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ALL-in-ALL ReSearching Workflow Skill

GitHub License: MIT

从论文阅读到论文表达的一体式科研 workflow skill 集合。

本项目整合前沿开源科研工具的设计理念，构建原创 brainstorm 能力，将文献综述、论文阅读、选题、实验设计、绘图、写作、润色、审稿检查等分散环节串联为一个连续的、可追溯的工作流。

GitHub 仓库：https://github.com/timesbye/ALL-in-ALL_ReSearching_Workflow_Skill

项目定位

这个项目做的事情其实很简单——把散落在各处的好工具串到一起，补上缺失的关键环节，再让它们按正确顺序跑起来：

  1. 引入已有的好工具：文献综述、论文阅读、学术写作、科研绘图、实验设计……这些领域已经有成熟的开源方案，我们直接引用它们的设计理念，不再重复造轮子
  2. 补上缺失的关键环节：现有的工具链里，最缺的就是一个能主动质疑、检索已有方案、收敛到可执行方向的 brainstorm 能力——这就是我们原创的 critical-ideation Skill
  3. 让它们按正确顺序跑起来：通过路由规则、项目模板和产物目录，把综述 → 阅读 → 选题 → 实验设计 → 绘图 → 写作 → 润色 → 审稿检查串成一个顺序依赖的连续工作流

补充声明：本项目的核心是 Skill 整合概念。各 Skill 均为 prompt 模块，后续会根据开源项目进展及前沿方向持续更新和替换，确保工作流始终与最新实践保持同步。

九类核心能力

能力 来源 用途
文献综述 Skill 参考 CAICAIIs/Auto-Scholar (MIT)；v4 引用验证参考 PaperOrchestra，期刊质量排序参考 Paperguide.ai，合规检查参考 ARS 系统性文献综述、引用验证、期刊质量排序、多论文数据提取、系统综述合规检查
论文阅读 Skill 参考 917Dhj/DeepPaperNote 深度阅读单篇论文、生成结构化研究笔记
Critical Ideation Skill 本项目原创；v4 辩论机制参考 Google AI Co-Scientist，五维构思框架参考 Supervisor-Skills brainstorm、主动质疑、正反辩论、竞品检索、方向重构、MVP 收敛、五维构思
实验设计 Skill 参考 wjgoarxiv/autoresearch-skill (MIT) 实验方案设计、变量控制、消融实验规划
科研绘图 Skill 参考 ChenLiu-1996/figures4papers；v4 VLM 审查参考 PaperOrchestra 和 AI Scientist-v2 论文级 matplotlib 图、VLM 图表审查、概念示意图生成
引导式论文写作 Skill 参考 ShiyangZheng/scholarly；v4 JSON 大纲参考 PaperOrchestra，引用接地参考 LiRA，并行写作参考 AutoSurvey2，风格校准和 Material Passport 参考 ARS，Introduction Flowchart 参考 Supervisor-Skills 结构化 JSON 大纲、引用接地校验、并行章节写作、风格校准、产物溯源、引言流程图
学术写作 Prompt 库 引用 Leey21/awesome-ai-research-writing 润色、翻译、实验分析、reviewer 检查
审稿检查 使用 awesome-ai-research-writing 中的 reviewer_check prompt；v4 评审+回滚参考 PaperOrchestra，多角度评审参考 AI Scientist-v2，完整性闸门和反谄媚协议参考 ARS 多角度评审、评审+回滚机制、结构化评分、完整性闸门、反谄媚协议
Deep Research Skill (v4 new) 参考 Paperguide.ai 的 Deep Research 自动发现→筛选→提取→趋势分析→综合报告

Workflow 链条

literature-review → paper-reading → critical-ideation → experiment-design → scientific-figure-making → scholarly-writing + awesome-ai-research-writing → reviewer_check
  1. literature-review：系统性综述领域现状，识别研究 gap（v4: + 引用验证 + 期刊质量排序 + Workbooks 提取 + 合规检查）
  2. paper-reading：深度阅读关键论文，生成结构化笔记
  3. critical-ideation：先筛方向，不让项目在错误的 idea 上浪费时间（v4: + 正反辩论机制 + 五维构思框架）
  4. experiment-design：设计实验方案，规划变量控制与消融实验
  5. scientific-figure-making：把方向绑定到可见证据，而不是抽象口号（v4: + VLM 审查闭环 + 概念示意图）
  6. scholarly-writing：从零构建论文骨架，按章节引导写作（v4: + 结构化 JSON 大纲 + 引用接地 + 并行写作 + 风格校准 + Material Passport + Introduction Flowchart）
  7. awesome-ai-research-writing：把草稿润色到论文级表达
  8. reviewer_check：防止过度 claim，逼着结论回到证据边界内（v4: + 多角度评审 + 评审回滚 + 完整性闸门 + 反谄媚协议）

