Paper Polish Workflow
16 项学术论文写作、润色与投稿技能套件 —— Claude Code Plugin。
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安装说明
在 Claude Code 会话中执行以下两步：
/plugin marketplace add Lylll9436/Paper-Polish-Workflow-skill
/plugin install paper-polish-workflow@paper-polish-workflow
安装后 16 个 Skills 立即可用，无需手动复制文件。
MCP 服务器配置（可选）
部分技能依赖外部 MCP 服务器，按需配置：
Semantic Scholar MCP（适用于 /ppw:literature）
通过 Semantic Scholar API 检索学术文献。配置步骤：
- 打开 Claude Code 设置 → MCP Servers。
- 添加 Semantic Scholar MCP 服务器（服务器键名：
semanticscholar）。
- 重启 Claude Code。
Chrome DevTools MCP（适用于 /get-paper）
通过浏览器自动化在 Google Scholar 搜索论文。配置步骤：
- 安装 Chrome DevTools MCP 服务器（参考 chrome-devtools-mcp）。
- 打开 Claude Code 设置 → MCP Servers，添加 Chrome DevTools MCP。
- 启动 Chrome 浏览器，开启远程调试端口。
- 重启 Claude Code。
技能清单
所有技能统一使用 ppw: 命名空间前缀，通过 /ppw:技能名 调用。
写作工作流
| 技能 | 触发示例 | 功能描述 |
|---|
/ppw:translation | 翻译这段中文为英文 | 将中文学术草稿翻译为投稿级英文，生成 LaTeX 格式输出，包含中英文段落对照。 |
/ppw:polish | 润色这段英文 | 通过快速修复或引导式多轮工作流润色英文学术文本，支持期刊风格适配与原地编辑追踪。 |
/ppw:de-ai | 降AI这段论文 | 检测并改写英文学术文本中的 AI 生成痕迹，两阶段工作流：扫描标记风险，再批量改写。 |
/ppw:reviewer-simulation | 审稿这篇论文 | 模拟同行评审，生成结构化双语审稿报告，包含评分与可操作的改进建议。 |
论文生成
| 技能 | 触发示例 | 功能描述 |
|---|
/ppw:repo-to-paper | 从我的实验仓库生成论文 | 扫描 Python ML 实验仓库，逐级生成论文大纲（H1/H2/H3），每级用户确认后推进，最终生成带证据标注、引用和双语输出的正文文本。 |
辅助工具
| 技能 | 触发示例 | 功能描述 |
|---|
/ppw:abstract | 帮我写摘要 | 使用五句话 Farquhar 公式生成或优化摘要，支持从零生成和改写现有摘要两条路径。 |
/ppw:cover-letter | 帮我写投稿信 | 生成投稿信，包含贡献声明、数据可用性声明、利益冲突声明和联系方式。 |
/ppw:experiment | 帮我分析实验结果 | 分析实验结果并生成有依据的讨论段落，两阶段：提取发现，再生成讨论。 |
/ppw:caption | 帮我写图表标题 | 生成或优化学术论文的图表标题，地理感知：支持研究区域、坐标系标注和数据来源。 |
/ppw:logic | 检查我的论文逻辑 | 验证论文各章节的逻辑一致性，追踪论证链，识别逻辑断裂、无支撑声明、术语不一致和数字矛盾。 |
/ppw:literature | 帮我找关于城市热岛的文献 | 通过 Semantic Scholar MCP 检索学术文献并生成经过验证的 BibTeX 引用。需要 Semantic Scholar MCP。 |
/ppw:visualization | 帮我选择合适的可视化方式 | 为实验数据推荐合适的图表类型，提供理由和工具提示，地理感知：空间数据时推荐分级地图、空间散点图等。 |
/get-paper | get-paper urban perception street view | 通过 Chrome DevTools MCP 在 Google Scholar 搜索论文，交互式选择后获取 BibTeX 引用。需要 Chrome DevTools MCP。 |
团队协作
| 技能 | 触发示例 | 功能描述 |
|---|
/ppw:team | ppw:team polish paper.tex | 团队协作模式：将论文拆分为章节，通过子代理并行运行任意适用技能（polish、translation、de-ai）。支持 LaTeX \section{} 和 Markdown # H1 拆分，包含概念验证质量门控。 |
维护工具
| 技能 | 触发示例 | 功能描述 |
|---|
/ppw:update | 更新技能 / sync skills | 从 GitHub 仓库下载最新的 skills 和 references 文件并更新本地版本。 |
快速上手
场景一：论文投稿流程
使用此工作链，将中文草稿一步步推进到可投稿的英文论文：
/ppw:translation — 将中文草稿翻译为学术英文，输出 LaTeX 格式。/ppw:polish — 对英文文本进行期刊级润色，保留修改记录。/ppw:de-ai — 扫描 AI 生成痕迹，对标记段落进行改写。/ppw:reviewer-simulation — 在投稿前获取包含评分和可操作建议的结构化模拟审稿报告。
场景二：从实验仓库生成论文
/ppw:repo-to-paper — 扫描 Python ML 仓库，生成完整论文大纲和正文。/ppw:polish — 润色生成的英文文本。/ppw:literature — 检索补充文献并生成 BibTeX。
场景三：图表辅助
准备图表时，配合使用这两个技能：
/ppw:caption — 生成或改进图表标题，地图类图表支持地理元数据。/ppw:visualization — 为实验数据推荐图表类型，附工具提示。
场景四：团队协作模式
对长论文进行章节级并行处理，适合全文润色、翻译或去 AI 痕迹：
/ppw:team polish paper.tex — 自动拆分论文为章节，选择目标章节，通过子代理对单个章节运行概念验证（PoC，Proof of Concept：先用一个子代理处理一个章节，确认输出质量与主会话一致后再扩展到全部章节）。- 确认子代理输出质量后，后续版本将支持全章节并行派发。
支持的子技能：polish、translation、de-ai。支持 .tex 和 .md 格式。
场景五：文献搜索流程
/ppw:literature — 通过 Semantic Scholar MCP 检索文献并生成经验证的 BibTeX 引用。/ppw:abstract — 使用五句话 Farquhar 公式生成或改写摘要。
参与贡献
发现了 Bug 或有功能需求？请在 GitHub 上提交 Issue：
- Bug 反馈 — 描述异常行为、触发的技能名称以及你的输入内容。
- 功能需求 — 描述你想要自动化的写作任务和期望的输出结果。
详细的贡献指南请参考 CONTRIBUTING.md 和 CONTRIBUTING_CN.md。
致谢
本项目的核心写作技能改编自 awesome-ai-research-writing 中的提示词模板——该仓库收录了来自顶级科研机构（MSRA、Seed、上海 AI 实验室）和高校（北大、中科大、上交大）的学术写作提示词。本项目将这些提示词重构为模块化的 Claude Code Skill，配备 YAML 前置配置、共享参考文件库和交互式多步工作流。
改编来源包括：翻译、润色、去 AI 痕迹、模拟审稿、摘要生成、图表标题、逻辑验证、实验分析和可视化建议等技能。投稿信、文献搜索和 repo-to-paper 技能为原创扩展。
ppw:abstract 中的 5 句摘要结构采用 Farquhar formula。
本项目的开发工作流由 get-shit-done 提供支持——一套基于 Claude Code 的结构化 AI 协作开发框架。
Installation
Run these two commands in a Claude Code session:
