60 篇获奖论文逐句拆开,做成一个写论文的 skill:一篇公众号文章换来 100 颗星

gulucaptain/Best-Paper-Writing-Skill 是一个给 Claude Code 和 Codex 用的论文写作技能包:作者把 2021–2025 年 60 篇 CVPR、ICCV、NeurIPS 获奖论文的摘要和引言逐句标注、统计,写成规则,让 agent 照着「获奖论文的写法」起草整篇底稿。10 月 28 日建库,到 11 月 6 日 278 星。它的量几乎全来自一篇中文公众号文章,发在 CVPR 2027 截稿前两周。下面讲它是什么、星从哪来、为什么这波之后就涨不动了,以及想做一个同样能拿到星的项目,该怎么借它的打法。

11 月 2 日晚上,一篇「一段摘要生成 6 页论文」

2026 年 11 月 2 日 21:22,一篇题为《一段摘要生成6页论文,CVPR底稿写作最强Skill来了》的文章在微信公众号发出,搜狐号「科技游乐园」当晚转了全文。开头一句是:

「不提供论文全文,也不需要联网检索,一段摘要就能生成六页 CVPR 底稿。」

演示用的是 CVPR 2026 刚评出的三篇获奖论文:最佳论文 D4RT、最佳学生论文 O-Voxel、荣誉提名 SAM 3D。以 D4RT 为例,agent 只拿到原始摘要、不准联网,写出一份约六页、能直接放进 CVPR 模板编译的底稿;没给的实验数字、基线和引用一律标成 [TODO]。文章后半段贴了一张对照表:通用 AI 写的草稿里,约 32% 的句子用「..., making ...」这种句尾分词;获奖论文里只有约 8%。

发文的时间点很准:CVPR 2027 的论文登记截止是 11 月 10 日,正式投稿截止 11 月 16 日(CVPR 官网)。读到这篇文章的,正是手里压着一篇稿子、离截稿还有两周的 CV 研究生。

它是什么

一句话:一个让 AI 按获奖论文的套路写论文底稿的 skill。

用法有两种:在浏览器里填一张离线表单(必填 5 项:一句话说清这篇工作、任务、现有方法在什么情况下不行、方法组成、头条结果),或者直接贴一段摘要。skill 先把摘要拆回这些字段,告诉你哪些有、哪些模糊、哪些缺,追问一次,再写出标题、摘要、引言、方法、实验,外加一份给作者自己看的 report.md(核心主张、主张和证据对照表、待补清单)。v1.1 加了配图规划,按 44 篇获奖论文的配图统计规划 Figure 1 和方法总览图,直接画示意图。还带两个检查脚本,专门揪 AI 腔、破折号、堆砌的警句和凭空出现的数字。仓库里附了 CVPR 2027 的 LaTeX 模板。

README 里能拿来当标题的数字很多:1,929 个句子逐句标注,475 条可检索范例,20 项写作指标,8 类论文各一条论证路线(方法改进、新能力、规模规律、再检验、机理分析、理论、数据集、测量);「100% 的引言会先具体肯定前人工作,约 98% 随后指出缺口和原因」。

作者主页署名 Haoyu Zhao,做视频生成和相机控制,自己有 ICML'26、ACM MM'26 的论文代码库(两三百星),GitHub 粉丝 149。工作流和模板是在 Master-cai/Research-Paper-Writing-Skills(8,134 星)的基础上改的,README 里写了致谢。CC BY 4.0,免费。

星是一天天怎么来的

(GitHub 逐日星数,每天抓一次。)

一篇文章大约换来 100 颗星、7 个 fork。头两天那 63 颗从哪来没找到证据,推断是作者自己的圈子、同实验室和项目主页。X、Reddit、Hacker News、知乎、小红书都搜不到它;后面几个 GitHub 聚合站(skillsllm、vibecrowd 等)收录它,是星涨起来之后的结果,不是原因。原文发在哪个公众号也没能核实(微信页面要验证码),推断是一个 AI 学术类大号。文章里的素材和 README 几乎一一对应,推断是作者自己供的稿。

为什么是它被写了

论文写作 skill 不是新东西,这个赛道早就挤满了。它能被单独拎出来写一篇,靠的是两样别人没有的东西。

一,规则是「数出来的」,不是「我觉得」。 别家 skill 写的多是经验规则,来自某位老师的笔记或作者自己的心得。它说的是「60 篇获奖论文里 100% 怎样、98% 怎样」「AI 草稿 32%,获奖论文 8%」。这种数字,媒体拿去就能当小标题,读者看了也觉得有依据。