Deep Research Pipeline (v4 new)

deep-research → (optional) critical-ideation → scholarly-writing + awesome-ai-research-writing → reviewer_check

v4 变更摘要

基于 2026 年初 AI 科研工具领域全景比对（详见 Version4_20260515/Paper_比对.md），v4 重点补齐了以下核心质量短板：

变更 来源借鉴 说明
引用验证 (Stage 3.5) PaperOrchestra Semantic Scholar API 验证 + LLM 降级验证
期刊质量排序 (Stage 4.5) Paperguide.ai SJR/SNIP 期刊质量指标
Workbooks 结构化数据提取 Paperguide.ai 多论文对比提取表
结构化 JSON 大纲 PaperOrchestra 含可视化计划、文献策略、章节计划
引用接地校验 (Stage 2.5) LiRA 写作过程中实时校验引用真实性
并行章节写作 AutoSurvey2 各章节可并行撰写后整合
VLM 图表审查闭环 PaperOrchestra / AI Scientist-v2 生成→VLM 检查→修正→再检查
概念示意图生成 PaperOrchestra PaperBanana 思路的概念图 prompt
正反辩论机制 Google AI Co-Scientist Generate-Debate-Evolve 循环
评审+回滚机制 PaperOrchestra 仅当总分提升时接受修改
多角度评审 AI Scientist-v2 5 份独立评审 + AC Meta-review
完整性闸门 ARS 7项AI失败模式清单，关键阶段强制检查
反谄媚协议 ARS 魔鬼代言人机制，防止AI降低批评强度
风格校准 ARS 学习用户写作风格，减少AI味
Material Passport ARS 产物溯源链，记录每段内容生成来源和验证状态
Introduction Flowchart Supervisor-Skills 结构化引言写作流程图模型
五维构思框架 Supervisor-Skills 更高/更快/更强/更省/更广的Idea评估维度
合规检查 ARS PRISMA-trAIce 17项 + RAISE 4原则系统综述合规
Deep Research Skill Paperguide.ai 自动发现→筛选→提取→趋势分析→综合报告

Repository Layout

ALL-in-ALL_ReSearching_Workflow_Skill/
|-- README.md
|-- LICENSE
|-- ROUTER.md
|-- cli.py                            (交互式 CLI 入口)
|-- DEPENDENCIES.md                   (上游依赖声明)
|-- docs/
|   `-- USAGE.md
|-- prompt-libraries/
|   `-- awesome-ai-research-writing/   (引用入口，需单独 clone 上游仓库)
|-- skills/
|   |-- literature-review/             (参考 Auto-Scholar + PaperOrchestra + Paperguide)
|   |   |-- SKILL.md
|   |   `-- templates/
|   |       |-- review_scope.md
|   |       |-- paper_summary_table.md
|   |       `-- workbooks_extraction.md (v4 new)
|   |-- paper-reading/                 (参考 DeepPaperNote 编写的使用指南)
|   |   |-- SKILL.md
|   |   `-- templates/
|   |-- critical-ideation/             (本项目原创 + Google AI Co-Scientist)
|   |   |-- SKILL.md
|   |   |-- templates/
|   |   |   |-- idea_card.md
|   |   |   |-- search_log.md
|   |   |   |-- decision_matrix.md
|   |   |   |-- critique_checklist.md
|   |   |   |-- mvp_plan.md
|   |   |   `-- debate_log.md          (v4 new)
|   |   `-- examples/
|   |-- experiment-design/             (参考 autoresearch-skill 编写的使用指南)
|   |   |-- SKILL.md
|   |   `-- templates/
|   |-- scientific-figure-making/      (参考 figures4papers + PaperOrchestra + AI Scientist-v2)
|   |   |-- SKILL.md
|   |   |-- references/
|   |   `-- templates/
|   |       `-- concept_diagram.md     (v4 new)
|   |-- scholarly-writing/             (参考 Scholarly + PaperOrchestra + LiRA + AutoSurvey2)
|   |   |-- SKILL.md
|   |   `-- templates/
|   `-- deep-research/                 (v4 new, 参考 Paperguide.ai)
|       |-- SKILL.md
|       `-- templates/
|-- prompts/
|   |-- reviewer_check.md              (v4 enhanced: 多角度评审 + 回滚)
|   |-- review_scorecard.md            (v4 new)
|   |-- experiment_analysis.md
|   |-- figure_generation.md
|   |-- paper_figure_full_pipeline.md
|   |-- polish_cn.md
|   `-- translate_cn_to_en.md
|-- templates/
|   `-- project_ai/
|-- examples/
|   `-- GeoAgent-Thesis/
`-- scripts/

