Codex论文辅助全流程

Codex论文辅助全流程

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怎么用Codex和AI,把论文写作变成一个真实、可追踪、可迭代、可核对的系统。

几个好用的skill

在开始前,先介绍几个综合能力最强的skil,它们不是只做一个小功能,而是能贯穿论文的多个阶段。

Skill 通常由操作说明、参考资料和可选脚本组成,帮助 Codex 按既定流程完成任务。安装 Skill 后,部分功能仍需要 Python、数据库权限或额外工具支持。OpenAI 官方说明

K-Dense-AI / scientific-agent-skills

适合需要科学计算、数据库检索、数据分析和可视化的研究者,尤其涉及生物、化学、医学等领域。它包含许多独立技能,可以根据任务挑选。

项目与安装地址

安装方法

先安装 Node.js,再在终端运行下面的命令,按安装器提示选择 Codex 和需要的技能。

powershell 复制代码
npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills

或直接将给codex发送:

为我安装这个skill:https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills)

使用示例

把数据文件交给 Codex,并说明分析目标。

text 复制代码
使用已安装的 Scientific Agent Skills 分析这份实验数据。
先检查缺失值和异常值,再根据实验设计选择统计方法,
输出分析代码、图表和结果解释。

涉及专业数据库或 Python 包时,再配置对应依赖。

Yuan1z0825 / nature-skills

围绕论文工作组织的一组技能,覆盖文献检索、论文阅读、写作、绘图、润色、模拟审稿、返修回复和论文转 PPT。适合希望逐步搭建论文辅助流程的用户。

项目与安装地址

安装方法

可以先从论文阅读开始。在终端运行下面的命令,安装 nature-reader 及其共享支持包。

powershell 复制代码
npx skills add Yuan1z0825/nature-skills --global --agent codex --skill nature-reader --skill nature-shared --copy

其他技能可先查看清单,再按需添加。

powershell 复制代码
npx skills add Yuan1z0825/nature-skills --list

使用示例

上传论文 PDF 后,可以这样使用。

text 复制代码
使用 nature-reader,把这篇论文做成中英文对照 Markdown,
保留图表位置、图注和来源对应关系。

随后可按需要安装 nature-paper2ppt 做汇报、nature-polishing 润色、nature-response 写返修回复。单独安装时要保留共享依赖和完整目录。

Imbad0202 / academic-research-skills-codex

适合研究问题梳理、文献综述、论文框架和实验规划。当前版本通过 academic-research-suite 这一个入口组织多个研究流程,强调研究者参与判断。

项目与安装地址

安装方法

把下面这段发给 Codex。

text 复制代码
使用 $skill-installer,从以下仓库安装 skills/academic-research-suite。
https://github.com/Imbad0202/academic-research-skills-codex
保留完整目录,遇到同名安装先比较版本,不覆盖本地修改。

使用示例

安装后开启新任务。

text 复制代码
使用 academic-research-suite,帮我把"生成式 AI 对高校教学的影响"
收敛成可研究的问题。先检查研究范围和证据缺口,
再提出检索策略与论文提纲。

它适合在正式写正文之前,把研究问题和论证结构理清楚。

leo-lilinxiao / codex-autoresearch

适合有代码和明确评价指标的研究任务,例如复现实验、改进运行速度或降低模型误差。它会反复修改、验证,并保留有效改动、回退失败尝试。

项目地址 · 安装教程

安装方法

在 Codex 对话中发送下面的内容。

text 复制代码
$skill-installer install https://github.com/leo-lilinxiao/codex-autoresearch

使用前准备好 Git 仓库、Python 3.11 及以上版本和可重复运行的评价脚本。

使用示例

text 复制代码
使用 codex-autoresearch,尝试降低验证集 MAE。
只允许修改模型代码,保持数据划分和评价脚本不变,
最多运行 10 轮,记录每轮结果。

其中的 MAE 需要由实际评价脚本计算。项目涉及自动提交和回退,适合在独立实验分支使用。文档推荐的 Full Access 会扩大权限,不能把它当成安装所有 Skills 的通用前提。

zLanqing / codex-claude-academic-skills

面向中文科研工作,主要包含三个技能,分别负责论文写作、Word/PPT 生成和科学计算。科学计算部分偏 MATLAB、Python 与光电工程。

项目与安装地址

安装方法

把下面这段发给 Codex。

text 复制代码
使用 $skill-installer,从以下仓库按需安装完整技能目录。
https://github.com/zLanqing/codex-claude-academic-skills

