Oh My Paper 完全指南：从文献调研到论文发表，一个终端全搞定

20 分钟上手｜5 Agent 协作 + 34 研究技能｜把 Claude Code 变成你的专属科研实验室

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项目简介

Oh My Paper 是一个开源 Claude Code 插件，它解决的问题很直接：Claude Code 能帮你写代码，但科研工作远不止写代码——你还需要文献调研、创新点评估、实验设计、论文撰写、引用核查这些环节，而它们没有一个好的工具来串联。

Oh My Paper 的做法是给 Claude Code 装上一套结构化科研流水线：5 个专职 Agent 角色各自管一块、34 个研究技能按需加载、后台 Hook 自动记住项目状态。装好之后，每次打开 Claude Code，它会问你「今天做什么角色」，然后自动加载对应的记忆文件，从上次的断点继续。整个过程不需要任何 GUI，所有操作都在终端里完成。

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目标读者画像

本文面向以下开发者：

• 有 1-5 年开发经验，有过（或正在经历）写论文、做研究的过程
• 想用 AI 辅助科研，但不喜欢在各种工具之间来回切换
• 对 Agent 协作模式、多角色记忆隔离这些概念感兴趣，想找实战案例

如果你已经有明确的科研方向（比如 CV、NLP、系统架构），或者你在公司做内部技术调研，Oh My Paper 的流水线都适用。

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核心依赖与环境

开始之前，确保你的环境满足以下条件：

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完整项目结构树

运行 /omp:setup 后，项目目录结构如下：

my-research/
├── paper/                     # LaTeX 论文工作区
│   ├── main.tex
│   ├── sections/              # 各章节 .tex 文件
│   └── refs/                 # 参考文献 .bib 文件
├── experiment/                # 实验代码与脚本
├── survey/                   # 文献调研产出
├── ideation/                 # 创新点与评估结果
├── promotion/                # 幻灯片、Demo、推广材料
├── skills/                   # 项目本地自定义技能
├── .pipeline/
│   ├── tasks/
│   │   └── tasks.json        # 跨所有阶段的任务树
│   ├── docs/
│   │   └── research_brief.json
│   └── memory/               # Agent 记忆文件
│       ├── project_truth.md   # 项目基准 + 进展日志
│       ├── orchestrator_state.md
│       ├── execution_context.md
│       ├── experiment_ledger.md
│       ├── result_summary.md
│       ├── review_log.md
│       ├── literature_bank.md
│       ├── agent_handoff.md
│       └── decision_log.md
├── .claude/
│   └── settings.json         # SessionStart hook 注册
├── CLAUDE.md
└── AGENTS.md

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手把手安装步骤

第一步：添加插件市场

在 Claude Code 里运行以下命令，把 Oh My Paper 的插件市场地址注册进去：

/plugin marketplace add LigphiDonk/Oh-my--paper

这一步不需要克隆整个仓库，Claude Code 会从插件市场拉取插件清单。

第二步：安装插件

/plugin install omp@oh-my-paper

安装完成后，运行 /plugin 验证：

/plugin
# 预期输出应包含：omp @ oh-my-paper, Status: Enabled

第三步：重启 Claude Code

完全关闭当前 Claude Code 窗口，再重新打开。

第四步：初始化研究项目

进入你的研究项目目录，运行：

/omp:setup

这个命令做了三件事：

1. 创建 .pipeline/ 目录及其所有子目录和记忆文件
2. 在 .claude/settings.json 里注册 SessionStart hook
3. 生成默认的 tasks.json 和 research_brief.json

初始化完成后，目录结构就如上面「完整项目结构树」所示。

验证安装成功

重新打开 Claude Code（在初始化过的项目目录下），你应该能看到 Claude 弹出角色选择菜单，询问你今天以哪个角色开始工作。如果看到了，说明全部安装成功。

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5 阶段科研流水线详解

Oh My Paper 把整个科研流程拆成 5 个阶段，每阶段对应一条命令和一组推荐技能。

阶段 1｜Survey：文献调研

运行命令：

/omp:survey

这个阶段做的事：让 Claude 根据你的研究方向搜索相关论文，提取摘要和关键信息，最终整理成一份 literature_bank.md。

常用技能：

• paper-finder — 从 ArXiv、Semantic Scholar 搜索相关工作
• paper-analyzer — 提取论文核心贡献、方法、局限
• biorxiv-database — 如果做生物医学方向，搜索 BioRxiv

核心产出文件：survey/literature_bank.md

典型工作流：

你：/omp:survey
→ Claude 询问研究方向关键词
→ 自动搜索 → 整理文献卡片 → 写入 literature_bank.md
→ 展示文献调研摘要，让你确认是否补充

