Research Paper Writing Skill

面向 CS 顶会论文写作的 7-Agent Pipeline Skill，运行在 Claude Code 之上。将一个粗糙的研究想法变成一篇投稿就绪的顶会论文，覆盖从选题到 Rebuttal 的完整管线。

目录

• 工作流概览
• 特性
• 安装
• 快速开始
• 使用示例
• 管线详解
• 项目结构
• 支持会议
• 质量红线
• 常见问题
• 贡献
• License

工作流概览

用户输入（方向/idea/草稿）
       │
       ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Phase 1        Idea Agent          选题：搜索趋势 → 识别 gap  │
│                                     → 候选 idea → Novelty Check │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Phase 2        Literature Agent    文献：多源检索 → 去重排名    │
│                                     → Snowball → 分类 → Related Work │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Phase 3        Method Agent        方法：分析路线 → 架构设计    │
│                                     → Baseline → 伪代码       │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Phase 4        Experiment Agent    实验：数据集 → 指标         │
│                                     → Ablation → 结果表格      │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Phase 5        Writing Agent       写作：组装 section         │
│                                     → 润色 → 一致性检查        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Phase 5.5      Figures Agent       绘图：扫描占位符 → 生成 SVG │
│                                     → 汇总 PPTX → 更新 LaTeX   │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Phase 6        Review Agent        审稿：3 Reviewer           │
│                                     → Meta-Review → 预测结果   │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Phase 7        Rebuttal Agent      反驳：逐条分析 → 分类回复   │
│                                     → 生成 Rebuttal Letter     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

特性

• 7-Agent Pipeline — 每个 Agent 专注于一个阶段，可独立运行也可串联跑完整管线
• 智能入口判断 — 根据你的输入自动决定从哪个阶段开始，不必每次都从头跑
• 断点续跑 — 基于 research_state.json 状态文件，随时可从中断处接续
• 多会议支持 — NeurIPS / ICML / ICLR / CVPR / ACL / ICCSE
• 引用验证 — 4 层校验（arXiv DOI / Semantic Scholar 标题匹配 / 元数据交叉验证）
• 学术绘图 — SVG 矢量图生成 → PPTX 汇总，兼容 PowerPoint 精调
• LaTeX 全自动输出 — Markdown → LaTeX → PDF 一条命令完成

安装

前置条件

• Python 3.9+
• LaTeX 发行版（TeX Live 或 MiKTeX）
• Claude Code CLI 环境

安装步骤

# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/SGloria/research-paper.git
cd research-paper

# 2. 安装 Python 依赖
pip install -r requirements.txt

# 3. 验证安装
python scripts/verify_citations.py --help
python scripts/md_to_latex.py --help

说明：md_to_latex.py 和 verify_citations.py 仅使用 Python 标准库，无需额外安装依赖。figure_to_pptx.py 需要 requirements.txt 中的 python-pptx 和 cairosvg。

在 Claude Code 中启用此 Skill

将此仓库路径添加到 Claude Code 的 Skill 配置中，或直接在工作目录下使用 .claude/settings.local.json 注册 Skill。

快速开始

下面的流程演示从一条研究方向开始，跑完整条管线：

# 1. 创建工作目录
mkdir -p "my-paper"/{sections,figures/{svg_output,output},data,output}

# 2. 在 Claude Code 中，告诉它你的研究方向
#    例如："我想写一篇关于 BLE wearable 与心理健康预测的 NeurIPS 论文"

# 3. Skill 会自动：
#    - 创建 research_state.json 初始化状态
#    - 进入 Idea Agent，搜索趋势并生成候选选题
#    - 让你选择一个 idea 后，自动推进到 Literature Agent
#    - ... 依次推进，直到产出完整论文

如果只想做某个阶段：

# 只做文献综述
"帮我做 literature review，方向是 few-shot learning with LLM"

# 只审稿
"帮我模拟审稿这篇论文"（附上草稿）

# 只写 rebuttal
"帮我生成 rebuttal letter"（附上论文和 reviewer 意见）

使用示例

场景一：从零开始写一篇论文

用户："我想写一篇关于 diffusion model 做 time series forecasting 的 ICML 论文"

Skill 响应：
  Phase 1 - Idea Agent:
    搜索 arxiv + Semantic Scholar，识别 gap
    生成 3 个候选 idea：
      1. Denoising Diffusion Probabilistic Forecasting (DDPM-based)
      2. Score-based Diffusion for Multivariate Time Series
      3. Conditional Diffusion with Seasonal Decomposition
    评估 novelty 后推荐 #2
    用户确认 → 进入 Phase 2