本次先安装 research-writing-skill。
另外两个可选目录是 office-academic-skill 和 scientific-toolkit-skill。

使用示例

text 复制代码
使用 research-writing-skill,根据这些实验结果起草中文"结果与讨论"。
保留公式和变量,区分已有证据与推测,缺少数据的位置明确标注。

需要阅读报告或答辩 PPT 时,再安装 office-academic-skill。该项目 README 的部分命令仍含占位用户名,复制时应使用上面的真实仓库地址。

所有项目安装后,都应检查技能是否被识别,并用一份小样例验证。没有出现时,开启新任务或重启 Codex。官方安装说明

文献管理

工具

Undermind论文调研,从研究问题到找到论文

https://www.undermind.ai/

connectedpapers:输入文献,展示该文献所有的关系网,从单篇论文到看到网络

https://www.connectedpapers.com/

zotero文献管理工具

使用codex连接zotero

让codex读取Zotero中的文献,对文献进行分析

论文展示

论文汇报需要围绕听众重新安排内容,先讲清研究问题,再用关键图表解释方法与结果。展示工具选得合适,后续修改会省不少时间。

项目 主要作用 论文展示中的用途
obra / superpowers 需求梳理、开发计划与验证 组织复杂论文展示网站的开发
anthropics / frontend-design 视觉方向、字体与版式设计 制作论文项目主页和展示页面
nextlevelbuilder / ui-ux-pro-max-skill 设计系统与交互建议 安排信息层级、配色和阅读路径
pbakaus / impeccable 设计评估与精修 检查排版、对比度和页面一致性
vercel-labs / agent-skills 网页规范与 React 性能指导 检查论文网站的交互和性能
zarazhangrui / frontend-slides HTML 幻灯片生成 制作组会、报告和录屏用网页演示

重点推荐:

Superpowers,组织复杂展示项目的开发

Superpowers 是一套通用软件开发方法与技能集合,涵盖需求讨论、计划、实现和验证。它适合带交互实验、结果筛选或多个页面的论文网站,简单汇报可以直接使用演示技能。项目与安装说明

安装

根据项目当前文档,在 Codex 桌面端打开 Plugins,搜索 Superpowers,按提示安装。入口随客户端版本变化时,以仓库的 Codex 安装部分为准。

使用

先准备论文简介、目标读者和想展示的交互功能,再把下面这段交给 Codex。

text 复制代码
使用 Superpowers 的开发流程,为这篇论文规划一个展示网站。
读者是本领域研究生,需要展示研究问题、方法、结果和代码入口。
先梳理页面结构与交互需求,给出实施计划,确认后再开发。

预期先得到可讨论的方案,再进入实现。它本身不保证页面具有某种视觉风格。

Frontend Slides,直接制作网页幻灯片

这是图中最直接面向演示稿的技能,可以从内容生成 HTML 幻灯片,也支持把已有 PowerPoint 转成网页演示。当前文档采用固定 16∶9 画布,图中的 3∶4 不应写成项目默认规格。项目与安装说明

接入 Codex

项目主要以 Claude Code 插件形式分发,同时明确支持其他能读取文件和运行命令的编码智能体使用核心技能。在 Codex 中可发送下面这段。

text 复制代码
请读取并使用这个仓库的 Frontend Slides 技能。
https://github.com/zarazhangrui/frontend-slides
从 SKILL.md 开始,按需读取配套样式、模板和脚本。
如果安装到本地,请保留完整支持文件,并避免重复安装。

使用

准备论文 PDF、关键图件和汇报时长,然后发送下面的请求。

text 复制代码
使用 Frontend Slides,根据这篇论文制作中文网页幻灯片。
汇报时长 12 分钟,约 10 页,采用 16∶9 画布。
先提取研究问题、方法、主要结果和局限,给出逐页提纲。
然后生成风格预览,确认后完成 HTML 演示稿。
每页围绕一个核心结论,图表标注原论文图号。
另附逐页讲稿,完成后检查文字溢出和翻页操作。