阶段 2｜Ideation：创新点生成

运行命令：

/omp:ideate

基于阶段 1 的文献调研结果，Claude 生成潜在创新点并逐一评估可行性。

常用技能：

• inno-idea-generation — 大规模创新点头脑风暴
• inno-idea-eval — 从 novelty、feasibility、impact 三个维度评分
• research-idea-convergence — 收敛到 2-3 个最具潜力的方向

核心产出文件：ideation/ 目录下的评估结果

阶段 3｜Experiment：实验设计与执行

运行命令：

/omp:experiment

这个阶段覆盖最广：设计实验方案、编写评估代码、本地或远程运行、分析结果。

常用技能：

• inno-experiment-dev — 生成实验代码骨架
• research-experiment-driver — 管理实验迭代循环
• remote-experiment — SSH 到远程 GPU 节点运行（见「远程实验」章节）

核心产出文件：experiment/ 目录 + experiment_ledger.md（实验历史记录）

阶段 4｜Publication：论文章节撰写

运行命令：

/omp:write

把实验结果转化成论文文本，生成图表和标题，管理 LaTeX 文件。

常用技能：

• inno-paper-writing — 通用论文章节生成
• ml-paper-writing — 机器学习/AI 方向的论文模板
• scientific-writing — 学术写作规范（时态、措辞、结构）
• inno-figure-gen — 生成图表代码（Matplotlib、Plotly）
• inno-reference-audit — 自动检查引用格式是否规范

核心产出文件：paper/ 目录下的 LaTeX 文件

阶段 5｜Promotion：成果推广

运行命令：

/omp:plan
# 在 Promotion 阶段，选择制作演示材料相关技能

把论文成果转化为演示幻灯片、技术博客、Grant 提案等。

常用技能：

• making-academic-presentations — 学术报告 PPT 生成
• inno-grant-proposal — 资金申请书撰写
• inno-rclone-to-overleaf — 自动把本地 LaTeX 同步到 Overleaf

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5 大 Agent 角色与记忆隔离机制

这是 Oh My Paper 最核心的设计理念。

Agent 角色一览

记忆隔离原理

每个角色只能读写自己职责范围内的记忆文件，无法看到其他角色的内部状态。这种设计的核心好处是防止上下文污染——比如 Paper Writer 不会看到 Experiment Driver 的中间调试结果，Literature Scout 不会因为看了实验数据而先入为主影响文献评估。

角色之间通过两个「公共区域」通信：

tasks.json         ← 所有角色读写，记录任务完成状态
project_truth.md   ← 所有角色追加，记录项目整体进展

自动状态同步

最重要的设计细节：Conductor 在每个子任务完成后自动更新这两个公共文件，不需要你手动提醒。

子任务完成
  → Conductor 自动标记 tasks.json 中对应任务为 done
  → Conductor 自动往 project_truth.md 追加进展记录
    → 下次会话打开，Claude 读取这两个文件，自动从断点继续

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34 个研究技能速查

Oh My Paper 内置 34 个研究技能，覆盖科研全流程。以下按类别整理，方便按需查找：

文献类

• paper-finder — 跨数据库论文搜索
• paper-analyzer — 论文核心贡献提取
• paper-image-extractor — 从 PDF 提取图表
• research-literature-trace — 追踪一篇论文的引用链
• biorxiv-database — BioRxiv 专项搜索
• dataset-discovery — 相关数据集发现

调研与创意类

• inno-deep-research — 深度研究模式
• gemini-deep-research — Gemini 深度研究集成
• inno-code-survey — 代码实现调研
• inno-idea-generation — 创新点批量生成
• inno-idea-eval — 创新点多维评估
• research-idea-convergence — 收敛到最优方向

实验类

• inno-experiment-dev — 实验代码生成
• inno-experiment-analysis — 实验结果分析
• research-experiment-driver — 迭代式实验管理
• remote-experiment — 远程 GPU 实验循环

写作类

• inno-paper-writing — 通用论文章节
• ml-paper-writing — ML/AI 方向论文
• scientific-writing — 学术写作规范
• inno-figure-gen — 图表生成
• inno-reference-audit — 引用格式审查
• research-paper-handoff — Agent 间交接规范

规划与评审类

• inno-pipeline-planner — 流水线规划
• research-pipeline-planner — 研究阶段规划
• inno-paper-reviewer — 论文质量评审
• inno-prepare-resources — 资源准备清单
• inno-rclone-to-overleaf — Overleaf 同步

演示与提案类

• making-academic-presentations — 学术报告 PPT
• inno-grant-proposal — 资金申请书

Agent 调度类

• claude-code-dispatch — 调度 Claude Code 子任务
• codex-dispatch — 调度 Codex 并行处理

领域专项类

• academic-researcher — 通用学术研究
• bioinformatics-init-analysis — 生物信息学分析
• research-news — 追踪研究领域最新动态

