前言¶

用智能體改論文時，常見問題不是「能不能生成一段文字」，而是修改能否對照實驗記錄和參考文獻追溯依據，以及改動能否用工具做機械校驗。純提示詞往往缺少可檢查的產物結構，也難以在同一輪任務裏完成全文審閱、落稿編輯和驗證報告。

Paper-Agent-Skills（維護者 Scodive，GitHub 倉庫 Scodive/Paper-Agent-Skills）把學術改稿、答辯 rebuttal 準備和彙報故事板拆成可被宿主 Agent 調用的技能，並附帶不依賴模型 API Key 的 Python 工具，用於打包證據與校驗編輯。同一套能力既可經 skills CLI 安裝，也可作爲 DeepSeek Harness（DSH）插件 bundle 註冊到模型的技能目錄。社區目錄分類爲工作流；截至資料抓取時，GitHub 顯示約 20 stars、3 forks。

這是什麼¶

一句話定位：面向自主 Agent 的學術研究與寫作技能庫，強調依據實驗記錄與參考文獻做可追溯的改稿建議與校驗。

DSH 側 npm 包名爲 dsh-paper-agent-skills（版本 0.2.0，MIT 許可證），要求 Node.js >= 20，DSH 版本 >=0.2.1-rc.1 且 <0.3.0-0。插件通過 cordis.patch.yml 將捆綁技能註冊爲 bundled skill provider，無需額外構建步驟。

核心功能¶

資料中明確包含的三類能力如下。

學術論文修訂（academic-paper-writing）¶

宿主 Agent 執行審閱流程；捆綁 Python 工具負責證據打包與編輯校驗。支持對照提供的實驗記錄與參考文獻修訂稿件，產出可追溯的建議、聚焦編輯與驗證報告。

Rebuttal 準備¶

作爲捆綁技能之一隨插件分發；README 中說明 rebuttal 與幻燈片技能在 live DSH 場景下已加載，但未做端到端行爲評估（見下文驗證說明）。

演示 / 彙報故事板（presentation storyboarding）¶

同上，與論文修訂、rebuttal 一併出現在技能 bundle 中。

輸入與輸出格式¶

輸入（詳見倉庫 docs/input-formats.md）：

• 稿件：Markdown、單文件 TeX，或基於文本的 PDF
• 實驗記錄：JSON / CSV
• 參考文獻：BibTeX / JSON

一次完整論文修訂運行後，可在指定目錄（例如 runs/review-01/results/）查看：

• suggestions.md：建議與未解決項
• revised.md 或 revised.tex：修訂後正文
• changes.diff：具體 diff
• checks.md：機械檢查與證據侷限說明

安裝與啓用¶

作爲 DSH 插件（推薦與本文讀者直接相關）¶

插件要求 DSH 0.2.1 或更新版本，無構建步驟。在 DSH 環境中執行：

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

安裝前請自行審閱 GitHub 源碼 與許可證；DSH 插件以當前 dsh 進程權限運行，請勿在未檢查來源與權限模型的前提下安裝。

通用 Agent 目錄安裝（與 DSH 並列的另一條路徑）¶

若需爲共享 agent 目錄安裝全部技能並啓用 Python 工具，README 給出以下步驟（需 Python 3.10+ 與 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

安裝完成後不必保留 git checkout；每條技能自帶可執行工具與可讀 runtime。其他宿主可通過 skills CLI 選擇不同 --agent。

技能亦可在 skills.sh 目錄 查閱。

典型用法¶

在工作目錄打開 Agent 會話，按 README 示例給出任務說明（需指定 Python 解釋器爲虛擬環境中的解釋器）：

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.

上述步驟覆蓋準備、全文審閱、應用編輯與檢查，並將運行結果寫入 runs/review-01，同時保留無法閉合的證據缺口。完成後閱讀 runs/review-01/results/ 下各產物文件即可覈對建議、修訂稿與檢查結論。

驗證與能力邊界¶

倉庫公開了一組工程與 DSH 聯調結果（合成 fixture；完整 methodology 見 docs/validation.md）。節選如下，便於判斷「工具鏈是否按設計工作」，而非寫作質量或錄用率：

README 明確說明：這些結果不能證明寫作質量提升、科學正確性或接收率改善；rebuttal 與 slide 技能未做端到端行爲評估。

適用場景與注意¶

適合需要在 Agent 工作流中，把「改稿」拆成可複查步驟的團隊或個人：尤其是已有 paper.tex（或 Markdown 等支持格式）、結構化實驗表與 .bib 參考文獻，並希望在同一運行目錄保留 diff 與 checks 的場景。

注意：

• 捆綁工具不校驗參考文獻真實性，不重現實驗記錄，PDF 版面不會被工具保留。
• 倉庫中收錄論文保留各自原許可證；與插件 MIT 許可證並存時需分別遵守。
• 除 DSH 插件路徑外，使用 academic-paper-writing 腳本時需按 README 創建 .paper-agent-venv 並安裝 requirements.txt。

結尾¶

Paper-Agent-Skills 把證據感知的論文修訂、rebuttal 與彙報故事板打包爲 DSH 可發現的技能，並用本地 Python 工具做證據打包與機械校驗，適合作爲學術寫作類 Agent 工作流的基礎件。目錄頁：skillhub.cn/plugins/Scodive/Paper-Agent-Skills；源碼與文檔：github.com/Scodive/Paper-Agent-Skills。