前言¶

用智能体改论文时，常见问题不是「能不能生成一段文字」，而是修改能否对照实验记录和参考文献追溯依据，以及改动能否用工具做机械校验。纯提示词往往缺少可检查的产物结构，也难以在同一轮任务里完成全文审阅、落稿编辑和验证报告。

Paper-Agent-Skills（维护者 Scodive，GitHub 仓库 Scodive/Paper-Agent-Skills）把学术改稿、答辩 rebuttal 准备和汇报故事板拆成可被宿主 Agent 调用的技能，并附带不依赖模型 API Key 的 Python 工具，用于打包证据与校验编辑。同一套能力既可经 skills CLI 安装，也可作为 DeepSeek Harness（DSH）插件 bundle 注册到模型的技能目录。社区目录分类为工作流；截至资料抓取时，GitHub 显示约 20 stars、3 forks。

这是什么¶

一句话定位：面向自主 Agent 的学术研究与写作技能库，强调依据实验记录与参考文献做可追溯的改稿建议与校验。

DSH 侧 npm 包名为 dsh-paper-agent-skills（版本 0.2.0，MIT 许可证），要求 Node.js >= 20，DSH 版本 >=0.2.1-rc.1 且 <0.3.0-0。插件通过 cordis.patch.yml 将捆绑技能注册为 bundled skill provider，无需额外构建步骤。

核心功能¶

资料中明确包含的三类能力如下。

学术论文修订（academic-paper-writing）¶

宿主 Agent 执行审阅流程；捆绑 Python 工具负责证据打包与编辑校验。支持对照提供的实验记录与参考文献修订稿件，产出可追溯的建议、聚焦编辑与验证报告。

Rebuttal 准备¶

作为捆绑技能之一随插件分发；README 中说明 rebuttal 与幻灯片技能在 live DSH 场景下已加载，但未做端到端行为评估（见下文验证说明）。

演示 / 汇报故事板（presentation storyboarding）¶

同上，与论文修订、rebuttal 一并出现在技能 bundle 中。

输入与输出格式¶

输入（详见仓库 docs/input-formats.md）：

• 稿件：Markdown、单文件 TeX，或基于文本的 PDF
• 实验记录：JSON / CSV
• 参考文献：BibTeX / JSON

一次完整论文修订运行后，可在指定目录（例如 runs/review-01/results/）查看：

• suggestions.md：建议与未解决项
• revised.md 或 revised.tex：修订后正文
• changes.diff：具体 diff
• checks.md：机械检查与证据局限说明

安装与启用¶

作为 DSH 插件（推荐与本文读者直接相关）¶

插件要求 DSH 0.2.1 或更新版本，无构建步骤。在 DSH 环境中执行：

dsh plugin --profile web add dsh-paper-agent-skills

安装前请自行审阅 GitHub 源码 与许可证；DSH 插件以当前 dsh 进程权限运行，请勿在未检查来源与权限模型的前提下安装。

通用 Agent 目录安装（与 DSH 并列的另一条路径）¶

若需为共享 agent 目录安装全部技能并启用 Python 工具，README 给出以下步骤（需 Python 3.10+ 与 Node.js）：

npx skills add Scodive/Paper-Agent-Skills --agent universal --skill '*' --copy --yes
python3 -m venv .paper-agent-venv
.paper-agent-venv/bin/python -m pip install -r .agents/skills/academic-paper-writing/scripts/requirements.txt

安装完成后不必保留 git checkout；每条技能自带可执行工具与可读 runtime。其他宿主可通过 skills CLI 选择不同 --agent。

技能亦可在 skills.sh 目录 查阅。

典型用法¶

在工作目录打开 Agent 会话，按 README 示例给出任务说明（需指定 Python 解释器为虚拟环境中的解释器）：

Use academic-paper-writing to revise paper.tex against results.csv and references.bib. Use .paper-agent-venv/bin/python. Complete preparation, full-text review, edit application, and checks. Save the run to runs/review-01 and retain unresolved evidence gaps.

上述步骤覆盖准备、全文审阅、应用编辑与检查，并将运行结果写入 runs/review-01，同时保留无法闭合的证据缺口。完成后阅读 runs/review-01/results/ 下各产物文件即可核对建议、修订稿与检查结论。

验证与能力边界¶

仓库公开了一组工程与 DSH 联调结果（合成 fixture；完整 methodology 见 docs/validation.md）。节选如下，便于判断「工具链是否按设计工作」，而非写作质量或录用率：

README 明确说明：这些结果不能证明写作质量提升、科学正确性或接收率改善；rebuttal 与 slide 技能未做端到端行为评估。

适用场景与注意¶

适合需要在 Agent 工作流中，把「改稿」拆成可复查步骤的团队或个人：尤其是已有 paper.tex（或 Markdown 等支持格式）、结构化实验表与 .bib 参考文献，并希望在同一运行目录保留 diff 与 checks 的场景。

注意：

• 捆绑工具不校验参考文献真实性，不重现实验记录，PDF 版面不会被工具保留。
• 仓库中收录论文保留各自原许可证；与插件 MIT 许可证并存时需分别遵守。
• 除 DSH 插件路径外，使用 academic-paper-writing 脚本时需按 README 创建 .paper-agent-venv 并安装 requirements.txt。

结尾¶

Paper-Agent-Skills 把证据感知的论文修订、rebuttal 与汇报故事板打包为 DSH 可发现的技能，并用本地 Python 工具做证据打包与机械校验，适合作为学术写作类 Agent 工作流的基础件。目录页：skillhub.cn/plugins/Scodive/Paper-Agent-Skills；源码与文档：github.com/Scodive/Paper-Agent-Skills。