技能按需加载，运行 /omp:survey 时 Claude 会自动推荐相关技能，你也可以在 skills/ 目录下添加自定义技能。

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典型工作流完整演示

以一篇 AI 方向的论文为例，完整走一遍 5 阶段流水线。

Step 1：项目初始化

# 进入研究目录
cd ~/research/my-paper

# 在 Claude Code 里：
/omp:setup
# 输出：.pipeline/ 已创建，SessionStart hook 已注册

Step 2：文献调研

# 在 Claude Code 里：
/omp:survey
# → Claude 询问：「你的研究方向是什么？」
# → 输入：LLM reasoning, chain-of-thought prompting
# → Claude 自动搜索 ArXiv/Semantic Scholar
# → 整理 20+ 篇相关工作到 survey/literature_bank.md
# → 输出调研摘要，确认是否需要补充

Step 3：创新点生成

/omp:ideate
# → Claude 读取 literature_bank.md
# → 生成 8 个潜在创新点
# → 每个点从 novelty / feasibility / impact 三个维度打分
# → 收敛到 2 个方向，写入 research_brief.json

Step 4：实验设计与运行

/omp:experiment
# → Claude 读取 research_brief.json
# → 设计实验方案（基线、对比方法、评估指标）
# → 生成实验代码到 experiment/ 目录
# → 运行本地评估，解析指标结果
# → 结果写入 experiment_ledger.md

如果需要远程 GPU 节点运行：

# 配置远程计算节点（在 experiment/ 目录下创建 compute-config.json）
{
  "host": "gpu-server.example.com",
  "user": "researcher",
  "key_path": "~/.ssh/id_rsa",
  "remote_dir": "/home/researcher/experiments"
}

# 在 Claude Code 里：
/omp:experiment
# → Claude 检测到 compute-config.json
# → 使用 remote-experiment 技能
# → rsync 代码到远程 → SSH 运行 → 拉回结果
# → 自动解析 metrics，写入 experiment_ledger.md

Step 5：论文章节撰写

/omp:write
# → Claude 读取 experiment_ledger.md + literature_bank.md
# → 生成 Introduction / Method / Experiment 各章节 .tex
# → 生成图表（Matplotlib 脚本），编译到 paper/figures/
# → 引用审查：检查 .bib 文件格式

Step 6：同行评审

/omp:review
# → Claude 以 Reviewer 角色阅读全文
# → 检查逻辑连贯性、方法描述清晰度、实验对比充分性
# → 输出 review_log.md，列出修改建议
# → 根据建议修改后，再次 /omp:review 直至通过

Step 7：同步到 Overleaf

# 在 skills/ 目录下配置 Overleaf 同步
# 使用 inno-rclone-to-overleaf 技能
# Claude 自动把本地 paper/ 目录同步到 Overleaf 项目

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远程实验详解

对于需要 GPU 算力的实验，Oh My Paper 支持完整的远程实验循环。

架构流程

本地设计方案
  → 生成实验代码
    → rsync 同步到远程服务器
      → SSH 登录远程节点
        → 在 GPU 上运行实验
          → 拉回 metrics 日志
            → 本地解析指标
              → 判断是否达到阈值
                → 迭代优化 / 结束实验

配置远程节点

在 experiment/ 目录下创建 compute-config.json：

{
  "host": "your-gpu-server.com",
  "user": "researcher",
  "ssh_key": "~/.ssh/id_rsa",
  "remote_workspace": "/home/researcher/omp-experiments",
  "max_iterations": 5,
  "success_threshold": {
    "accuracy": 0.92,
    "latency_ms": 200
  }
}

运行远程实验

# 在 Claude Code 里：
/omp:experiment
# → 检测到 compute-config.json
# → 自动执行：代码同步 → SSH 运行 → 结果拉回
# → 若指标未达标，自动调整超参数重跑（最多 max_iterations 次）
# → 最终结果写入 experiment_ledger.md

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Codex 任务委派

如果某个实验涉及大量重复代码生成（比如需要跑 10 组不同超参数配置），可以让 Conductor 把任务委派给 Codex 并行处理。

/omp:delegate
# → Conductor 读取当前任务上下文
# → 生成带完整上下文的 Codex prompt
# → 你复制到新终端：codex "..."
# → Codex 在独立终端运行
# → 完成后在 agent_handoff.md 写入 CODEX_DONE 信号
# → Conductor 检测到信号，自动读取结果并更新 tasks.json

