使用 Cursor 进行带引用的学术论文写作
用于编码的 LLM 界面可能比目前用于提示和连接复杂、分散信息的工具领先一代。任务：作者进行了一项粗略实验，使用 Cursor 构建 NSF 项目摘要。他们设置了一个包含 Markdown 章节文件的主目录和一个包含两篇论文文本版本的参考目录。使用 Agent 模式和 claude-3.7-sonnet，他们应用了两个 .cursorrules 文件：一个用于 NSF 要求，另一个用于学术写作标准。作者在最终修订期间手动 @ 了写作规则文件以确保其被应用，充当了主要的编辑和上下文管理者。；工具：Cursor。人工角色：原始帖子没有说明人如何参与。；局限：Cursor 缺乏原生 PDF 支持，需要外部转换为 Markdown（例如通过 Datalab 或 Marker），这使上下文管理变得复杂。该工具主要针对编码优化，导致在修改或中断通用文本生成时出现问题。如果同行使用 Google Docs 或 Word 而不是 Markdown/Git，协作会很困难。AI 输出需要大量人工改写和批评以避免幻觉，且工作流仅比直接写作稍快。。
工具
Agent Work Atlas 发布日期:
概述
用于编码的 LLM 界面可能比目前用于提示和连接复杂、分散信息的工具领先一代。
工作流程
作者进行了一项粗略实验，使用 Cursor 构建 NSF 项目摘要。他们设置了一个包含 Markdown 章节文件的主目录和一个包含两篇论文文本版本的参考目录。使用 Agent 模式和 claude-3.7-sonnet，他们应用了两个 .cursorrules 文件：一个用于 NSF 要求，另一个用于学术写作标准。作者在最终修订期间手动 @ 了写作规则文件以确保其被应用，充当了主要的编辑和上下文管理者。
原文报告的结果
初稿被描述为“还不错，但与已接受的 NSF 摘要相比并不太好”。切换到 Claude 思考模式有所帮助，但引入了幻觉和误解。作者发现该过程比单流聊天机器人痛苦更少，但指出 Cursor 在输出通用内容时经常中断生成或难以修改。未报告测量成功指标，仅有关于草稿质量和工作流摩擦的定性反馈。
人工角色
原始帖子没有说明人如何参与。
局限
Cursor 缺乏原生 PDF 支持，需要外部转换为 Markdown（例如通过 Datalab 或 Marker），这使上下文管理变得复杂。该工具主要针对编码优化，导致在修改或中断通用文本生成时出现问题。如果同行使用 Google Docs 或 Word 而不是 Markdown/Git，协作会很困难。AI 输出需要大量人工改写和批评以避免幻觉，且工作流仅比直接写作稍快。
试一试
作为使用 Cursor 的学术写作助手。我将提供资助提案模板（Markdown）和两篇源论文（转换为文本/Markdown）。 1. 创建两个 .cursorrules 文件：一个定义具体的资助要求（例如 NSF 项目摘要结构），另一个定义学术写作风格指南。 2. 将模板放在主目录中，将源文件放在 'references' 文件夹中。 3. 使用 Agent 模式和高推理模型（例如启用思考功能的 Claude 3.7 Sonnet）。 4. 提示代理使用规则和参考文献起草摘要。如果初稿忽略规则，请明确 @ 提及写作规则文件。 5. 审查输出中的幻觉。如果草稿较弱，要求代理根据规则批评其自己的输出。 6. 以 Markdown 格式输出最终草稿。 注意：不要发送任何真实敏感数据。使用虚拟论文进行此试运行。在继续生成完整内容之前，确认草稿结构与模板匹配。
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