代码直接变论文!MSRA同款Agent库开源,读Repo一键生成初稿

科研中最绝望的时刻往往不是没有 idea，而是实验跑通后，对着丑陋的 Visio 架构图调配色，或者对着空白的 LaTeX 文档不知道 introduction 第一句该怎么写。

但这其实是信息差造成的。

当你还在反复调试 prompt 试图让 ChatGPT 说人话时，隔壁组可能已经在一套成熟的内部工作流上，完成了从代码到论文初稿的自动化构建。

GitHub 上近期开源的 awesome-ai-research-writing 项目，就是为了抹平这种信息差。

该项目调研了 MSRA、字节 Seed、上海人工智能实验室等机构研究员，以及 北大、中科大、上交硕博群体的日常写作习惯，将一套覆盖 idea 萌发到 camera-ready 全周期的科研写作方案开源了出来。

项目地址：

https://github.com/Leey21/awesome-ai-research-writing

覆盖 15+ 痛点场景

不同于市面上泛滥的通用写作助手，这个库的颗粒度极细，且完全针对 LaTeX 和顶会标准（NeurIPS/ICLR/ICML）进行了适配。

项目将写作拆解为 Prompt 集合（静态）和 Agent Skills（动态）两大板块。

在 Prompt 集合中，主要解决了以下具体问题：

基础流：

• 学术化重写：在中转英场景下，它不只是做简单的翻译，更是在按学术标准重构表达；而在润色场景下，Prompt 中明确规定了要严格保护 \cite、\ref 等 LaTeX 指令，防止翻译过程破坏文档结构。

• 逻辑增强：支持无损缩写（压缩字数但保留参数细节）和逻辑扩写（挖掘隐含的因果关系）。

• 标题拟定：提供多维度的标题生成方案，帮助快速确定最具吸引力的论文题目。

视觉流：

• 架构图设计：提供专门的 Visual Prompt，指导模型生成 DeepMind 风格的扁平化矢量架构图。

• 规范化图注：自动生成符合顶会格式的 Figure/Table Caption（智能区分 Title Case 与 Sentence Case），解决排版细节烦恼。

分析流：

• 审稿人模拟：预设严苛的审稿人视角，进行“红线审查”，提前发现 baseline 缺失或逻辑跳跃等拒稿风险。

• 告别数据堆砌：针对实验部分，禁止模型输出“A 比 B 高 0.5”这类缺乏洞察的浅层罗列，而是引导模型挖掘 SOTA 对比背后的参数敏感性与趋势。

Agent Skills 带来的自动化体验

该项目的核心价值在于将高阶的写作技巧固化为可复用的 Prompt 规范，并集成了当前最优秀的 Agent Skills。

相比于静态的 Prompt，Agent Skills 能够直接调用外部工具、读取文件，这才是真正的自动化体验。

该项目基于 OpenSkills (MCP) 标准，依赖本地 Node.js 环境，可以直接接入 Cursor 或 Claude Code，实现一次配置，永久复用。

1. 代码直接变论文

这是该项目最硬核的功能。借助 20-ml-paper-writing Skill，Agent 不再是一个聊天机器人，而是一个能读懂代码的合作者。