大模型正在改变学术写作,但很多人第一次用 AI 写论文时,遇到的不是效率问题,而是信任问题。
参考文献看起来很像真的,打开 DOI 却发现不是那篇文章;作者、年份、标题被模型张冠李戴;正文写得流畅,却不知道每一个判断到底来自哪篇文献、哪一页 PDF、哪条证据。更麻烦的是,这类错误往往不容易在第一眼发现。等到导师、审稿人或读者追问来源时,才发现整段论证没有可靠依据。
More Paper Workflow Pro Skill 解决的正是这个问题。
先说明一个关键定位:它不是全自动 AI 写作,也不是 AI 代写 论文。
我开发的这个工具 skill,它更接近"古法写作 + AI 辅助"的工作流。论文写作的基本流程仍然是传统学术训练里的那一套:先定题,再搭大纲,再检索文献,再筛选和下载,再整理资料库,再根据证据写作,最后做引用审计和润色。More Paper Workflow Pro Skill 做的事情,是把 AI 放进这 8 个传统步骤里,让 AI 帮你做调研、检索、下载路由、Zotero 对齐、证据矩阵、章节蓝图、正文起草和引用审计,而不是跳过这些步骤直接生成一篇看起来像论文的文本。
换句话说,我开发的 Skill 工具不是"输入题目,一键生成论文"的普通 AI 写作工具,而是一套面向真实科研写作的证据闭环工作流。它把论文写作拆成 8 个可见、可检查、可回溯的步骤:定题、大纲、检索、筛选、下载、Zotero 管理、论文写作、润色审计。
github.com/bingyunjiang/More-paper-workflow-pro-skill
每一步都有明确产物,每一条文献都有来源,每一个关键 claim 都必须回答一个问题:
普通 AI 写论文工具通常把"写论文"理解成"生成一篇像论文的文本"。More Paper Workflow Pro Skill 的出发点不同:它承认论文写作本来就是一个慢流程、重证据流程、反复修订流程;AI 的价值不是替代这个流程,而是在每个环节里提效、校验和记录。
所以它先建立文献资产,再组织证据,再写作,再审计。
它关注的不只是句子是否通顺,还包括:
这套 skill 的目标不是替代研究者判断,而是让 AI 辅助写作始终站在真实文献和可追溯证据之上。
More Paper Workflow Pro Skill 的写作链条不是从正文开始,而是从检索、筛选和文献可信度验证开始。
英文文献会围绕 DOI、标题、作者、年份、来源等核心元数据进行核验;中文文献即使没有 DOI,也不会被简单丢弃,而是通过 CNKI、万方等来源的 source_id、article_url、题名、作者、年份、刊名等信息建立本地可追溯记录。

文献进入写作前,会被分流为:
VERIFIED_LOCAL
WARN
REJECT
这意味着:可疑文献不会被包装成"已确认文献",错误文献不会悄悄进入关键论证。
很多 AI 写作错误来自"引用名义上存在,但证据链断了":BibTeX 有条目,PDF 不知道在哪里;Zotero 有条目,但章节用错;中文文献没有 DOI,被错误写进 DOI 字段;PDF 附件和文献记录不是同一篇。
More Paper Workflow Pro Skill 在 Step 6 会生成文献与 Zotero 的结构化对照,例如:
这些文件让用户能看到:哪些文献已经入库,哪些 PDF 已经关联,哪些章节有证据基础,哪些地方还缺材料。它不是只生成一段回答,而是留下可检查的中间工件。
Step 7 写作不是"先生成流畅段落,再随手补参考文献"。它会先建立写作基础:
写作时,关键结论优先由 VERIFIED 或 VERIFIED_LOCAL 文献支撑。WARN 文献只能作为背景线索、待补查材料或低风险说明;REJECT 不允许进入正文关键引用。
这套工作流不会把"向量检索命中了一段文字"直接当成事实依据。
它的证据主链是 PDF 原文、Zotero 条目、笔记、标注和结构化元数据。后续如使用 RAG,也只是帮助定位"哪里可能有证据",不能直接升级为已确认事实。换句话说,RAG 可以帮你更快找到候选位置,但不能替你完成证据确认。
写完正文不是结束。
More Paper Workflow Pro Skill 在 Step 7.16 引入三层引用审计:
format_status
mapping_status
evidence_status
retain
downgrade_claim
supplement_pdf_or_fulltext
repair_mapping
replace_or_remove
More Paper Workflow Pro Skill 的核心不是"相信模型",而是"要求模型留下证据"。
它通过几层机制降低张冠李戴风险:
这不是承诺"永远不会出错"。严肃的学术工作不应该做这种承诺。
它真正提供的是一套可追溯、可审查、可回滚的质量保证机制:即使出现风险,也能知道风险在哪里、该如何处理,而不是让错误藏在流畅文本里。
More Paper Workflow Pro Skill 的写作逻辑可以概括为一句话:
先判断材料能支撑什么,再决定文章能写多强。
它不会把"我想这样写"直接变成正文,而是先在写作前建立证据层:
这套逻辑是把"文本生成"改造成"证据驱动写作":模型不是先自由发挥,再找引用装饰;而是先确认材料边界,再在边界内完成表达。
