先交代一下这次用的工具。TraeWork 是国内很早就推出的专业 AI 办公平台和一般问一句答一句的 AI 工具不太一样它背后依托的是团队早在 2025 年 1 月就推出、并且已经做到行业领先的 TraeCode 编程工程能力。说得直白一点TraeWork 不是在聊天框上加了几个按钮而是把编程级的工程能力搬到了普通职场人面前——复杂任务能拆、能跑、能真正交付出文件。产品里包含 Work、Code、Design 等模式但上手门槛并不高不懂 AI 的人扔一句话过去它也能把活接住。我从事信息检索、大模型相关工作已经有几年了。最近在我的日常工作中要涉及到论文科研工作主要有几类任务几乎会反复出现精读单篇论文、梳理 Related Work、制作学术海报、写论文公众号推送、整理专利交底书以及追踪不同会议的 CFP 和 DDL。单独看每一项都可以找到一个工具完成。但科研真正麻烦的地方是这些任务并不是彼此独立的。精读论文时提取的方法、实验和局限后面会进入 Related WorkRelated Work 中形成的证据矩阵会继续支撑论文写作、学术海报和科普推送研究中形成的技术方案可能还要整理成专利交底书而所有成果最终又要对应一个真实的投稿节点。如果每走一步都重新上传材料、重新解释研究背景、重新核对引用时间就消耗在了上下文搬运上。小试牛刀学术调研比如作为一个刚入门的研究者我对 RAG、LLM 相关方向感兴趣就可以先让 TraeWork 帮忙调研一下这个领域目前还有哪些研究空白。大约 6 分钟之后结果就出来了而且相当客观直接给的是一个信息密度很高的 HTML 页面。生成过程和信息来源也都能回溯。点开执行过程可以看到它调用了 research-guide、doc-writing-guide、html-report 几个技能中间还浏览了不少相关网页最后才汇总成这份结构化内容。对比我自己用过的同类产品TraeWork 明显更丝滑工具和技能的调用收放自如。印象里同样一个学术调研任务早期差不多要跑二十多分钟才能结束。效果我挺满意既有类似 mermaid 的流程图但用 HTML 渲染出来更好看表格的层次也分得比较清楚整体内容饱满、信息量够。感觉 TraeWork 这次是真把任务编排、模型和外部调用能力缝到一块儿了——所谓的 Harness大概就长这个样子。最后它给出了我最想要的那部分答案RAG 还有哪些值得做的方向。这一段我盯着看了好几分钟里面提到的几个点确实和我们组内对信息检索未来问题的判断对得上尤其是 Agentic RAG 的评测还有长期基准这两块。比较贴心的是它还会单独告诉你哪些信息需要人工校验。这一点其实很重要——科研毕竟是件严谨的事生成出来的内容得对着信息源再核一遍。TraeWork 在这里处理得很谨慎把建议和待核验的内容都列了出来。第一站不是总结论文而是做一次可核验的精读我先上传了一篇论文 PDF《AdaptBPE: From General Purpose to Specialized Tokenizers》。要求也不只是概括一下而是让它交付一份结构化精读材料研究问题是什么方法由哪些模块构成使用了哪些数据集和基线核心指标是多少作者承认了哪些局限以及复现需要哪些代码、数据和超参数。下面是笔者读论文时常用的那套经典八股框架。在聊天框输入提示语这是一篇论文请从以下几个角度 研究背景任务定义研究背景、动机以及贡献 相关工作相关工作梳理、相关工作具体介绍 核心方法论文核心理论或者方法 实验效果实验结果分析 论文总结论文总结 来解读这个文章解读过程是这样的先用 PDF 解析技能读取论文内容再用 AI coding 的方式抽取具体章节。最后分发给模型生成 markdown 格式的结构化解读报告。另外 TraeWork 很会猜你下一步要干什么比如 markdown 内容生成完之后它主动推荐了一个操作把这篇解读改成更适合微信阅读的版本加小标题和导语我重点看的不是文字是否流畅而是它有没有区分三件事作者明确写出的结论、实验数据支持的结果以及 AI 自己做出的推断。对科研人员来说这三者混在一起内容写得再顺也不能直接使用。第二站同一篇论文再写成公众号推送同一份研究成果写给同行和写给公众号读者表达方式完全不同。接着我让 TraeWork 生成一版可以直接推送的内容请帮我生成我可以直接粘贴到微信公众号版本的内容类似 mdnice 模式可以看到 TraeWork 很快就产出了微信排版 HTML 文件所有样式都是内联的和 mdnice 一样的原理。我按照下面的步骤把它粘贴到微信编辑器在浏览器中打开这个文件[AdaptBPE 微信排版版]按CtrlA全选页面内容按CtrlC复制打开微信公众号后台编辑器CtrlV粘贴实际效果非常好关键是排版只花了 1 分钟样式还会跟着内容走粘过去之后格式自动保留蓝色小标题、灰色导语引用框、深色代码块、底部互动引导全都在。排版特点标题居中加粗视觉冲击力强导语用蓝色边框引用块突出核心亮点小标题带蓝色下划线和 emoji层次分明公式用深色代码块呈现微信里也能正常显示关键数据和结论用蓝色加粗高亮结尾是互动引导加论文链接自然地引出评论和转发。对我来说这类任务的价值不只是多生成一种格式而是同一份科研内容在面向不同读者时事实底座仍然保持一致。第三站从一篇论文扩展到 Related Work 的证据矩阵单篇精读确认后让它围绕同一个研究问题梳理 Related Work。