读了一大堆论文，脑子里也有一堆模糊的想法，但就是不知道怎么把灵感变成能发表的论文？今天介绍一个开源项目 AI Research Codex
Skills，它不是自动帮你写论文的工具，而是一套精心设计的研究工作流技能包，运行在 OpenAI Codex 之上。
这个项目的核心思路是：研究不是灵感爆发，而是一条可以被结构化的流水线。它把从灵感到论文的整个过程拆成了 11
个明确的步骤——Entry 入口、Literature Bootstrap 文献启动、Signal Mining 信号挖掘、Problem Formulation 问题形式化、Candidate
Claims 候选论点、Move Router 招数路由、Prior-Work Triangulation 三角验证、Scope Gate 范围门控、Experiment Planner
实验规划、Reviewer Risk Check 审稿人风险检查、Paper Shape 论文成型。每一步的输出都保存在 research_state
目录里，形成结构化的状态文件，中断后可以从上次停下的地方继续。
它跟直接让 ChatGPT 头脑风暴完全不同，更像是一个研究方法论的外骨骼，把凌乱的思考过程变成可追溯、可回溯、可审计的结构化数据
。设计哲学有三个核心原则：结构优于灵感（阻碍发论文的很少是缺灵感，更多是缺执行力）、可追溯性（每一步决策都有记录，面对审稿
人质疑时特别有用）、渐进式细化（从粗糙描述开始逐步聚焦）。
对于刚入门的研究生来说，它是一个很好的研究方法论教学工具；对于有经验的研究者来说，它可以帮你减少在低效方向上浪费的时间。项
目完全开源，GitHub 上可直接获取。
【时间轴】
00:00 灵感到论文之间的暗路
00:49 项目核心思路：研究是可结构化的流水线
02:03 11步研究流水线详解
04:04 三大设计原则
04:56 安装与使用方法
05:52 总结：结构化而非自动化
项目地址：github.com/WooyoohL/AI_Research_Codex_Skills