Quick Start

方式一：交互式 CLI / Interactive CLI

python cli.py

启动后可选择：

  • 完整 Workflow：文献综述 → 论文阅读 → 选题构思 → 实验设计 → 绘图 → 写作 → 润色 → 审稿检查
  • Idea Brainstorm：与 Critical Ideation Skill 对质，可联动文献综述、论文阅读、实验设计
  • Paper Writing：科研绘图 + 引导式论文写作 + 学术润色 + 审稿检查
  • Deep Research：深度研究 → 趋势分析 → 综合报告 (v4 new)

CLI 会根据选择自动生成任务提示，复制到 Trae / Codex 中执行即可。

方式二：手动配置

  1. 复制模板到你的科研项目目录。
  2. 通过 scripts/link_to_project.ps1 或 scripts/link_to_project.sh 把本仓库链接到目标项目的 .ai/toolkit/。
  3. 在 Trae / Codex 中先读取：
.ai/PROJECT_RULES.md
.ai/toolkit/ROUTER.md
  1. 若使用 Codex 全局 skill，可执行：
.\scripts\install_to_codex.ps1

Typical Workflows

  • 仅文献综述：使用 skills/literature-review/
  • 仅论文阅读：使用 skills/paper-reading/
  • 仅 ideation / 选题：使用 skills/critical-ideation/
  • 仅实验设计：使用 skills/experiment-design/
  • 仅绘图：使用 skills/scientific-figure-making/
  • 仅论文写作：使用 skills/scholarly-writing/
  • 仅润色/翻译：使用 prompt-libraries/awesome-ai-research-writing/
  • 深度研究报告：使用 skills/deep-research/ (v4 new)
  • 完整流程：综述 → 阅读 → 选题 → 实验设计 → 绘图 → 写作 → 润色 → reviewer 检查

详见 ROUTER.md。

Example Project

仓库内置了示例项目，展示完整 workflow：

Third-Party Acknowledgments

项目 作者 用途 许可证
Auto-Scholar CAICAIIs 文献综述 Skill 设计参考 MIT
DeepPaperNote 917Dhj 论文阅读 Skill 设计参考 未声明
autoresearch-skill wjgoarxiv 实验设计 Skill 设计参考 MIT
Scholarly ShiyangZheng 引导式写作 Skill 设计参考 未声明
awesome-ai-research-writing Leey21 学术写作 Prompt 库 未声明
figures4papers Chen Liu (Yale) 科研绘图范式参考 未声明
PaperOrchestra Google Cloud AI Research v4 引用验证、JSON 大纲、VLM 审查、评审回滚参考 学术参考
AI Scientist-v2 Sakana AI / Oxford / UBC v4 VLM 审查、多角度评审参考 学术参考
Google AI Co-Scientist Google Research v4 正反辩论机制参考 学术参考
LiRA 学术研究 v4 引用接地校验参考 学术参考
AutoSurvey2 学术研究 v4 并行章节写作参考 学术参考
Paperguide.ai Paperguide v4 期刊质量排序、Workbooks 提取、Deep Research 参考 商业产品
ARS Edward Cheng-I Wu v4 完整性闸门、反谄媚协议参考 开源 Plugin
DeepScientist 西湖大学 (ICLR 2026) Findings Memory 科研长程记忆参考 开源
AI-Researcher 港大 HKUDS (NeurIPS 2025) Knowledge Acquisition Agent、Idea Generator 参考 开源
SciDER William & Mary 等 Data Analysis Agent、自进化记忆参考 开源
Supervisor-Skills 港科大 HKUSTDial Introduction Flowchart、五维构思框架参考 开源
  • 本项目不复制分发上述仓库的原始内容
  • 各 Skill 目录为本项目基于上游理念编写的使用指南
  • skills/critical-ideation/ 为本项目原创内容

详见 LICENSE 中的 Third-Party Acknowledgments 部分。

License

本项目原创内容采用 MIT License 授权。

上游项目的原始内容归各自作者所有，适用其各自的使用条款。

About

A reusable AI Research Toolkit for academic writing, scientific figure making, and critical ideation - ReSearching Figures Workflow

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