# 大学生如何用WorkBuddy写出高质量论文?
**作者**: Roland.W
**日期**: 2026-07-15T14:36:37.000Z
**来源**: [https://x.com/rwayne/status/2077401955387982126](https://x.com/rwayne/status/2077401955387982126)
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一个大学生把论文题目发给豆包。
「帮我写一篇文献综述,引用要真实,格式按学校要求来。」
几分钟后,几千字出来了。摘要、关键词、研究背景都有,参考文献排得整整齐齐。
他点开第一条引用,查不到。
第二条论文存在,作者和年份对不上。
第三条看起来最靠谱。打开原文后,那篇论文根本没有支持正文里的判断。
论文写完了,研究还没开始。前面省下来的时间,全花在核验和返工上。
我做 RW Research Skill,就是想把核验、边界和交接写进科研流程。
这套系统目前有 16 个 Skill。它们分别处理研究问题、文献发现、证据整理、研究设计、论文写作、主张核验和投稿。每个 Skill 都有输入要求、停止条件和验收标准。
我把 16 个 Skill 装进 WorkBuddy,又用一个真实研究想法跑完了问题形成、研究设计和方案审查。下面是完整操作过程。
# 如何安装
先打开 RW Research Skill 的 GitHub 仓库,进入 skills 目录。
里面的每个文件夹对应一个独立 Skill,例如:
```
rw-research-skill/
└── skills/
├── rw-research-router/
│ ├── SKILL.md
│ ├── references/
│ └── scripts/
├── rw-research-question/
├── rw-literature-discovery/
└── ...
```
WorkBuddy 会把一个 ZIP 识别成一个 Skill,压缩包根目录需要直接出现 SKILL.md。
我第一次把整个 GitHub 仓库压成 ZIP 上传,界面提示:
未找到 SKILL.md 主文件
处理方式很简单。打开 rw-research-router 文件夹,选中里面的 SKILL.md、references 和 scripts,将这些内容压成 ZIP。解压后看到的第一层应该是 SKILL.md。
接着进入 WorkBuddy 的「专家·技能·连接器」,依次点击「技能」「添加技能」「上传技能」,选择刚才的 ZIP。
初次体验可以先安装 rw-research-router。准备使用完整流程时,再用同样的方法打包并上传其余 15 个 Skill。
# 如何检查安装结果
WorkBuddy 上传第三方 Skill 时会显示安全扫描结果。这里要看三个位置:来源、权限和脚本行为。
RW Research Skill 的 16 个目录都带有 scripts/self_check.py。我在本机逐个运行自检,16 个结果全部通过,然后重启 WorkBuddy。
重启后打开「我安装的」,搜索 rw-。我原来有 1 个 Skill,完整安装后页面显示 17 个,新增的 16 个都处于启用状态。
WorkBuddy 的「我安装的」页面。原有 1 个 Skill,加上 16 个 RW Research Skills,共显示 17 个。

页面里至少应该能找到这些入口
- rw-research-router
- rw-research-question
- rw-literature-discovery
- rw-paper-extractor
- rw-evidence-map
- rw-research-design
- rw-research-referee
- rw-claim-audit
确认开关已经打开,就可以新建任务。
# 如何完成第一次调用
我在新任务里挂载 rw-research-router,输入:
start research onboarding
WorkBuddy 读取 Router 的方法、标准、停止条件和验收规则,然后问了一个问题:
你现在手上有什么?
可选答案包括想法、文献、数据、草稿、审稿意见和不知道。
我选择「想法」。研究方向是:AI 智能体辅助的文献筛选,能否减少研究生进行范围综述时的时间和核验负担,同时保持主张与来源之间的准确性。
Router 将任务判断为「问题形成期」。它还标出三个等待定义的概念:AI 智能体文献筛选、核验负担、主张与来源准确性。
随后,Router 选择主流程:
rw-research-question
界面同时给出选择原因、暂缓路径、停止条件和验收标准。当前瓶颈是研究问题的定义,所以任务先交给 rw-research-question。

Router 将问题形成期任务交给 rw-research-question。
Router 每次只选择一个主 Skill。这个设计让每一步都有明确负责人,也让下一次交接有据可查。
# 如何跑完一条科研实操链路
我继续在同一个 WorkBuddy 任务里完成了三次交接:
1. rw-research-question
2. rw-research-design
3. rw-research-referee
这次实操从一个研究想法开始,终点是三份落盘文件:研究问题工作表、研究设计工作表和审查报告。
# 1 收敛研究问题
我交给 Router 的原始输入是:
No materials. Idea: Can an AI-agent literature triage reduce time and verification burden without lowering claim-source accuracy for graduate researchers doing scoping reviews?
rw-research-question 拆出人群、干预、比较和结果。它还给出三类替代解释:主题复杂度、研究者能力差异,以及筛选省时后出现的核验负担转移。
随后,WorkBuddy 要我确认 AI 智能体的工作模式。
- 辅助式:AI 推荐或排序,研究者逐条确认。
- 自主式:AI 直接决定纳入或排除,研究者抽检。
我选择辅助式。Skill 把主问题写入 research-question-worksheet.md,并设置证伪条件:逐条核验耗时大于或等于筛选省下的时间时,效率提高假设被推翻。