请帮我调研更多类似相关工作主要解决 LLM Tokenizer 或者 OOV 问题主要调研顶会工作请帮我整理出来相关工作会议列表证据矩阵确认后再生成 Related Work 的结构提纲和段落草稿。我给它的限制是没有进入证据矩阵的论文不能突然出现在正文里每个观点都要能对应至少一条来源存在冲突的研究结果不能被强行合并成一个结论。可以看到 TraeWork 帮我收集了一份顶会论文列表数据整理截至 2026 年 8 月覆盖 ACL / EMNLP / NAACL / EACL / ICLR / NeurIPS / ICML / AAAI 等顶会中与 LLM 分词器、词表适配、OOV 问题相关的重要工作。为了方便把这份调研分享出去我让 TraeWork 顺手把上面的结果生成了一个在线表格第一次需要飞书授权直接点配置链接就行比之前自己手动配置方便太多了。点击表格链接就能直接打开在线文档对科研党来说简直是福利。这一步让我看到同一份上下文能不能往下走比单次生成一段 Related Work 更重要。因为真正的论文写作不是从空白文档里续写而是从已经核验过的证据链里组织观点。第四站把研究内容压缩成一张学术海报最近投了一篇 CCIR 2026 的论文我想给它做一张海报。我直接把会议的海报模板和小论文一起提供给了 TraeWork请帮我参考 poster 中的模板格式来帮生成一份针对 CCIR2026_paper_100.pdf 的海报你可以生成一个 html 效果然后同时也生成一个 overleaf 源码我去手动渲染这一步我主要让 TraeWork 先出 HTML 版本有了内容结构和布局的架子之后再生成 Overleaf 的 tex 源码我手动微调、把图补上就行效率提升非常明显。第五站把研究中的技术方案整理成专利交底书如果课题中形成了相对完整的技术方案后面还可能涉及专利交底。我把经过脱敏的技术说明、流程图和实验记录放进同一任务要求它整理技术背景、要解决的问题、技术方案、关键模块、实施例、可替代方案和附图说明并把信息不足的地方集中列成待补问题。输入给 TraeWork 的资料是我之前在本地做的实验记录和代码记录以及写过的相关文档。为了省事我直接把整个工作目录加了进去可以看到 TraeWork 在不间断地扫描工作目录内容几分钟之后它生成了一份 md 格式的初稿。我读了一遍叙述逻辑没有问题具体的模型和实验细节也对得上。为了拿到能直接用的版本我让它继续输出了 Word 格式Word 是 A4 页面、标准页边距、1.5 倍行距实验数据表格带表头底色和斑马纹后续编辑修改很方便。这里我没有让 TraeWork 判断能不能授权或是否侵权也没有让它凭空强化技术效果。专利交底书初稿的作用是帮助研究人员把技术细节整理清楚最终仍然需要发明人和专利代理人共同审阅。第六站把会议 CFP 和 DDL 做成一个可筛选网页科研任务最后还绕不开投稿时间管理。做网页之前我翻了下 TraeWork 的插件市场【页面设计】分类里有前端设计工具集、前端设计、快速产品原型开发几款插件各自的侧重点不太一样我干脆把这三个都装上顺便测一测 TraeWork 的页面设计和前端编码能力。TraeWork 的插件市场里有插件和技能两类资源主要用来增强工作能力。下面是我整理的插件和技能的区别概念主要解决什么问题类比Plugin 插件把一整套能力打包、安装、分发VS Code 插件 / Python 包Skill 技能告诉 Agent某类任务具体应该怎么做SOP / Prompt WorkflowApp连接外部系统、数据和操作Gmail、GitHub、Calendar APITool真正执行一个具体动作search_email()、create_issue()一句话总结就是Plugin 能力的包装和分发单位Skill Agent 可复用的任务执行方法App/Tool 真正访问数据和执行动作的接口。我提供了几个目标会议会议列表来自 CCF 推荐的《第七版中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录正式版》然后在 TraeWork 的 Design 对话框中选中前面装好的三个插件。要求它整理会议名称、研究方向、投稿轮次、摘要截止、全文截止、通知日期、会议日期、原始时区、北京时间和官方来源并做一个可以按月份和方向筛选的 DDL 网页。这个任务看起来不复杂但很适合检查 AI 是否认真处理细节日期是不是来自会议官网AoE、UTC 和北京时间有没有换算错误同一个会议的不同投稿轮次有没有混在一起。大约过了 20 分钟TraeWork 读取会议名称列表、收集信息、编写前端页面我们看下效果当前数据概况共收录 58 个 CCF-A 类会议其中 12 个已核验含 11 个 upcoming 截止11 个已截稿记录35 个官网尚未公布具体轮次/截止日期。网页支持按方向、月份、状态筛选按全文截止或方向排序以及会议名称搜索顶部还显著标注了日期请以官网最终更新为准。可以看到效果还是非常不错的写在最后这 6 个任务串起来之后变化在哪里整个过程我没有做完一项就清空对话重来精读产生的事实在 TraeWork 里一路流进了 Related Work、海报、推送、专利和 DDL 网页——这就是AI 回答问题和AI 承接科研任务的区别。当然创新性判断、引用真实性和最终的学术表达仍然得由人来拍板TraeWork 负责把活铺好我们负责签字。