开题没思路，不知道从哪里下手；
写着写着，整篇文章逻辑开始散；
文献综述整理了一大堆，研究空白还是找不准；
用 AI 生成了一段看似流畅的文字，结果一查引用，发现不少文献根本不存在。
做科研写作时，很多人第一反应是到处找 AI 工具。看到一个收藏一个，工具攒了一堆，真正开始写论文，脑子还是乱的。
问题不在于工具不够多，而是没有按论文写作流程去用。
今天分享 5 套面向科研写作的 AI Skill，覆盖从前期调研、框架搭建、主线梳理、文献综述，到投稿前引用核验的完整流程。新手也可以按步骤上手。
这5个 Skill 分别是：
academic-research-skills-codex学术研究套件Research-Paper-Writing-Skills论文写作技能包PaperSpine论文主线梳理工具literature-survey-skill文献综述工作流citation-check-skill引用核验工具
不建议一上来把 5 个工具全部加载。更稳妥的方式，是根据你当前论文写作卡在哪一步，按需调用。
推荐使用顺序是：
第一步：先搭论文底座
如果你还处在开题阶段，甚至不知道从哪里开始，优先用 academic-research-skills-codex。
它更像一个科研写作总工作台，适合用来做前期调研、搭建研究框架、梳理论文方向，也可以在初稿完成前做一次自查。
简单说，它解决的是“这篇论文到底要怎么起步”的问题。
底座搭好之后，再用 Research-Paper-Writing-Skills 进入具体章节写作。它更适合处理摘要、引言、研究方法、结论等论文核心部分。
当你遇到段落衔接不顺、章节结构薄弱、论点和证据对不上时，可以用它辅助重写和补强。
但要注意：它可以帮你生成和优化文字，不代表参考文献和数据就一定可靠。凡是涉及引用、数据、实验结论的地方，都必须人工核实。
第二步：用 PaperSpine 稳住论文主线
很多论文写到一半会出现一个问题：材料很多，句子也通顺，但整篇文章越写越散。
这时候适合用 PaperSpine。
它的核心作用是帮你拉直论文主线，重新检查研究动机、核心问题、论证链条和案例支撑是否连贯。
动笔前，可以用它梳理你到底要回答什么科学问题；写作中途如果发现逻辑跑偏，也可以拿它回来校准结构。
一句话概括：PaperSpine 管的是论文的主线骨架，防止文章写着写着散掉。
第三步：用 literature-survey-skill 处理文献综述
主线理顺之后，就要处理最难啃的文献综述。
literature-survey-skill 更适合在你已经搜集了一批相关文献之后使用。它可以帮你梳理文献全景、做主题分组，并辅助分析研究缺口。
尤其是做跨学科研究时，使用前最好先把研究问题和核心关键词整理清楚。问题越明确，输出越有参考价值。
可以这样搭配：
PaperSpine 负责论文主线，
literature-survey-skill 负责文献脉络，
一个管逻辑，一个管综述，配合起来会更稳。
第四步：投稿前一定要做引用核验
AI 写出来的段落，最容易让人放松警惕。因为它读起来很顺，格式也像那么回事，但引用可能是假的。
常见问题包括：
- 文献根本不存在；
- 作者、年份、标题对不上；
- 引用文献存在，但根本不支持当前论点；
- AI 自动补了一条看似专业的参考文献。
所以投稿前，建议用 citation-check-skill 做一次引用核验。
它主要适合检查三类问题：
- 每个关键论点背后是否有可靠引用支撑；
- 引用来源是否真实存在；
- claim 和 citation 是否真正匹配。
不管是 AI 生成的段落、PPT、文献综述，还是研究报告，投稿前都值得跑一遍。
但也要记住：引用核验工具只能帮你排查风险，不能代替人的学术判断。最终还是要自己回到原文，确认引用是否真实、准确、合适。
AI 科研工具本质上还是辅助工具。
它可以帮我们调研资料、梳理逻辑、生成初稿、排查引用问题，但真正决定论文质量的，仍然是研究问题是否清楚、论证是否扎实、数据和文献是否经得起核验。
不要盲目堆工具。
先判断自己卡在哪一步，再选择对应的 Skill。
这样 AI 才是在帮你写论文，而不是把你的思路越带越乱。