AlphaMoatによると、2026-09時点でPaper Writing Workflowのダウンロード数は3,938、スター数は9で、AIスキル全体5,078件中2,623位、専門分野では465件中215位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 99 | 3332 | 4 | - |
| SkillHub ↗ | 410 | 3938 | 9 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
仮説、総説、IMRAD 構成、節の執筆、図表、言語・引用確認を結び、テンプレートと段階別コマンドを示します。記載の研究・執筆スキルに依存し、成果物は指導者や同僚の確認が必要です。
資料公開日 2026-10-27
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 3938 | — | 9 |
| 2026-08 | 3281 | +12.1% | 9 |
| 2026-07 | 2926 | +16.9% | 9 |
| 2026-06 | 2503 | +13.1% | 8 |
| 2026-05 | 2213 | — | 8 |
| 2026-03 | 1232 | — | 4 |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
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name: paper-writing-workflow
description: Standardized paper writing workflow integrating academic-writing, research-paper-writer, scientific-writing and other skills. Provides complete paper writing process from topic selection to final manuscript with 6 stages.
license: MIT License
metadata:
skill-author: academic-assistant
version: 1.0.0
created: 2026-03-14
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# Paper Writing Workflow ## Overview 标准化论文写作工作流,整合多个论文写作技能,提供从选题到完稿的完整流程。 ## 6 Workflow Stages ### 1. 选题与假设 (10-20 分钟) - 研究问题生成 - 假设形成 - 变量定义 **使用技能**: hypothesis-generation, research-lookup --- ### 2. 文献搜索与综述 (30-60 分钟) - 文献搜索 - 文献整理 - 文献综述写作 **使用技能**: literature-search-workflow, paper-parse, citation-management --- ### 3. 论文大纲设计 (15-30 分钟) - IMRAD 结构设计 - 每部分关键点 - 图表计划 **使用技能**: scientific-writing, research-paper-writer --- ### 4. 初稿写作 (60-120 分钟) - 摘要写作 - 引言写作 - 方法写作 - 结果写作 - 讨论写作 **使用技能**: scientific-writing, academic-writing, research-paper-writer --- ### 5. 图表生成 (30-60 分钟) - 图形摘要(必需) - 方法流程图 - 结果图表 - 理论框架图 **使用技能**: scientific-schematics, scientific-visualization --- ### 6. 润色与格式检查 (30-60 分钟) - 语言润色 - 格式检查 - 引用检查 **使用技能**: academic-writing, citation-management --- ## Supported Templates | 模板 | 期刊 | 字数 | 图表 | |------|------|------|------| | **scientific_data** | Scientific Data (Nature) | 3000 | 5+ 图,2+ 表 | | **nature_communications** | Nature Communications | 5000 | 6+ 图,2+ 表 | | **ieee_conference** | IEEE Conference | 4000 (6-8 页) | 4+ 图 | | **pnas** | PNAS | 5000 | 5+ 图 | --- ## Usage ### 基本使用 ```bash # 生成完整论文 python paper_writing_workflow.py --template scientific_data --topic "AI psychology research" # 生成特定部分 python paper_writing_workflow.py --section introduction --topic "AI psychology" # 润色论文 python paper_writing_workflow.py --action polish --input draft.md --style APA ``` --- ### 高级使用 ```bash # 指定阶段 python paper_writing_workflow.py --stage 3 --topic "AI psychology" # 大纲设计 # 批量生成 python paper_writing_workflow.py --template ieee_conference --output-dir papers/ # 格式检查 python paper_writing_workflow.py --action check --input paper.md --template scientific_data ``` --- ## IMRAD Structure ### Introduction (引言) - 研究背景(宽) - 文献综述(窄) - 研究空白 - 研究问题 - 研究假设 - 研究意义 **字数**: 800-1200 字 --- ### Methods (方法) - 研究设计 - 参与者 - 材料/工具 - 程序 - 数据分析 **字数**: 1000-1500 字 --- ### Results (结果) - 描述统计 - 推断统计 - 图表展示 - 效应量报告 **字数**: 1000-1500 字 --- ### Discussion (讨论) - 主要发现总结 - 与现有研究对比 - 理论贡献 - 实践意义 - 局限性 - 未来方向 **字数**: 1500-2000 字 --- ## Quality Checks ### 结构检查 - [ ] IMRAD 结构完整 - [ ] 各部分字数符合要求 - [ ] 图表数量符合要求 - [ ] 参考文献数量充足(30-50 篇) --- ### 内容检查 - [ ] 研究问题明确 - [ ] 方法详细可重复 - [ ] 结果客观准确 - [ ] 讨论深入全面 - [ ] 结论简洁有力 --- ### 格式检查 - [ ] 引用格式正确 - [ ] 参考文献列表完整 - [ ] 图表格式规范 - [ ] 字数符合要求 - [ ] DOI 包含 --- ## Best Practices ### 写作建议 1. **先写再改** - 初稿不求完美 - 完成比完美重要 - 多次修改润色 2. **图表驱动** - 先规划图表 - 图表引导写作 - 确保质量 3. **文献支撑** - 充分文献搜索 - 引用关键文献 - 避免过度引用 4. **寻求反馈** - 导师审阅 - 同行评议 - 多次修改 --- ### 避免错误 1. **结构问题** - ❌ 缺少关键部分 - ✅ 遵循 IMRAD 结构 2. **内容问题** - ❌ 方法不详细 - ✅ 详细到可重复 3. **引用问题** - ❌ 格式不一致 - ✅ 使用引用管理工具 4. **语言问题** - ❌ 口语化表达 - ✅ 学术风格 --- ## Integration ### 与文献搜索配合 ``` literature-search-workflow: 负责文献搜索 paper-parse: 负责论文解析 paper-writing-workflow: 负责论文写作 ``` --- ### 与图表生成配合 ``` scientific-schematics: 负责技术图表 scientific-visualization: 负责数据图表 paper-writing-workflow: 负责整合到论文 ``` --- ## Examples ### 示例 1: 生成 Scientific Data 论文 ```bash python paper_writing_workflow.py \ --template scientific_data \ --topic "CPWBD-2025: A National Wellbeing Dataset from China" \ --output paper.md ``` **输出**: - 完整论文草稿 - 参考文献列表 - 图表清单 - 格式检查报告 --- ### 示例 2: 润色论文 ```bash python paper_writing_workflow.py \ --action polish \ --input draft.md \ --output polished.md \ --style APA ``` **输出**: - 润色后论文 - 修改建议 - 格式检查报告 --- ## References - Scientific Data: https://www.nature.com/sdata/ - Nature Communications: https://www.nature.com/ncomms/ - IEEE: https://ieeeauthorcenter.ieee.org/ - APA Style: https://apastyle.apa.org/ --- **技能版本**: v1.0.0 **创建时间**: 2026-03-14 **维护者**: academic-assistant **下次更新**: 功能改进时 --- *完整论文写作,从工作流开始!*📝✨
AkShare ライブラリで A 株の相場、財務、業種別データを取得するデータ接続スキルです。
自然言語で東方財富の金融データを問い合わせ、Excel と Markdown の表で受け取るスキルです。
中国特許関連資料、検索課題、技術開示書の草案整理を支援します。
金融データ照会スキル:westock CLIで市場の構造化データを照会します。
Yahoo Finance のデータで相場とファンダメンタルを取得し、指標パネル付きのチャートを描くローカル優先の調査スキルです。
A 株と香港株を対象に価値投資の枠組みで估值するスキルです。
A 株のリアルタイム株価、分時の出来高分解、保有銘柄の管理を行うスクリプトです。
保有銘柄の相場とテクニカル指標を見張り、条件に触れたら重要度別に通知するスキルです。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。