生成后用浏览器打开 HTML,并检查图片与字体是否正常加载。需要离线汇报时,额外要求资源本地化并断网验证。网页演示可以用于录屏讲解,但录屏需要另行操作。

最新论文追踪

持续追踪文献,可以先让 Codex 按研究方向筛选新论文,生成日报,再把值得精读的文章整理到文献库。这样每天先看少量候选,周末再集中阅读和归纳。

项目 主要用途 适合什么阶段
academic-research-skills-codex 研究问题梳理、检索策略和文献综述 明确追踪范围与周期性研究总结
daily-literature-digest-skill 检索新论文、整理摘要、保存日报并通过 Gmail 发送 日常发现候选论文
research-radar-paper-vault 包含日报技能,并增加本地可视化文献库 筛选后精读、分类与回顾

ARS-Codex,先把追踪范围定清楚

academic-research-skills-codex 通过 academic-research-suite 统一组织研究问题梳理、文献综述、论文写作与评审等流程。在论文追踪中,它适合先制定检索策略,再帮助归纳一段时间内的研究进展。定期运行需要另行配置调度。项目与安装说明

安装方法

在 Codex 对话中发送下面这段。

text 复制代码
使用 $skill-installer,从以下仓库安装 skills/academic-research-suite。
https://github.com/Imbad0202/academic-research-skills-codex
保留完整目录;如果本地已有安装,先比较版本,不重复覆盖。

使用示例

text 复制代码
使用 academic-research-suite,为我的研究建立文献追踪策略。
研究主题是建筑能耗预测与智能控制。
请整理中英文关键词、同义词、重点作者和期刊,以及排除条件。
区分必读方向与扩展方向,并用一批检索结果检查范围是否合适。

有了日报存档后,还可以让它做周度归纳。

text 复制代码
使用 academic-research-suite,整理本周文献日报。
按研究问题和方法归类,比较与已有工作相比增加了哪些证据,
指出值得精读的论文。只读过摘要的条目要明确标注。

Daily Literature Digest,生成每日文献简报

这个技能通过 Crossref、OpenAlex 和 arXiv 获取与关键词匹配的论文元数据和摘要,生成本地 Markdown 日报,并在 Gmail 已连接时发送邮件。无人值守的日常运行以公开元数据和摘要为依据,不自动登录出版社获取受限全文。项目与安装说明

安装方法

在 Codex 中发送下面这段。

text 复制代码
使用 $skill-installer,从以下仓库安装 daily-literature-digest 目录。
https://github.com/xuezheng627/daily-literature-digest-skill
保留脚本和参考文件,检查运行所需的 Python 环境。

先试跑一次

准备研究关键词、输出语言和一个固定工作目录,再使用下面的示例。

text 复制代码
使用 daily-literature-digest,先试跑一次文献检索。
研究主题是建筑能耗预测与智能控制,输出中文。
关键词包括 building energy prediction、HVAC control、
reinforcement learning 和 model predictive control。
先生成本地 Markdown 日报,不发送邮件,也不创建定时任务。
列出论文链接、匹配关键词、推荐理由和已读取的材料范围。

检查结果后再调整词组。该技能默认采用较宽的匹配规则,命中一个配置关键词就可能纳入候选,宽泛词容易带来无关结果。技能工作流说明

配置每日运行

试跑通过后,再连接 Gmail,并把邮箱占位符替换为自己的地址。

text 复制代码
沿用已经验证的文献配置,创建每日文献日报。
每天北京时间 09:00 执行,时区为 Asia/Shanghai。
保存本地 Markdown 存档,并发送到 我的邮箱地址。
请先验证 Gmail 连接并发送一封测试日报,再建立定时任务。
明确记录实际工作目录、配置文件和可用的 Python 路径。

按仓库设计,邮件通过 Gmail 连接器发送,无需提供 SMTP 密码。连接不可用时,应保留本地日报并标记邮件未发送。邮件与运行说明

Research Radar + Paper Vault,整理值得保留的论文

这个仓库包含 daily-literature-digestpaper-vault 两个技能。前者发现候选论文,后者生成可搜索、可分类的本地网页文献库。默认只有读过可访问全文或本地 PDF 的论文才进入正式库,缺少全文的文章进入待处理队列。项目与安装说明