这个设计的好处：Claude Code 和 Codex 同时运行在不同终端，你的本地 Claude Code 不会被占用，可以同时做文献整理等其他工作。

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常见问题排查

Q1：运行 /omp:setup 后，每次打开 Claude Code 没有看到角色选择提示

原因：SessionStart hook 没有被正确注册。

排查步骤：

1. 检查项目目录下是否存在 .claude/settings.json
2. 检查该文件是否包含 hooks 配置节

cat .claude/settings.json
# 确认有 "hooks": { "SessionStart": [...] } 字段

如果没有，运行 /omp:setup 重新初始化，并确保 Claude Code 已完全重启。

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Q2：插件安装成功但 /omp:survey 等命令显示「未识别命令」

原因：插件未正确加载，或 Claude Code 需要重启。

解决步骤：

# 1. 卸载并重新安装
/plugin uninstall omp
/plugin install omp@oh-my-paper

# 2. 完全重启 Claude Code（关闭所有窗口）

# 3. 验证插件状态
/plugin

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Q3：Literature Scout 找到的论文太少，想扩大搜索范围

原因：初始关键词过于具体，限制了搜索结果。

解决方法：

在运行 /omp:survey 时，给出多个同义词和上位词：
输入：「LLM reasoning, chain-of-thought, CoT, deliberate reasoning, LLM planning」
而不是只输入：「LLM reasoning」

同时在 skills/paper-finder.md 里可以添加额外的数据库源（如 ACL Anthology、ICLR 官方页面）。

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Q4：Paper Writer 生成的实验描述和实际结果对不上

原因：Experiment Driver 和 Paper Writer 之间没有及时同步最新的 experiment_ledger.md。

解决方法：

每次实验迭代完成后，在 Paper Writer 开始工作之前，先运行 /omp:plan 让 Conductor 同步全局状态，确保 Paper Writer 读取的是最新结果：

/omp:plan
# → Conductor 展示当前 tasks.json 状态
# → 确认 experiment 任务已标记 done
# → 然后再运行 /omp:write

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Q5：远程实验 rsync 同步失败，提示 permission denied

原因：SSH 密钥权限不正确，或远程目录不存在。

排查步骤：

# 1. 检查本地 SSH 密钥权限
chmod 600 ~/.ssh/id_rsa

# 2. 测试 SSH 连接（无密码登录）
ssh -i ~/.ssh/id_rsa [email protected] "echo ok"

# 3. 确保远程目录存在
ssh [email protected] "mkdir -p /home/researcher/omp-experiments"

# 4. 检查 compute-config.json 中的 remote_workspace 路径是否正确

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Q6：Codex 委派后，Conductor 一直等待 CODEX_DONE 信号

原因：Codex 运行完成后没有正确写入 agent_handoff.md。

解决方法：

1. 检查 Codex 运行的终端是否正常结束
2. 手动在 .pipeline/memory/agent_handoff.md 末尾追加一行：

CODEX_DONE
result: [填写 Codex 的输出结果]

1. 然后在 Claude Code 里继续当前工作流

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扩展阅读与进阶方向

1. 自定义技能扩展

Oh My Paper 支持在项目本地 skills/ 目录下添加自定义技能。创建格式如下：

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name: my-custom-skill
description: 针对特定研究领域的自定义分析流程
stage: survey  # 可选：survey | ideation | experiment | write | review
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# 技能标题

## 执行步骤
1. 读取上下文文件 ...
2. 执行特定任务 ...

注册后，运行 /omp:survey 等命令时，Claude 会自动推荐相关自定义技能。

2. 多 Agent 协作进阶

如果你有多个研究方向同时推进，可以在不同子目录下各自运行 /omp:setup，每个子项目有独立的 .pipeline/ 和 Agent 团队。Conductor 角色负责跨子项目的总览与协调。

3. Overleaf 协作工作流

用 inno-rclone-to-overleaf 技能把本地论文同步到 Overleaf 后，可以邀请导师直接在 Overleaf 上批注修改意见，修改完成后再同步回本地。整个过程不需要手动上传下载。

4. 接入其他 LLM 后端

Oh My Paper 本身只依赖 Claude Code，但实验阶段可以配置不同的 LLM 做对比评测。在 experiment/ 目录下创建模型配置文件：

# experiment/model_configs.py
llm_configs = {
    "claude-sonnet": {"provider": "anthropic", "model": "claude-3-5-sonnet"},
    "gpt-4o": {"provider": "openai", "model": "gpt-4o"},
    "gemini-pro": {"provider": "google", "model": "gemini-1.5-pro"},
}

然后在实验代码里引用这些配置做横向对比。

5. 追踪最新研究动态

用 research-news 技能定期扫描 ArXiv 的最新提交，筛选出与你研究方向相关的新工作，自动更新 literature_bank.md。可以配合 cron 定时任务做到每周自动更新一次调研文献库。