用途：面向NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、AAAI、COLM等顶级AI会议，从研究仓库出发撰写可投稿论文，也用于修改章节、查找并核验引用、适配会议格式。系统类会议（OSDI、NSDI、ASPLOS、SOSP）请改用systems-paper-writing技能。
主要能力：强调论文是围绕一个明确贡献、由证据支撑的故事，需在引言中讲清The What（1-3个具体新主张）、The Why（严谨实证）、The So What（读者为何关心）。提供从仓库理解项目、识别已有引用、与研究者确认贡献、检索文献、交付完整初稿并迭代的流程，以及摘要五句公式、结构化章节撰写、按方法而非逐篇组织相关工作、必需的限制章节和会议检查清单。
使用方式：先浏览仓库、README、结果与配置，找出代码中已引用的论文；用网络搜索与API检索文献，并程序化核验后获取BibTeX；不确定的引用标为占位符。推荐安装Exa MCP进行实时学术检索：Claude Code执行 claude mcp add exa -- npx -y mcp-remote "https://mcp.exa.ai/mcp"；Cursor / VS Code在MCP设置中添加 {"mcpServers":{"exa":{"type":"http","url":"https://mcp.exa.ai/mcp"}}}。再用Semantic Scholar API核验并经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、相关工作的引用查找与核验、按会议要求排版、转换目标会议格式、依据研究者反馈迭代草稿。
限制：最重要规则是绝不凭空生成引用——AI生成的引用错误率约40%，务必程序化核验；无法核验时必须标注占位符并告知研究者。草稿只是讨论起点，最终叙事、主贡献与结果取舍需与研究者确认；目标会议不明确或结果不完整时不应盲目推进。其他具体收费、平台与效果信息暂未提供。