完整指南Academic Research Skills 如何给 AI 论文写作装上防引用造假的四道关卡【免费下载链接】academic-research-skillsAcademic Research Skills for Claude Code: research → write → review → revise → finalize项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ac/academic-research-skills用 AI 写论文最吓人的不是文笔像机器的——而是参考文献像真的一样。那些有模有样的作者、期刊、DOI可能根本查无此文。Academic Research Skills后文简称 ARS就是冲着这个问题来的一套装进 Claude Code 的开源学术写作技能包覆盖研究、写作、评审、修订到定稿的全流程。装完跑通之后你能拿到一份有出处可查的初稿、几份一致性核查报告以及一轮模拟同行评审。它是什么一条装进 Claude Code 的学术流水线ARS 的定位一句话学术写作的副驾驶不是自动代写。查文献、核引用、验数据、盯逻辑一致性这些脏活它包了定义研究问题、选方法、解释结果这些要动脑的环节README 明说是留给你的README.md。它由四个技能组成各管一段deep-research13 个代理组成的研究团队负责产出研究简报、综述报告和带注释的参考文献表academic-paper12 个代理负责写作内含写作质量检查、LaTeX 加固、引用格式转换academic-paper-reviewer7 个代理的多视角模拟同行评审academic-pipeline把前三者串成 10 个阶段的流水线带断点续跑。你不用学它内部怎么分工说人话触发就行说帮我写一篇关于 X 的论文它会自动挑模式说review this paper就进评审。分工说清了真正值得拆的是写作阶段那组防造假的硬规则。防泄漏协议拆解5 条规则让 AI 只准用你的材料防泄漏协议是 ARS 防造假的源头阀门你把材料喂进流水线写作代理就被禁止动用模型自己的记忆。它的核心机制叫知识隔离Knowledge Isolation——写论文时优先使用你本次会话提供的材料而不是 AI 的记忆。当流水线里已经有研究简报RQ Brief、综述报告和带注释的参考文献表且处于 full 或 revision 模式时写作代理的上下文会被注入 5 条硬性优先级规则原文在 anti_leakage_protocol.md规则具体含义材料优先所有事实性声明优先来自会话材料模型的常识让位论点可回溯每个论点必须能追溯到参考文献表或你提供的数据缺口显式标记材料没覆盖的话题标[MATERIAL GAP]禁止从记忆补引用封闭不引入参考文献表之外的新文献除非你明确要求Methods 受限方法章节只描述材料中记载过的流程不许插值、不许推测注意第 5 条只管事实内容学术语感、写作风格、论证逻辑这些语言能力不受限所以论文读起来不会像机器人念稿。反直觉的一点宁可标缺口也不许脑补5 条里最见功力的是第 3 条。大纲需要但材料里没有的内容写作代理不许悄悄圆过去必须打出[MATERIAL GAP]留痕推到下一个检查点摆到你面前。你只有两个选择补料——把缺失的材料喂给流水线最干净授权补写——针对那个具体缺口放行补写段落会打上[LLM-SUPPLEMENTED]标签一致性审查时一目了然。换句话说AI 每一次自由发挥都被记录在案想赖都赖不掉。协议管的是写作时的内容来源但引用真实性还靠后面四道关卡接力拦截。从 0 到跑通安装、首次运行、遇到提示怎么办装完 30 秒能上手第一次跑通有明确预期。前提两个Claude Codev3.7.0和ANTHROPIC_API_KEY详见 docs/SETUP.md。安装。在 Claude Code 里执行两条插件命令/plugin marketplace add Imbad0202/academic-research-skills /plugin install academic-research-skills首次运行。官方建议的验证方式是跑/ars-plan说一个你正在写的论文——ARS 会进入苏格拉底式对话跟你磨章节结构Socratic 模式AI 只提问不给答案5~15 轮之后你拿到聚焦的研究问题。想单点测试/ars-lit-review 你的主题更轻。完整流程。说一句我想写一篇关于 X 的完整研究论文会触发 10 阶段全流水线。官方给的预算是约 4~6 美元 API 成本、外加 2~4 小时人工协作QUICKSTART.md、docs/PERFORMANCE.md。跑的过程中你会遇到两类提示处理方式不同看到[MATERIAL GAP]补材料或授权补写补写部分会带[LLM-SUPPLEMENTED]标签记得重点复核那段被一致性门禁阻塞三选一——确认并返回修改、写明理由覆盖理由进流程日志留痕、或改完那段重跑检查。