安装方法

这个仓库也包含日报技能,与上一项有重叠。 如果上一项已经安装,先比较两个版本,通常只需补装 paper-vault

text 复制代码
使用 $skill-installer,从以下仓库安装 paper-vault 目录。
https://github.com/xuezheng627/research-radar-paper-vault
检查本地是否已有 daily-literature-digest。
已有时先验证兼容性,不自动覆盖;没有时再安装配套日报技能。

使用示例

日报运行后,选出值得精读的条目并提供可用全文。

text 复制代码
使用 paper-vault,整理本周日报中 High 和 Medium 优先级的论文。
阅读可访问全文或我提供的 PDF 后,再加入正式文献库。
缺少全文的条目放入待全文队列。
按照我的研究方向分类,大类不超过 5 个。
每篇保留来源链接、方法、主要结果、局限与后续阅读建议。

这里的 High 和 Medium 表示推荐优先级,不能直接当作论文质量评级。生成卡片后,还应抽查其内容是否有全文依据。Paper Vault 工作流

打开本地文献库

进入生成的 paper-vault-site 文件夹,在终端运行下面的命令。

powershell 复制代码
python -m http.server 8766 --bind 127.0.0.1

然后在浏览器打开 本地 Paper Vault。服务运行期间保留终端,结束后按 Ctrl+C 停止。页面保存在本地,这一步不会把文献库发布到互联网。

从一次检索到稳定的日报与周报

第一步,确定追踪范围

写清研究主题、关键词和排除条件。作者、期刊或会议可以作为进一步筛选要求,但要确认当前检索脚本支持相应字段;不支持时,需要补充筛选步骤,不能只把要求写进提示词就认为已经实现。

第二步,验证去重与阅读依据

建议在首次试跑时加入以下验收要求。这些是需要检查的工作流目标,不代表所有脚本默认都已完整实现。

text 复制代码
检查同一论文在不同数据源中是否重复,优先按 DOI 或 arXiv ID 匹配。
没有稳定标识时,结合标题和作者核对,不要误合并不同论文。
检查历史记录,避免把已推荐论文反复当作新增论文。
对预印本与正式发表版本标注关联关系。
没有摘要时只列为候选,不推断方法和结果。

日报首页可以精选 3 至 5 篇,其余匹配结果保留在完整存档中。当天没有合适论文时说明情况,不必凑数。数据库收录可能滞后,追踪结果也不能保证覆盖全部新发表论文。

第三步,建立并检查定时任务

先验证普通对话中的流程,再创建定时任务。当前官方文档将管理入口称为 Scheduled,可查看任务与运行结果;图中的"左上角仪表盘/任务"不宜作为所有版本都适用的固定路径。官方定时任务说明

配置完成后检查执行时间、时区、工作目录和接收方式,并查看首次定时运行是否真正生成了存档。

本文两个文献项目采用本地工作目录,本地调度依赖电脑和应用处于可运行状态。 关机、睡眠或网络异常可能影响执行,不能默认获得全天候云端服务。本地任务运行条件

第四步,增加周报

日报积累稳定后,可以再添加一个汇总现有存档的周任务。

text 复制代码
每周五北京时间 18:00,汇总本周文献日报和全文阅读笔记。
按主题归类,选出最值得精读的论文,说明推荐依据。
区分摘要判断与全文结论,并列出待获取全文的文章。
保存中文 Markdown 周报,注明实际覆盖日期和数据源失败情况。

第五步,保留状态与配置

保存检索配置、历史日报和去重状态。更新 Skill 时保留这些运行数据,避免更新后重复推荐旧论文。修改关键词或发送时间时,更新已有任务,并检查旧任务是否仍在运行。

首次搭建的验收标准可以很具体。 同一批数据再次运行不会重复当作新增内容,日报能说明读过哪些材料,邮件发送失败会被记录,缺少全文的文章也能找到后续处理入口。

学习参考

【同济博一|我的Codex论文辅助全流程】 https://www.bilibili.com/video/BV1cV3b67Ehs/?share_source=copy_web\&vd_source=9bd30904a7520995fabec0d90dd26e50

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