构极简：根目录只有 README.md 和 images 目录，无任何代码依赖文件。项目的技术含量体现在 Prompt 设计的专业性上，而非传统意义上的代码工程。

作者为每个 Prompt 都精心设计了 "Execution Protocol"（执行协议），要求模型在输出前进行自我审查。例如翻译 Prompt 要求模型先以审稿人视角审视输出，再以作者视角修正问题，最后才正式输出。这种两阶段审查机制显著提升了输出质量的稳定性。

Prompt 的约束条件（Constraints）设计得非常细致，涵盖了学术写作中容易被忽略的细节：时态统一（方法架构用一般现在时，特定历史事件用过去时）、禁用破折号改用从句或同位语替代、拒绝列表形式强制使用连贯段落、LaTeX 命令如 \cite{} 和 \ref{} 需要保留但不翻译等。

对于模型选择，项目提供了清晰的推荐体系，帮助作者根据论文类型和目标期刊选择最合适的大模型。

图2：模型选择参考

部署与使用：零门槛上手

作为纯 Prompt 模板集合，本项目不存在传统意义上的"部署"需求。用户无需安装任何依赖，直接访问 GitHub 仓库，复制所需的 Prompt 粘贴到任意支持大模型对话的界面（ChatGPT、Claude、Gemini、通义千问、文心一言等）即可使用。

所有 Prompt 均设计为可独立运行，不需要额外的工具链或 API 配置。如果你只需要中译英润色，复制对应的 Prompt 模板即可；如果你想系统性地提升论文质量，建议从翻译 → 润色 → 去 AI 味 → 逻辑检查的流程依次使用。

唯一的前提是拥有一个支持大模型对话的账号，项目本身不产生任何技术依赖或部署成本。

争议与局限

需要客观指出的是，作为纯 Prompt 集合，项目存在两个固有局限：

效果依赖模型能力：Prompt 设计再好，效果仍受限于所使用的大模型。对于复杂的长文润色任务，单次 Prompt 交互可能无法完成所有优化，需要多次迭代。

版权与学术诚信风险：随着各大期刊和会议加强对 AI 辅助写作的审查，使用大模型润色的论文可能面临额外的审稿关注。虽然项目提供了"去 AI 味"功能，但并不能完全消除这一风险。作者在使用前应了解目标期刊的具体政策。

行业意义：推动学术写作的民主化

截至目前，该项目已获得超过 28000 颗星、2100 多次 Fork，说明学术写作辅助工具在中文科研社区有强烈需求。在 LLM 能力日益强大的背景下，如何将模型能力高效转化为科研成果，是一个持续增长的方向。

从更宏观的视角看，该项目代表了学术工具的一个趋势：从单体应用向 Prompt 模板库转变。不需要用户学习新工具，不需要配置环境，只需要知道"如何提问"。这种极低的迁移成本，可能是未来学术工具的主流形态。

如果你正在撰写或准备撰写学术论文，推荐先访问项目仓库，根据自己的写作场景（LaTeX/Word、中文/英文）选择对应的 Prompt 模板，从翻译或润色开始体验。