用途：面向顶级 AI 会议（NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、AAAI、COLM）的论文写作辅助，从研究仓库出发撰写可投稿的 ML/AI 论文，也可用于单节草稿修订、相关工作引用查找与核验、会议格式排版及换会议重投。
主要能力：结合研究者写作理念与实用工具（LaTeX 模板、引用核验 API、会议检查清单）。工作流包括探索仓库结构与结果、识别已有引用、与研究者确认核心贡献、检索补充文献、交付完整初稿并按反馈迭代。强调“叙事原则”：论文应是一个清晰贡献加证据的故事，需明确 What/Why/So What。提供摘要五句式、引言、方法、实验、相关工作、局限性等分节写法，以及句子级清晰度、用词与术语一致性建议。
使用方式：先探索仓库（如 ls -la、find . -name "*.py"、grep 查找 arxiv/doi/cite），确认一句话贡献，再按 Figure 1、摘要、引言、方法、实验、相关工作、局限性的顺序迭代。引用必须程序化获取，禁止凭记忆生成 BibTeX；无法核验时标记占位符。推荐安装 Exa MCP 进行论文检索：claude mcp add exa -- npx -y mcp-remote "https://mcp.exa.ai/mcp"，Cursor/VS Code 在 MCP 设置中加入 {"mcpServers":{"exa":{"type":"http","url":"https://mcp.exa.ai/mcp"}}}，再用 Semantic Scholar API 核验并通过 DOI 获取 BibTeX。
适用场景：从研究仓库起草论文、撰写或修改特定章节、查找并核验相关工作引用、按会议要求排版、换会议重投、与研究者迭代草稿。
限制：AI 生成引用错误率约 40%，幻觉引用属学术不端，可能导致拒稿或撤稿；无法核验的引用必须标记占位符并告知研究者。会议页数、检查清单等要求以资料所列为准，具体会议最新规定暂未提供。目标会议不明确、存在多个矛盾框架或结果不完整时应先询问。