Academic Paper 是一套通用学术论文写作流水线，由 12 个智能体协作完成，覆盖全学科，默认以高等教育领域为参考。用户可通过自然语言触发，例如“Write a paper on the impact of AI on higher education quality assurance”。
主要能力与流程：流水线分 8 个阶段——Phase 0 配置访谈（论文类型、学科、期刊、引用格式、输出格式、语言、字数）、Phase 1 文献检索、Phase 2 结构设计与大纲、Phase 3 论证构建、Phase 4 全文分节撰写、Phase 5a 引用合规与 5b 双语摘要（并行）、Phase 6 模拟同行评审（最多 2 轮）、Phase 7 格式化输出。
典型用法：最小命令可直接给出论文主题；也可进入 plan 模式获得分步引导，或单独调用某阶段（如先写初稿、下次再单独做引用检查、摘要或同行评审）。
输出与格式：文本支持 LaTeX（.tex + .bib）、DOCX（经 Pandoc）、PDF、Markdown；引用格式支持 APA 7.0（默认）、Chicago、MLA 9、IEEE、Vancouver，并可做格式转换；当论文含定量结果时，可视化智能体可生成 Python（matplotlib/seaborn）或 R（ggplot2）图表代码及 LaTeX 集成代码。
限制与规则：必须先在用户确认论文配置记录后才能进入 Phase 1；大纲需用户批准；修订循环最多 2 轮，未解决项归入“Acknowledged Limitations”；同行评审严重问题会阻止进入 Phase 7；用户可自带文献跳过 Phase 1。该技能不适用于深度研究/事实核查、结构化审稿和完整研究流水线，这些分别由 deep-research、academic-paper-reviewer、academic-pipeline 处理。资料未提供收费、价格与平台信息。