More Paper Workflow Pro Skill 的质量保障不是集中在最后一遍润色,而是分布在写作全过程。可以把它理解成 6 道核心保障:
1. 选题预审:先判断方向是否值得写
Step 1.4 会从原创性、重要性、可行性、文献支撑和方法准备度等维度预审选题。它解决的是"方向本身是否站得住"的问题,避免在低价值、证据不足或范围失控的题目上直接开始写作。
2. 大纲评审:先修结构,再写正文
Step 2.2 会检查章节结构、逻辑连贯性、创新区分度、工程可行性和格式完备性,并加入导师视角:工作量够不够、有没有 Plan B、是否能按时完成、是否具备发表或毕业支撑。结构不稳时,先修大纲,不把结构问题推迟到成稿阶段。
3. 文献评分与可信度分流:先确认文献靠不靠谱
Step 4 会同时做相关性评分和文献可信度验证。文献会被分为 T1/T2/T3/T4,并被标记为 VERIFIED / VERIFIED_LOCAL / WARN / REJECT。高相关不等于高可信;高可信也不等于一定适合当前 claim。这个环节专门降低假文献、错 DOI、中文元数据丢失和张冠李戴风险。
4. 章节论证计划:没有证据就不硬写
Step 7 写正文前会建立章节级论证计划,明确每章的 core_claim、required_evidence、图表需求和 rollback_if_missing。如果当前 Zotero 文库、PDF 或证据包不足以支撑某个强 claim,系统应提示补文献、补 PDF、补 Zotero,或把 claim 降级为低风险表达。
5. 段落级自查与引文支撑:每段都要有职责和边界
Step 7.8/7.9 会检查段落是否只承担一个主要工作,是否从证据向外写,动词强度是否和证据强度匹配,引用是否能追溯到 Zotero 条目、笔记、标注、PDF 原文或允许的摘要级证据。摘要级证据只能支撑背景性表述,不能支撑具体实验数据、机制证明、性能提升百分比或强因果判断。
6. 写后审计与保守润色:定稿前再过一遍证据门
Step 7.16 做引用审计,检查 format_status / mapping_status / evidence_status 并给出动作建议;Step 8 做诊断优先的保守润色,只处理语言、结构、术语和可局部修复的问题,不在润色阶段新增未核验外部证据。高风险引用不能带入定稿,未关闭的问题必须继续修复或回退补证据。
More Paper Workflow Pro Skill 不默认把所有 PDF 一口气转成 Markdown。原因很简单:PDF 解析不是越多越好,错误的全文提取反而可能制造新的幻觉。
它采用三档 PDF 读取模式:
① metadata-first:默认模式
默认先读取文献-Zotero架构对照.json、Zotero notes、annotations、metadata、BibTeX、中文增强元数据和摘要。适合:章节规划、背景性综述、候选文献筛选、低风险概括。这一步不追求全文解析,而是先判断"这篇文献是什么、属于哪章、能不能进入证据池"。
② selective-fulltext:关键 claim 定点读
当需要支撑关键结论、方法细节、实验参数、页码、图注、表格、公式或写后引用审计时,才升级到局部全文读取。适合:核对强 claim、核对方法步骤和实验设置、核对数据图表公式和页码级引用、检查某条引用是否真的支撑正文。这一步强调"定点核验",不是机械地把所有 PDF 全文都塞给模型。
③ batch-fulltext:综述批读
批量全文处理只用于明确需要的场景,例如综述批读、章节预研、大规模证据整理,或用户明确要求批量处理全文。成本更高、风险也更需要管理,因此不作为所有任务的默认起点。
在这套工作流里,Zotero 不是"把 PDF 存起来"的附件仓库,而是连接文献真实性、证据链和写作过程的真实资料库。
Zotero 承担几件关键工作:
因此,Zotero 在这里相当于一个"可核验资料库":文献先进入资料库,资料库再支撑证据矩阵,证据矩阵再支撑正文,正文最后再回到资料库做引用审计。
使用 More Paper Workflow Pro Skill,你得到的不只是"AI 回答",而是一组可以继续检查、复用和交付的研究产物:
这些产物共同构成一条从研究问题到文献、从文献到证据、从证据到正文、从正文到审计的链路。
✅ 适合
❌ 不适合
—— 让天下没有难写的文章 ——
More Paper Workflow Pro Skill 面向论文写作的证据闭环学术工作流:让 AI 围绕真实文献、PDF、Zotero 和引用审计工作,而不凭模型记忆编造论文
🔹 不让大模型凭记忆写参考文献
🔹 从真实文献出发,而不是从流畅文本出发
🔹 DOI、source_id、PDF、Zotero、claim 全链路可追溯
🔹 WARN 不伪装成可信,REJECT 不进入关键引用
🔹 先建立证据,再生成正文,再审计引用
🔹 6 道质量保障贯穿选题、大纲、文献、写作、审计和润色
🔹 PDF 三档读取:元数据优先、按需全文、批量预研
🔹 Zotero 是真实资料库,不是简单附件仓库
🔹 AI 写作提速,证据链负责兜底
🔹 让论文不是"看起来像真的",而是"查得回去"
AI 可以帮你写得更快,但不能替你捏造证据
从"会写"到"可信",只差一个证据闭环