学术论文撰写 Skill

自动生成高质量的学术论文各部分内容，支持多种研究领域和论文格式。

任务参数

从用户输入中提取以下参数：

• 项目路径 (project_path): 必需，包含代码和实验结果的项目路径
• 章节 (section): 可选，要生成的章节（abstract/intro/method/related/experiments/conclusion/all）
• 研究领域 (domain): 可选，研究领域（vq/gnn/rec/diffusion）
• 会议格式 (format): 可选，目标会议格式（neurips/icml/iclr/cvpr/acl）
• 输出路径 (output_path): 可选，论文输出路径

执行步骤

1. 项目信息收集

1.1 代码分析

从项目代码中提取：

• 模型架构
• 算法流程
• 核心创新点

1.2 实验结果收集

• 主实验结果表格
• 消融实验数据
• 可视化图表

1.3 参考文献整理

• 引用的论文列表
• BibTeX条目

2. 摘要撰写 (Abstract)

模板结构

## Abstract 结构

1. **背景和问题** (1-2句)
   {problem_context}

2. **现有方法局限** (1句)
   {existing_limitations}

3. **我们的方法** (2-3句)
   {our_approach}

4. **主要结果** (1-2句)
   {key_results}

5. **意义** (1句)
   {significance}

字数控制

• NeurIPS/ICML: ~150-200词
• CVPR/ICCV: ~150词
• ACL: ~150-200词

3. 引言撰写 (Introduction)

标准结构

## Introduction 结构

### 第1段: 背景引入
- 研究领域概述
- 核心任务定义
- 重要性说明

### 第2段: 现有方法
- 主流方法分类
- 各类方法的特点
- 研究现状

### 第3段: 问题和挑战
- 现有方法的局限
- 未解决的问题
- 研究动机

### 第4段: 我们的方法
- 核心想法
- 技术创新
- 方法概述

### 第5段: 贡献总结
- 贡献点1
- 贡献点2
- 贡献点3

4. 相关工作撰写 (Related Work)

组织方式

## Related Work 结构

### {研究方向1}
- 代表性工作介绍
- 方法特点分析
- 与本工作的关系

### {研究方向2}
- ...

### {研究方向3}
- ...

### 与本工作的区别
- 总结性对比

5. 方法撰写 (Methodology)

标准结构

## Methodology 结构

### 问题定义 (Problem Formulation)
- 符号定义
- 问题形式化
- 目标函数

### 方法概述 (Method Overview)
- 整体框架图
- 流程描述

### 核心组件1 (Component 1)
- 技术细节
- 数学公式
- 直观解释

### 核心组件2 (Component 2)
- ...

### 训练和推理 (Training and Inference)
- 损失函数
- 优化过程
- 算法伪代码

数学公式规范

% 公式编号
\begin{equation}
    \mathcal{L} = \sum_{i=1}^{N} \ell(f(x_i), y_i)
    \label{eq:loss}
\end{equation}

% 行内公式
... where $f(\cdot)$ denotes the model function ...

6. 实验撰写 (Experiments)

标准结构

## Experiments 结构

### 实验设置 (Experimental Setup)

#### 数据集 (Datasets)
| Dataset | #Samples | #Features | Task |
|---------|----------|-----------|------|
| ... | ... | ... | ... |

#### 基线方法 (Baselines)
- 方法1: 简要描述
- 方法2: 简要描述

#### 评估指标 (Evaluation Metrics)
- 指标1: 定义
- 指标2: 定义

#### 实现细节 (Implementation Details)
- 超参数设置
- 训练配置
- 计算环境

### 主实验结果 (Main Results)

#### 结果表格
| Method | Metric1 | Metric2 | Metric3 |
|--------|---------|---------|---------|
| Baseline1 | ... | ... | ... |
| **Ours** | **...** | **...** | **...** |

#### 结果分析
- 关键观察1
- 关键观察2

### 消融实验 (Ablation Study)
- 组件贡献分析
- 超参数敏感性

### 可视化分析 (Qualitative Analysis)
- 案例分析
- 可视化结果

7. 结论撰写 (Conclusion)

标准结构

## Conclusion 结构

### 第1段: 工作总结
- 研究问题回顾
- 方法概述
- 主要贡献

### 第2段: 实验结论
- 关键实验发现
- 性能提升总结

### 第3段: 局限和未来工作
- 当前局限性
- 未来研究方向

8. LaTeX生成

文件结构

paper/
├── main.tex           # 主文件
├── abstract.tex       # 摘要
├── introduction.tex   # 引言
├── related_work.tex   # 相关工作
├── methodology.tex    # 方法
├── experiments.tex    # 实验
├── conclusion.tex     # 结论
├── appendix.tex       # 附录
├── references.bib     # 参考文献
└── figures/           # 图片目录

格式模板

支持的会议格式：

• NeurIPS (neurips_2024.sty)
• ICML (icml2024.sty)
• ICLR (iclr2024_conference.sty)
• CVPR (cvpr.sty)
• ACL (acl.sty)

输出格式

论文撰写完成

项目: {project_name}
生成章节: {sections}
目标格式: {format}

生成文件:
- 主文件: paper/main.tex
- 摘要: paper/abstract.tex ({word_count} 词)
- 引言: paper/introduction.tex ({word_count} 词)
- 相关工作: paper/related_work.tex ({word_count} 词)
- 方法: paper/methodology.tex ({word_count} 词)
- 实验: paper/experiments.tex ({word_count} 词)
- 结论: paper/conclusion.tex ({word_count} 词)
- 参考文献: paper/references.bib ({num_refs} 条)

编译命令:
cd paper && pdflatex main.tex && bibtex main && pdflatex main.tex && pdflatex main.tex

待完善:
- [ ] 检查数学符号一致性
- [ ] 添加实验图表
- [ ] 完善参考文献
- [ ] 语言润色

示例用法

/write-paper project/
/write-paper project/ --section=abstract
/write-paper project/ --format=neurips --domain=vq
/write-paper project/ --section=experiments --output-path=paper/

写作规范

学术写作要点

1. 客观性: 避免主观判断词
2. 精确性: 使用准确的技术术语
3. 简洁性: 避免冗余表达
4. 逻辑性: 段落间有清晰的逻辑联系

常见问题

• 避免: "Obviously", "Clearly", "It is well known"
• 使用: "We observe that", "The results show that"
• 避免: 过长的句子
• 使用: 适当的段落划分

注意事项

重要提示:

1. 确保所有数字和结果准确
2. 检查公式符号的一致性
3. 引用所有使用的方法和数据集
4. 遵循目标会议的格式要求
5. 预留时间进行语言润色

可用工具

使用以下工具完成任务：

• Read: 读取项目代码和实验结果
• Write: 生成LaTeX文件
• Bash: 编译LaTeX文档
• WebSearch: 搜索相关论文引用

相关 Skills

• /analyze-experiments - 分析实验结果
• /survey-paper - 调研相关工作
• /fetch-paper - 获取参考论文