临床资料、量表结果、影像描述和文献笔记凑齐以后，写作往往才刚刚开始。还没开始证书及写作，找目标期刊的指南，再分头整理文献、写 IMRAD、核参考文献......这些流程就已经要消耗活动时间了。
这次挑出两个方向不同的项目：一个是一条完整的医学论文写作流水线，一个更像医学研究的“技能库”。前者适合把一篇稿子从问题推到投稿前，后者适合按研究阶段拼接工具。
| 01 项目推荐
01 paper-writer-skill
项目地址：
https://github.com/kgraph57/paper-writer-skill
项目介绍：
paper-writer-skill 面向医学与科学论文，按“研究问题—文献—大纲—表图—写作—人性化处理—参考文献—质量审查—投稿/返修”设置阶段关卡。
它支持原始研究、病例报告、综述、系统综述、短文和研究方案，并把 CARE、CONSORT、STROBE、PRISMA、SPIRIT 等规范接进对应模板。
项目把“人保留研究想法和真实数据的决定权”写得很明确。关键阶段若未通过，流程会回到前一步，而不是把一段看似完整的文字一路推到投稿。
简易安装指南：
在Claude Code、Cursor、Codex，或其他 Agent 内输入：
npx skills add kgraph57/paper-writer-skill
涉及文献检索时，它需要联网检索/公开文献接口；若要运行表格、PDF 等辅助脚本，还需按项目说明安装 Python 依赖。安装完成后，直接用通俗易懂的提示词发问即可。
推荐提示词（官方）：
Use the paper-writer skill to start a CARE case report from these de-identified notes…
02 medical-research-skills
项目地址：
https://github.com/aipoch/medical-research-skills
项目介绍：
medical-research-skills 是 AIPOCH 维护的医学研究 Skill 库。项目列出总计 550+ 项技能，覆盖证据洞察、方案设计、数据分析和学术写作；从检索式设计、研究设计与样本量，到统计建模、结果可视化和 SCI 写作，都按任务拆成不同模块。
它的价值不在于替你“一键写完论文”，而在于研究做到哪一步，就挑对应的小工具接上去。
简易安装指南：
项目已注明兼容 Claude Code、Codex、Open Code、Hermes Agent、OpenClaw 等平台。
官方的Readme中是以OpenClaw 为例的，输入：
curl -s https://raw.githubusercontent.com/aipoch/medical-research-skills/main/scientific-skills/scripts/openclaw-install.sh -o /tmp/install.shbash /tmp/install.sh
输入后会开始克隆整个仓库。
不过考虑到该仓库包含的子项目数量过多，因此完全没必要全部下载，因此输入这串指令后，也可以先让AI生成一份项目清单，再选择所需Skill安装。
| 02 作者评价
1 paper-writer-skill
paper-writer-skill 主要模块
paper-writer-skill 的长处是“把一篇稿子卡在该停的地方”。它已经把 Discovery、IMRAD、表图、引用、审稿式自检和返修串成固定路径，对病例报告、系统综述、研究方案这些规范明确的任务尤其顺手。
代价也很明显：流程长，阶段门槛多。只想让 Agent 帮忙拟一个研究问题、整理一张变量表时，整套流水线会显得偏重；而且它的主要写作与人性化支持集中在英文和日文，中文论文不是它的主场。
2 medical-research-skills
medical-research-skills 的部分子项目
medical-research-skills 则胜在覆盖面。研究刚起步时，可以先选研究问题澄清、检索或方案设计；数据到手后再接统计、可视化；准备投稿时再调用写作技能。
不过，这个库更像是一个”实验室抽屉“，选择很多，缺的是默认顺序。第一次使用的人需要判断该选哪个模块、先给什么材料，单独装好某个 Skill 后也要自己留意依赖和权限。
若只看 Codex 适配和可扩展性，medical-research-skills 更宽；若看“把一篇医学论文从资料整理到投稿前检查跑通”，paper-writer-skill 的流程更完整。
小编推荐：paper-writer-skill
这次我会优先推荐 paper-writer-skill。
原因不是它收录的功能更多，恰好相反：医学论文最容易出问题的地方，通常不是少一个工具，而是把不成熟的问题、未核验的引用和未经确认的数据直接写进成稿。
它把研究问题、真实数据和质量检查设成关卡，适合手里已经有资料、希望按论文逻辑慢慢推进的人。
已有成熟工作流、只差某个专项环节的团队，可以把 medical-research-skills 当作补充库。比如先用其中的方案设计或证据检索模块，再回到本团队既有的统计与写作流程。别为了“装得全”把 550 多个 Skill 一次塞进环境里，先解决当前这一环就够了。
| 03 实战演示
首先，在Codex内输入代码，即可等待完成安装
这次我们选用了一篇医学类论文做演示。来把这篇博士论文，收束成能够支撑我们自己进行相关研究论文写作时的的参考文献。
原文的研究链是很清晰的：从 CSVCI 文献数据挖掘、网络药理学和 MR/SMR，到 BCCAO 大鼠模型、认知行为、MRI、血脑屏障与线粒体功能，再到 miR-219 抑制实验的机制验证。
如果我们提前准备多篇类似的文章，再直接把他们和自己的研究成果告诉AI“这是我的研究成果，这是我的参考文献，接下来写一篇论文”，即使不考虑学术不端的风险，AI往往也只能笼统地把数据挖掘、靶点预测、动物表型和机制实验全堆进一篇稿子。
paper-writer-skill 更适合先帮我们决定：哪一条结论是原作者的主张，哪些结果是主证据，哪些内容该留作补充材料或下一篇论文。
把下面这段发给已安装 paper-writer-skill 的 Agent：
使用 paper-writer-skill，把这篇论文材料整理为一篇可以被相关研究论文参考的“项目源卡 + 论文架构”。 请输出：① Project Source Card：研究问题、模型、干预、分组、主要终点、可用图表、报告规范与缺失信息；② 只提出 2 个可投稿的论文主张备选，并分别说明哪些结果可作主证据、哪些应放补充材料或拆为后续文章；③ 对最可行的一条主张给出 IMRAD 大纲与图表顺序；④ 建立“主张—实验/指标—结论强度—仍需人工确认”的证据矩阵；⑤ 标出所有不能从现有材料直接断言的表述。不得补写样本量、随机化/盲法细节、伦理批件编号、统计值、图像、动物死亡情况或参考文献。若材料未给出，请明确列为待补。
接下来AI会给我们输出一份详细的材料报告，并且将文中没有提出/没有确定的内容标注为【待补】或者【不能断言】。无论是写文献综述还是研究空白，都有不错的参考价值。
这段演示的重点不在于让 AI 一口气“写出相同的博士论文”（这是严重的学术不端行为！），而是让它先完成一次真正有用的减法：把宽研究链收束成可被图表和实验直接支撑的一条主线。
尾声
医学研究里，Skill 最有用的时候往往很朴素：把资料放回该在的位置，把该问的问题留给研究者，把该核的项目提前露出来。先跑通一条，再扩展工具箱，文章会写得更稳，也更容易解释每一步从哪来。
