如果你关注 AI 科研工具，最近大概率见过 Academic-Research-Skills（ARS）。
它是一个科研全流程 Skill 仓库，把科研任务拆成研究、论文写作、同行评审和完整科研流程 4 个 Skill，目前共有 27 个功能模式。
ARS 最初主要围绕 Claude Code 开发，后来作者又提供了 Codex 版本。但对不少国内科研用户来说，这两个工具的安装、注册到使用，都谈不上特别省心。
所以这次我们换了一种搭配：用腾讯 WorkBuddy 安装 ARS，再用 DeepSeek-V4 Pro 实际跑一遍。
WorkBuddy 本身的使用门槛相对低，也支持主流的 Skill 扩展方式。对想试试科研 Agent、但又不想先研究一遍 Claude Code 或 Codex 的用户来说，这条路线更直接。
ARS 具体能做什么？
开始演示前，先介绍 ARS 仓库中 4 个 Skill 的功能。
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1. deep-research负责研究阶段。 它可以做深度研究、快速研究、文献回顾、系统性综述、事实核查、单篇材料评估，也能通过苏格拉底式提问帮助研究者逐步明确选题。 -
2. academic-paper负责论文阶段。 它覆盖论文规划、大纲、完整写作、摘要、文献综述、引用检查、审稿意见修订和格式转换等任务。 -
3. academic-paper-reviewer负责评审。 它可以进行完整同行评审、快速评审、方法学专项评审、修订后复审和引导式评审。 -
4. academic-pipeline负责把前面几个阶段串起来。 它会根据已有材料判断项目目前进行到哪里，再决定后续应该补研究、写论文、做检查，还是进入评审和修订。
由于每个 Skill 本身都包含多个功能模式，为了避免文章篇幅过长，这次我们只选取每个 Skill 中最具代表性的一个功能进行演示。下面直接看实际使用。
WorkBuddy + Academic-Research-Skills 演示
安装和调用 ARS
在 WorkBuddy 中，我们直接输入：
从 https://github.com/Imbad0202/academic-research-skills 克隆并安装 academic-research-skills。请识别并安装其中的 4 个独立 Skill：deep-researchacademic-paperacademic-paper-revieweracademic-pipeline
ARS 可以根据语义自动路由到合适的能力模块，但在实际使用中，我还是建议尽量明确指定 Skill，这样可以减少模型的思考时间。
deep-research：调查研究现状
我们选定一个医学人工智能方向的课题作为接下来的主题:
基于医学分割基础模型的 3D 腹部 CT 多器官分割：少样本适配与跨数据集泛化研究。
在开始研究前，我们要先确认“这个问题别人已经研究到什么程度”。
通常要给模型这些信息：研究主题、核心问题、时间范围，以及希望重点关注的问题，下图是模型输出结果。
可以看到，模型先按技术路线对检索到的文献进行了分类整理，然后在报告中逐篇概述文献主要内容。
接下来它没有停留在单篇文献精读，而是进一步比较不同研究之间的共识与冲突，从而总结当前研究缺口和可继续推进的方向。
除此以外，生成的报告中还会基于刚才检索的文献，回答我们特别关注的问题，如下图：
有了这一份报告，我们只需要到对应论文中核对关键信息，不需要自己读论文、找答案！
academic-paper：生成全文大纲
有了文献基础，接下来就是把研究问题和实验思路组织成一篇论文应该有的结构。
这里我们没有直接让模型生成整篇论文，而是用了 academic-paper 的 outline-only 模式，Skill 会为我们整理论文大纲。
需要我们输入：前一步整理出的文献结果、当前研究问题、准备比较的方法，以及预期实验设计。
可以看到模型输出的大纲结构很完整，研究问题、实验设计、结果呈现和讨论之间的对应关系非常清楚。标题、摘要、引言、相关工作、方法、结果、讨论、结论都已经展开，后续写作可以直接沿着这套框架推进。
另外，它还会主动检查现有材料能不能支撑每个研究问题，并提示我们缺失哪些材料。
在这个基础上完成论文后（academic-paper 也支持撰写论文全文），就可以换一个视角，让 Reviewer 来挑研究设计里的问题。
academic-paper-reviewer：从审稿人的角度检查实验设计
这一轮我们用了 academic-paper-reviewer 的快速评审模式 quick。
我们根据大纲，把已有研究设计和模拟实验结果整理成一份简短论文草稿，再交给 Reviewer。
输出会集中指出 实验设计中可能影响论文可信度的问题、潜在投稿风险，以及下一轮最应该优先修改的部分。
前三步分别解决了研究、写作和评审。接下来还有一个问题：这些工作能不能接成一个连续项目，而不是每一步都重新开始？
academic-pipeline：根据已有进度继续往下跑
ARS 有一个比较贴心的设计，就是专门提供了 academic-pipeline 来照顾还不熟悉仓库功能的用户。
比如前面我们已经用 academic-paper / outline-only 生成了论文大纲（演示 02）。但我不知道接下来应该使用哪个 Skill 或者不想逐步完成剩下的步骤，就可以把项目交给 academic-pipeline。
模型会先识别项目已经进行到哪一步，再按照 ARS 预设的流程调度后续 Skill 和检查环节。可以看到模型给了我一份论文初稿，我检查确认后会进入下一步。
这个 Skill 对于计划清晰的用户，可能不是必需的。但对第一次尝试 AI 科研的人，使用体验会好很多。
总结
ARS 既拆分了常见科研任务，又保留了串联科研任务的工作流。而 WorkBuddy 把这套 Skill 的安装和调用门槛降下来。
对于不想先折腾 Claude Code 或 Codex、又想试试 ARS 的国内用户，这套组合是一个比较方便的入口。
我们已经把 ARS 当前 4 个 Skill、27 个功能模式整理成了一套可直接使用的中文资料包。每个功能都配好了适用场景、需要提供的材料和提示词模板。后台私信[B830]。小助理会免费把资料包发送给你。
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