辅助式流程被拆成 AI 推荐、研究者逐条核验和采纳决策,负担转移也被写进证伪条件。
到这里,研究对象、比较组、结果指标和失败条件已经对齐。
# 2 生成研究设计
问题定型后,Router 建议先调用 rw-literature-discovery。我手上是零材料状态,同类研究的存在情况仍需检索。
为了继续演示后续链路,我记录并接受重复研究的风险,然后输入:
skip discovery; run research design
WorkBuddy 保存了这次人工决定,随后加载 rw-research-design 的方法、领域指南、标准和工作表。
最终生成的 research-design-worksheet.md 有 5.8 KB。首选方案是一项平行组随机对照试验:
- 所有人使用同一套标准语料和预设范围综述问题。
- 研究生随机进入 AI 辅助组或仅人工组。
- AI 辅助组执行推荐、逐条核验和最终决策。
- 人工组逐条筛选并作出决策。
- 两组都记录总时间、感知负担和主张与来源准确性。
- 独立评定者在未知分组的情况下审计准确性。
- 核心分析同时检查效率、准确率非劣效和净省时。
研究设计图和落盘文件。界面底部可以看到 research-design-worksheet.md。
方案保留了两个执行前缺口。样本量计算需要先导方差数据;涉及真实参与者和下游研究质量的干预,需要先完成伦理审批。
这份文件已经能进入完善和审批阶段。

# 3 审查研究设计
研究设计完成后,我输入:run rw-research-referee
rw-research-referee 读取前两步的工作表,再按自己的审查方法和验收规则检查方案。
它给出的结论是:
修改后通过(major revision)
生成的 referee-report.md 有 14.7 KB,列出六项执行前修改:
1. 定义非劣效界值,才能计算效力并解释结果。
2. 修正单一标准语料与语料复杂度分层之间的冲突。
3. 控制对照组使用免费 AI 工具造成的组间沾染。
4. 预先指定非劣效研究的缺失数据处理方法。
5. 写清效率与准确率两项假设的联合推断规则。
6. 补充分配隐藏方案。
审查结果给出 major revision,并把六项修改逐条写入报告。
报告还指出两类结果的证据强度不同。准确率可以交给独立评定者盲审,效率更容易受到计时方式、分组知情和组间沾染影响。后续写作需要分别说明这两部分证据的可信度。
现在,这个模糊想法已经变成研究问题、研究方案和审查报告。三个阶段都有输入、落盘文件、未知项、停止条件和下一步交接。
# 如何选择 16 个 Skills
选择入口时,先看自己手上已有的材料。
一个项目可以从任何合适的入口开始。每次选择一个主 Skill,产物完成后再调用 Router 判断下一步。
# 三种调用方式
只有一个方向时,把现状交给 Router:
请使用 rw-research-router 带我开始科研流程。
我现在只有一个研究方向,手上暂时没有文献和数据。
请判断当前阶段,并选择一个主 Skill。
已经知道任务类型时,直接调用专业 Skill:
请使用 rw-evidence-map 整理这些论文。
区分支持证据、冲突证据、偏倚和缺口。
缺少原文支持的判断请标记为待核验。
研究方案准备执行时,增加一次对抗审查:
请使用 rw-research-referee 审查这份研究设计。
检查选择偏倚、替代解释和结论边界。
文献、数据和实验结果仅使用我提供的材料。
输入里写清现有材料、目标产物和任务边界,Skill 会按照自己的方法和验收规则执行。
# 如何检查工作流
我会检查每一步有没有留下五样东西:
1. 明确输入。
2. 主 Skill。
3. 落盘产物。
4. 未知项和停止条件。
5. 下一步交接。
这次测试中,三个 Skill 都在需要人工判断的位置停了下来。研究问题等待模式选择,研究设计记录检索跳过决定,执行前留下样本量和伦理审批,审查报告再把六项重大修改列清楚。
WorkBuddy 承载并执行 Skill。RW Research Skill 提供分工、方法、边界和验收规则。安装完成后,科研任务会沿着可检查的文件和交接记录继续推进。
第一次使用可以从 rw-research-router 开始。给它一个真实研究想法、几篇论文或一份草稿,观察它选了哪个主 Skill,又留下了哪些缺失输入和停止条件。
GitHub:
https://github.com/rolandwonglonam/rw-research-skill
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