  Phase 2 - Literature Agent:
    检索 200+ 论文，去重后保留 85 篇
    按方法分类：Score-based / DDPM / SDE-based / Hybrid
    输出 references.bib + sections/related_work.md
    → 进入 Phase 3

  ... (后续阶段类似推进)

  最终产出：
    output/paper.md       → 完整论文 Markdown
    output/paper.tex      → 符合 ICML 格式的 LaTeX
    output/paper.pdf      → 编译后的 PDF
    figures/output/paper_figures.pptx  → 所有图表的 PPTX

场景二：已有论文草稿，只要审稿

用户："帮我模拟审稿这篇论文"（粘贴 paper.md）

Skill → 直接进入 Phase 6 (Review Agent)
  模拟 3 位 Reviewer 给出评审意见
  生成 Meta-Review 和 Accept/Reject 预测
  输出优先修改清单

场景三：只要生成图表

用户："我的论文写好了，帮我生成里面的图表"
      （论文中含有 [FIGURE: ...] 占位符）

Skill → 进入 Phase 5.5 (Figures Agent)
  扫描所有占位符 → 逐个生成 SVG → 汇总到 PPTX
  更新 LaTeX 中的 figure 环境

管线详解

各 Agent 职责

断点续跑机制

所有进度保存在 research_state.json 中：

{
  "project_name": "my-paper",
  "target_venue": "neurips_2026",
  "current_phase": "experiment",
  "phases": {
    "idea": {"status": "completed", "output_path": "idea_output.json"},
    "literature": {"status": "completed", "output_path": "literature_pool.json"},
    "method": {"status": "completed", "output_path": "sections/method.md"},
    "experiment": {"status": "pending", "output_path": null},
    ...
  }
}

下次对话时 Skill 自动读取此文件，从 current_phase 接续。

命令行工具

# 引用验证
python scripts/verify_citations.py references.bib

# Markdown → LaTeX
python scripts/md_to_latex.py output/paper.md output/paper.tex \
  --venue neurips_2026 --bib references.bib

# LaTeX → PDF
bash scripts/build_paper.sh output/paper.tex

# SVG → PPTX
python scripts/figure_to_pptx.py figures/

项目结构

research-paper/
├── SKILL.md                          # Skill 定义与管线总览（Claude Code 注册入口）
├── README.md                         # 本文件
├── LICENSE                           # MIT 许可证
├── requirements.txt                  # Python 依赖
├── scripts/                          # 可执行脚本
│   ├── figure_to_pptx.py             # SVG → PPTX 汇总
│   ├── md_to_latex.py                # Markdown → LaTeX 转换
│   ├── verify_citations.py           # 引用真实性验证
│   └── build_paper.sh                # LaTeX → PDF 编译
├── references/                       # 各 Agent 详细指令（管线运行时读取）
│   ├── idea-agent.md
│   ├── literature-agent.md
│   ├── method-agent.md
│   ├── experiment-agent.md
│   ├── writing-agent.md
│   ├── figures-agent.md
│   ├── review-agent.md
│   ├── rebuttal-agent.md
│   ├── citation-verification.md      # 引用验证协议
│   ├── venue-templates.md            # 会议模板说明
│   └── host-integration.md           # 宿主集成指南
├── templates/                        # 会议 LaTeX 样式文件
│   ├── neurips_2026/
│   ├── icml_2026/
│   ├── iclr_2026/
│   └── iccse_2026/
└── assets/                           # 静态资源
    └── wechat-pay.jpg                # 赞赏码

支持会议

注意：CVPR 和 ACL 使用内置配置，无需单独的模板目录。如需支持其他会议，参考 venue-templates.md 自行添加。

质量红线

以下任何一条出现，论文不可提交：

• 引用了不存在的论文（幻觉引用）
• 实验数据或结果是编造的
• 方法描述与实际实现不一致
• Related Work 遗漏了该领域的关键工作
• 论文存在明显的逻辑矛盾

发现上述问题时必须停下来修复，不可跳过。

常见问题

贡献

欢迎贡献！以下是一些你可以参与的方向：

• 新增会议模板 — 在 templates/ 下添加新会议的 LaTeX 样式文件
• 改进 Agent 指令 — 优化 references/ 中各 Agent 的 prompt
• 增强脚本功能 — 改进 scripts/ 中的 Python 工具
• 报告问题 — 通过 GitHub Issues 提交 bug 或功能建议

贡献前请阅读 SKILL.md 了解整体架构。

License

MIT — 详见 LICENSE

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如果这个项目对你的研究有帮助，欢迎投喂作者一杯咖啡。