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PaperDebugger

作者 PaperDebugger · PaperDebugger/paperdebugger

在编辑器内实现多 agent 论文审阅——声明核验、引文审计、结构批评、语言润色。专为学术研究者打造。

PaperDebugger 针对你的 LaTeX/Markdown 论文编排多个专业化 agent:像严苛同行一样进行批评的 Reviewer agent、在不破坏作者文风前提下润色语言的 Editor agent、核验每个 \cite{} 是否有效且不是幻觉引用的 Citation Auditor,以及标记论断漂移的 Coherence agent。插件化架构支持实验室自定义 agent。

为什么要用

核心特性

实时演示

实际使用效果

paperdebugger-mcp.replay ▶ 就绪
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安装

选择你的客户端

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json  · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "paperdebugger-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "paperdebugger-mcp"
      ]
    }
  }
}

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config。保存后重启应用。

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "paperdebugger-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "paperdebugger-mcp"
      ]
    }
  }
}

Cursor 使用与 Claude Desktop 相同的 mcpServers 格式。项目级配置优先于全局。

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit
{
  "mcpServers": {
    "paperdebugger-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "paperdebugger-mcp"
      ]
    }
  }
}

点击 Cline 侧栏中的 MCP Servers 图标,然后选 "Edit Configuration"。

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "paperdebugger-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "paperdebugger-mcp"
      ]
    }
  }
}

格式与 Claude Desktop 相同。重启 Windsurf 生效。

~/.continue/config.json
{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "paperdebugger-mcp",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "paperdebugger-mcp"
      ]
    }
  ]
}

Continue 使用服务器对象数组,而非映射。

~/.config/zed/settings.json
{
  "context_servers": {
    "paperdebugger-mcp": {
      "command": {
        "path": "npx",
        "args": [
          "-y",
          "paperdebugger-mcp"
        ]
      }
    }
  }
}

加入 context_servers。Zed 保存后热重载。

claude mcp add paperdebugger-mcp -- npx -y paperdebugger-mcp

一行命令搞定。用 claude mcp list 验证,claude mcp remove 卸载。

使用场景

实战用法: PaperDebugger

如何在投稿前进行一轮模拟同行评审

👤 博士生、研究人员、论文作者 ⏱ ~60 min intermediate

何时使用: 距离投稿还有 24 小时,想要最后一轮严苛的审阅。

前置条件
  • LaTeX 源文件或编译好的 PDF — 两种格式均支持
步骤
  1. 运行 Reviewer
    Use PaperDebugger Reviewer on /paper/main.tex. Be harsh — venue is NeurIPS-style, top-tier.✓ 已复制
    → 编号评审,含优点、缺点和建议补充实验
  2. 引文审计
    Cross-check every \cite. Anything fabricated, broken, or missing from the bib?✓ 已复制
    → 逐引文状态表;标记有问题的条目
  3. 一致性检查
    Flag claim drift between abstract / introduction / conclusion. Quote the conflicting sentences.✓ 已复制
    → 漂移报告,附引用的冲突句对

结果: 在 Reviewer 2 看到论文之前,已解决投稿前检查清单上的所有问题。

注意事项
  • Reviewer agent 过度建议无法实施的新实验 — 筛选建议列表——只保留能改善写作而无需新数据的建议
搭配使用: filesystem

在保留作者文风的前提下润色语言

👤 英语非母语的作者 ⏱ ~45 min beginner

何时使用: 科学内容没问题;散文有些粗糙。

步骤
  1. Editor 润色
    Use the Editor agent on /paper/main.tex. Preserve voice; only fix grammar, awkward phrasing, and ambiguous antecedents.✓ 已复制
    → 逐句 diff 列表
  2. 审阅 diff
    Show me the 10 highest-impact edits — ones that fix actual ambiguity, not stylistic preferences.✓ 已复制
    → Top 10 修改,附理由

结果: 更简洁的论文,文风不变。

注意事项
  • Editor「纠正」了专业术语 — 传入 --preserve-glossary terms.txt,让它不修改列表中的术语

验证每张结果表是否与实验目录中的数据一致

👤 对数字错误有强迫症的 ML 研究者 ⏱ ~90 min advanced

何时使用: 你用 3 种不同方式运行了实验;不确定哪组数字最终进入了论文。

前置条件
  • 论文源文件 + 包含原始结果的实验目录(JSON/CSV) — 标准文件夹结构
步骤
  1. 映射表格与结果
    Map every numerical claim in /paper/main.tex to a specific file in /experiments/. Flag claims you can't trace.✓ 已复制
    → 映射表;无法追溯的声明单独列出
  2. 核验
    For each traced claim, recompute from the raw file and report match/mismatch.✓ 已复制
    → 核验表,含偏差

结果: 确信论文中的数字与实验数据一致——或者得到一个需要修正的清单。

注意事项
  • 实验目录结构随意,没有命名约定 — 提供一个将表格标签映射到实验路径的提示文件
搭配使用: filesystem

组合

与其他 MCP 搭配,撬动十倍杠杆

paperdebugger-mcp + filesystem

在工作副本上操作并持久化 diff

Save the editor's diffs as /paper/edits-$(date +%F).patch.✓ 已复制
paperdebugger-mcp + arxiv-mcp-server

拉取相关工作以提供给 Reviewer agent

Fetch top 10 arxiv papers cited in the related work, then re-run Reviewer with that context.✓ 已复制

工具

此 MCP 暴露的能力

工具输入参数何时调用成本
review paper_path, venue? 投稿前审阅 高消耗 LLM 调用
edit paper_path, preserve_glossary_path? 语言润色 LLM 调用
audit_citations paper_path, bib_path 投稿前务必执行 每条引文 1 次 Semantic Scholar 查询
check_coherence paper_path 后期编辑阶段 LLM 调用

成本与限制

运行它的成本

API 配额
取决于你的底层 LLM
每次调用 Token 数
每次 agent 运行 5000–25000 token
费用
免费;LLM 费用自理
提示
串行运行各 agent(先 Editor,再 Reviewer),并向下传递 diff,避免重复 tokenize 整篇论文

安全

权限、密钥、影响范围

凭据存储: LLM API key 通过环境变量传入
数据出站: 发往你的 LLM 提供商 + Semantic Scholar(引文审计时)

故障排查

常见错误与修复

Editor 的 diff 导致 LaTeX 编译失败

使用 --syntax-aware 运行,以保留 \macro{...} 花括号和数学公式

验证: 应用 diff 后编译
引文审计将真实引文标记为幻觉

该引文可能太新,Semantic Scholar 尚未收录——通过 --known-good citations.txt 手动标记

Reviewer 给出过于通用的反馈

传入 --venue NeurIPS(或具体会议名),使风格和标准与之匹配

替代方案

PaperDebugger 对比其他方案

替代方案何时用它替代权衡
Writefull / Grammarly你只需要语言润色,不需要多 agent 审阅功能较弱;不审计引文或检查一致性
自己拼一个 Claude prompt你一年只审阅一篇论文PaperDebugger 有精心设计的 prompt 和编排循环,否则需要你自己重建

更多

资源

📖 阅读 GitHub 上的官方 README

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