科学写作

Scientific Writing 是 K-Dense 开源项目 Claude Scientific Writer（MIT）的核心写作 Skill。当前 2.0 版的重点不是快速产出漂亮文字，而是绝不编造证据：起草、证据核实、投稿批准是分开的三个阶段，最终决定权留给负责的人类作者。Skill 明确写道：AI 不是作者，流畅的文字也从来不是证据。

核心功能

• 禁止编造清单：不得编造引用、DOI、引文、数据值、样本量、统计结果、方法、伦理批准、作者贡献、资助信息或 AI 使用声明。缺失的内容要明确标为缺失或未核实，而不是填上看似合理的套话。
• 证据绑定：来源编为 E 号，论断编为 C 号，草稿里保留 [claim:C001] [evidence:E001,E002] 这样的标记。只有人类打开原文、确认具体支持内容后，来源才算已核实。
• 报告规范：按研究设计给出建议的非打分选择器，依据 2026-07-24 调研的规范，包括 CONSORT 2025、SPIRIT 2025、PRISMA 2020、STROBE、STARD、TRIPOD+AI、CARE、ARRIVE 2.0、SQUIRE 2.0 和 CHEERS 2022。
• 离线检查：8 个无依赖脚本，可搭建工作区、校验清单、核对论断与来源、比对方法与结果中重复出现的数字、检查参考文献格式、校验作者与 CRediT 记录，并对稿件做 lint。
• 保密规则：未发表稿件、审稿材料和个人数据默认只在本地处理，除非有权限的人批准并完成政策审查。

适用场景

• 基于已核实的大纲起草某个章节，且不引入新事实。
• 投稿前发现方法和结果部分样本量不一致。
• 处理返修：先根据审稿意见更新证据登记，再改正文。

定价与获取

MIT 许可，免费。内置工具离线运行、无需 API key，只需承担模型会话费用，例如 Claude Code。

快速开始

1. 安装插件：/plugin marketplace add https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-writer，然后 /plugin install claude-scientific-writer。
2. 搭建工作区：python3 scripts/scaffold_manuscript.py --output-dir ./draft-workspace --document-id local-draft --study-design randomized_trial --guideline consort-2025。
3. 用 python3 scripts/select_reporting_guidelines.py select --study-design randomized_trial 选择规范，起草后运行 check_consistency.py 和 audit_claims.py。

局限：该 Skill 已不再生成图表，也不再附带 LaTeX 模板。K-Dense 删除它们，是为了防止精美的占位内容被直接投出去。通过 lint 也不代表稿件可以投稿。

常见问题

还要求全段落写作和 IMRAD 结构吗？

IMRAD 只在适合研究设计和期刊时使用。当前版本关注证据可追溯性，而不是固定格式。

它能自己查文献吗？

不能。需要配合 Research Lookup 或 Citation Management，并逐条人工核实来源。

替代方案

• Doc Co-Authoring Skill：通用的协作文档写作，没有科研证据登记。
• DOCX Skill：期刊要求 Word 稿时用于生成和编辑 Word 文件。
• Literature Review Skill：构建你之后要引用的证据。

总结

如果你看重可追溯性胜过速度，Scientific Writing 很合适：每个论断都连到一个人工核实过的来源。只想快速出初稿、不需要审计记录的话，通用写作 Skill 更简单。更多相关工具见 Skills 分类。