若某个失败模式在初稿门禁Stage 2.5被标为疑似SUSPECTED到终稿门禁Stage 4.5仍未解决流水线会重新阻塞修订多少轮都跳不过终检ai_research_failure_modes.md。跑通之后你会发现四道校验关卡分别在流水线的不同位置盯着引用这件事。四层引用校验AI 编造的引用怎么被逐层拦下防泄漏协议解决写作时不编剩下三层回答编了能不能被拦。层关卡拦什么谁执行1引用存在性校验门查无此文的 DOI / arXiv ID确定性脚本不靠 AI 判断2Stage 2.5 / 4.5 一致性门禁7 种失败模式含引用幻觉与方法论虚构一致性审查代理疑似即阻塞3Phase E 论点-来源对齐文献真实存在但被张冠李戴声明级抽查比对4数据访问分级未验证材料混进已验证环节技能元数据声明 脚本强制第 1 层最硬每条引用被自动交叉核对4 个学术索引——Semantic Scholar、OpenAlex、Crossref、arXivscripts/verify_passport.py。DOI 查不到就直接判不存在这是纯程序化校验编造出来的编号根本逃不过去。第 2 层是两道不可跳过的门禁初稿和终稿各一道。审查代理必须逐一排除 7 种已知的 AI 研究失败模式其中 Mode 2 是引用幻觉、Mode 6 是方法论虚构Methods 章节描述了你从没做过的实验。任何一项 SUSPECTED流水线原地暂停等你处理ai_research_failure_modes.md。第 3 层管的是更隐蔽的情况——引用真实存在却被拿去支持它根本没说的结论。Phase E 会抽取文中的关键声明数字、因果判断、趋势描述逐条回原文比对高影响声明 100% 验证其余按 10% 随机抽检最少 3 条、最多 10 条。判定分 VERIFIED、轻微偏差、重大扭曲、无法验证、无法访问五档出现任何重大扭曲或无法验证报告直接判 FAILclaim_verification_protocol.md。第 4 层是底座的隔离设计每个技能在元数据里声明自己的数据访问级别raw/redacted/verified_only由脚本强制检查保证未验证材料和已验证材料分层流动——答案不会漏进答题者的上下文shared/ground_truth_isolation_pattern.md。四层都有边界也必须有——ARS 自己把话说明白了。边界与坑ARS 验的是一致性不是真实性先说最重要的ARS 检查的是稿件和报告的过程之间是否自洽包括引用存在、论点与来源对齐、方法描述与声明一致——但它不证明实验真的跑过、原始数据为真、结果可复现一份自洽的造假能通过这些检查POSITIONING.md。其他几个容易踩的坑别以为装完就万事大吉。部分安全功能默认是 opt-in 的确定性校验门默认不挡、只标记想让拦截真正生效要按 docs/CONTROL_AVAILABILITY.md 对照你的安装渠道把开关打开人工兜底点逃不掉每个[MATERIAL GAP]的覆盖性决定、每次阻塞时的覆盖理由、Methods 对照你的真实 run config——最后这个协议里写死了Methods 必须描述你材料里记载的流程所以你的材料里得有真实运行记录别把它当降 AI 痕迹工具。它的定位是AI 是你的副驾驶不是飞行员不帮你隐藏用了 AI——相反它会帮你生成 AI 披露声明你的覆盖性决定会被自动注入论文里。关键文件速查文件干什么用academic-paper/references/anti_leakage_protocol.md防泄漏协议原文5 条规则全在这academic-pipeline/references/ai_research_failure_modes.md7 种 AI 研究失败模式及逐项检测问题academic-pipeline/references/claim_verification_protocol.mdPhase E 声明级验证规则与五档判定shared/ground_truth_isolation_pattern.md数据分级隔离设计docs/RISK_REGISTER.md已知风险 → 对应控制措施 → 证据状态docs/SETUP.md6 种安装方式与可选依赖Pandoc、tectonic如果只记一句话防泄漏协议管写作时不许编四层校验管编了必被拦而真正兜底的永远是你自己。装完先跑一次/ars-plan试水比读十篇教程都管用。【免费下载链接】academic-research-skillsAcademic Research Skills for Claude Code: research → write → review → revise → finalize项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ac/academic-research-skills创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考