二,演示用的是人人认识的标杆。 拿当年刚评出的最佳论文,只给摘要,还原出六页底稿,左右对照贴出来。读者不用装、不用试,看图就懂它能干什么。

再加上发在截稿前两周、标题里有「Best Paper」「CVPR」「一段摘要」三个钩子,对国内 CV/ML 研究生几乎是点名。

为什么涨不动了

文章那波过去,日增回到二十出头,和文章之前差不多。原因很直白:

• 赛道太挤,它只是其中很小的一个。 同一类东西,大的有几万星,而且还在涨:

它的上游一周涨的星,和它建库以来的总数差不多。

• 只有一个传播点。 「60 篇获奖论文统计」这个钩子用一次就用完了,没有第二篇文章、第二个渠道接上,英文圈完全没碰。
• 作者没接着更新。 10-29 之后没有新提交,精力转去做同系列的 Best-Paper-Review-Skill(22 星)和 Best-Paper-Polish-Skill(还没有星)。
• 好不好用没人说过。 星不代表有人在用,写出来的底稿质量也没有第三方评测。

目前没看到别人照着做「获奖论文语料版」的 skill,GitHub 上那十几个同名 0 星仓库只是别人上传的副本。

如果是你

C:打法值得学,照着做一个,期望也就是几百颗星。 它证明了「用权威样本做统计 + 标杆案例演示 + 截稿前投中文公众号」能在一个挤满的赛道里换来一波关注,而且成本很低,一个人一两周就能做完。但它自己的结果就是上限的参考:一篇文章约 100 星,之后回落。论文写作这条赛道头部是几万星的全家桶,你做出来的东西很难被单独记住。

适合谁:本身是某个领域的顶会作者或在读博士,手头有现成语料、有耐心逐句标注的人;想给自己攒一个「能写进简历、能被同行转发」的小项目,不追求大星数的人。

不适合谁:想冲几千星的(这条赛道的星都流向了全家桶);不打算做语料标注、只想换个提示词的(没有统计数字,就没有它那个钩子);只会英文圈推广的(它的量全来自中文公众号)。

怎么做,从好到次:

1. 换一个还没人统计过的「标杆语料」:ACL/EMNLP 杰出论文(NLP)、ICLR 杰出论文、Nature/Science 正刊的摘要、国自然获批的申请书、顶会 rebuttal 里成功翻盘的回复。只要「标杆」是公认的、样本拿得到,方法照搬:逐句标注,统计几条带百分比的规律,做一张「AI 草稿 vs 标杆」的对照表。
2. 做它没做好的部分:它只统计了摘要和引言,方法、实验、rebuttal 都没有语料;它只有中文 README 打头、没碰英文圈。做「获奖论文的实验章节怎么写」或「被接收的 rebuttal 怎么写」,是它的空白。
3. 换人群:中文学位论文、医学 SCI、社科论文,各有一批截稿焦虑的人,社科方向已有 fakerqwq/social-science-paper-writing-skill(463 星)在做,但都没有语料统计。

怎么获客:照它的节奏来,但别只发一次。按截稿日倒排:截稿前两到三周发布,演示用当年刚评出的获奖论文「只给摘要还原底稿」,把对照表和左右对照图打包好,递给国内 AI 学术类公众号。每个大会截稿前都能再讲一次(CVPR 11 月、ICML 1 月、ACL 2 月、NeurIPS 5 月),这是它没做的。英文版 README 写好,把同一张对照表发到 X 和 r/MachineLearning。

什么时候之前:最近一个窗口是 ICML 2027 截稿前(通常在 1 月下旬,具体日期以官网为准),也就是 2027 年 1 月初之前要发出来。更长一点看,「用 agent 写论文」这阵风还在,但各家全家桶在不断吞掉细分功能,越晚越难被单独看见。

什么情况说明看错了:① 你的项目上了一篇中文公众号,一周不到 50 星,说明「获奖论文统计」这类钩子已经被读腻了;② Best-Paper-Writing-Skill 自己在 CVPR 截稿(11-16)前后都没再涨一波,说明截稿焦虑带不动这类工具;③ 头部全家桶(如 academic-research-skills)加进了按获奖论文统计的规则,细分项目的位置就没了。