如何像 MIT 和斯坦福的学生一样，用 Kimi 写完整篇研究论文
文章介绍了利用 Kimi AI 超长上下文窗口（100万 token）的 6 步工作流，辅助完成研究论文写作。通过一次性上传海量文献，可快速完成文献梳理、空白挖掘、综述撰写、方法论论证及逻辑检查，将原本需数月的前期准备压缩至一周。
相关文档
AI科研时代，人的价值在哪里（三）：论文写作
作者探讨AI时代论文写作中人的价值。工程类论文因研究贡献明确、方法论可显性提取，AI较易介入；人文社科论文则依赖研究者的中心判断与叙述节奏，AI容易局部正确、整体失焦。好论文是各章节互相回应的整体，人的核心价值在于拥有作者性——决定文章要证明什么、如何取舍论证路径。作者建议将论文写作当作系统工程，通过结构化文献综述、显性记录研究意图、明确章节任务、提供参考论文、最后处理语言等方式合理利用AI，但研究者不能把作者性外包出去。
全网最完整AI科研终极指南：10大核心步骤与7天速成法
本文是一份详尽的AI科研实战指南，旨在通过Agent和AI工具链解决科研中的低效重复问题。文章系统阐述了从工具选择、期刊定位到投稿发表的10大核心步骤，并重点介绍了Cursor和Claude Code在代码开发与写作中的应用，以及Skill系统的集成方法。作者提供了详细的期刊评估量化指标和7天时间分配建议，帮助新手在极短时间内完成高质量论文。
8款前沿大模型能力横评：10个维度50项测试全解读
本文对8款前沿大模型进行了为期两天的深度横评，通过10个维度、50个细项的两轮测试，对比了模型在一次性复杂任务与拆解任务稳定性上的表现。文章详细解读了测试方法、评分标准及各模型优劣势，最终得出了适用于真实工作流的参考结论。
The GitHub repositories that turn one AI engineer into a team of five. Here's the full list.
本文介绍了一套由五个开源仓库和Kimi K3模型组成的AI开发系统，该系统能让单个工程师实现五人的工作效率。文章详细说明了每个仓库的功能和它们如何协同工作，包括Kimi Code作为AI高级工程师、Kimi Agent SDK作为管理层、OpenAI Agents SDK用于构建多智能体工作流等。作者强调，顶级AI公司的工程师已通过此类系统实现自动化，并提供了具体的搭建方法和代码示例。
The End of Prompting: The Beginning of AI Loops
文章指出，单一提示词的时代正在结束，AI应用的未来在于构建可重复的“AI循环”。作者强调，不应仅将AI视为问答工具，而应设计包含上下文、执行、评估、反馈和自我迭代的自动化工作流。文章以写作和研究为例，提供了具体的循环设计提示词，倡导用英语作为编程语言来设计系统，使AI真正转变为具备自查能力的数字工作者，从而大幅提升工作效率和质量。
打造0-1爆款文章工作流：我用这套方法10篇爆了8篇
本文介绍了如何利用 Coze 3.0 搭建专业的自媒体创作工作流，通过选题调研、竞品分析、差异化角度提炼、标题生成、正文撰写及配图排版七个步骤，将创作时间从半天缩短至30分钟，实现了高质量爆款文章的高效产出。
AI辅助写作全流程：从公式选型到去AI味实战
本文详细介绍了如何利用AI进行辅助写作的完整流程。作者提出“选题→匹配公式→搭骨架→AI填肉→去AI味→格式化发布”的六步法，重点分享了如何使用PAS、SCAR等文案公式构建结构，以及在Obsidian中通过约束提示词避免AI产生机械感的具体技巧（如禁用破折号、打破对称句式），最后利用AI检测结构性问题并配合人工修正以消除“AI味”，实现高效且高质量的内容产出。
还在用 AI 学术妲己学论文？这套 Agent 科研团队帮你打败99%研究生
本文指出当前 AI 辅助学术论文写作中普遍存在的“幻觉”和造假问题，并介绍了一个名为 academic-research-skills (ARS) 的开源 Agent 系统。该系统通过多 Agent 协作、引用核验、反谄媚协议及完整性闸门机制，实现了从调研、写作到审稿的防出错流水线，旨在解决 AI 写作不可靠的痛点。
利用 Claude 直接分析 YouTube 视频与 PDF 的实操指南
本文介绍了在 2026 年 5 月利用 Claude 分析 YouTube 视频和 PDF 的最新工作流。通过上传 PDF 并粘贴视频字幕，用户可以在 60-90 秒内完成原本需要数小时的交叉分析。文章详细阐述了三种核心模式（视频优先、平衡检查、分层专家审查），并提供了具体的操作步骤、提示词构建技巧及常见误区规避方案。
40 个大多数人从未构建过的 Claude Skills
文章详细介绍了 40 个实用的 Claude Skills（技能），分为写作、研究等多个类别。作者指出 Skill 是 Claude 最强大的功能，通过创建 SKILL.md 文件，用户可以一次性构建并在多处复用特定任务指令，从而避免重复输入提示词，大幅提升工作效率。
2026年多智能体编码技术栈实战指南
文章深入探讨了如何在2026年构建高效的多智能体编码工作流。作者指出，顶尖开发者不再局限于单一工具，而是根据任务成本和需求在模型间路由。文章重点介绍了开源的 Kimi K2.6 及其终端代理 Kimi Code，它具备媲美顶级模型的推理能力，但成本仅为 Claude 的 1/7。作者详细展示了安装配置过程、API 开发与重构测试，并分析了其 MCP 兼容性及创新的 Agent Swarm 并行处理能力。
技能图谱 2.0：基于原子、分子和化合物的技能组合新思维
文章探讨了如何通过“原子、分子、化合物”的层级结构来更有效地组合技能，从而提升 AI Agent 工作的杠杆率。作者指出，直接链接技能（技能图谱）在依赖关系复杂时会导致不可靠性。新的方法论建议将技能分层：原子级技能提供确定性工作流，分子级技能解决具体问题，化合物级技能则赋予 Agent 高度自主权。通过在高层级驱动 Agent，人类可以用相同的脑力负载管理 100 倍的工作量。
