格式排版常常讓人頭疼：論文模板反復調整，參考文獻格式來回修改，公式和圖表稍不注意就會跑版。

無論你是正在寫畢業論文的大學生，還是需要投稿 IEEE、ACM、Springer 等會議期刊的科研工作者，或是經常和 LaTeX、Word 模板、參考文獻、公式排版打交道的人，這篇文章都希望能幫你少踩一些坑，省下更多時間。

這兩天我做了個實驗：用幾種 AI 工具，分別跑了一遍同一篇 IEEE 論文的完整排版流程。

結果挺明顯：只要還在 Word 里折騰，AI 能幫的其實有限，更多像是"高級復制粘貼"；但一旦切到 LaTeX 工作流，從格式轉換、代碼生成到 PDF 編譯，AI 基本能一路跑通。

問題不在 AI 會不會排版，而在 Word 和 LaTeX 對 AI 來說根本不是一種東西：前者是"看著辦"，后者是"照著寫"。

所以這篇文章整理了兩條我實測過的路線：一條是本地方案，用 Codex 配合本地 LaTeX 環境，自動化程度高，適合愿意折騰環境的人；另一條是輕量方案，DeepSeek 加 Overleaf，不用安裝，打開瀏覽器就能用。

我先試了 Skill，結果并不理想

我一開始嘗試的是一個叫 academic-paper-writer-pro 的 GitHub Skills。

它的README里寫著支持 IEEE 排版，可用這條的提示詞：

請使用 academic-paper-writer-pro 技能，把這篇 Word 論文草稿按 IEEE 格式重新排版。

聽起來很美好，對吧？

但實際生成效果并不理想。

第一頁沒有正確分成 IEEE 雙欄，摘要和關鍵詞字體也不對，第一頁還有大片空白，后面整體格式也偏離官方模板。最要命的是，公式部分非常混亂，LaTeX 公式沒有被真正轉成可投稿的數學排版，而是變成了類似“文本公式”的狀態。

這一步給我的啟發是：

一個 Skill 說自己支持IEEE，不等于它真的能復制 IEEE 官方模板的全部細節

Skill 更像是一套“流程說明書”或者“自動化經驗包”。如果它內部沒有非常精確地處理 IEEE 模板、公式、雙欄、參考文獻和圖片浮動，那么最后效果就會偏。

我把 IEEE 官方 Word 模板發給 Codex

接下來我換了一種思路。

我把 IEEE 官方 Word 模板和自己的 Word 論文都發給 Codex，然后要求：

第一個文件是 IEEE 官方模板，第二個是我的論文，把我的論文完全按照官方模板排版一下。

這一步的效果明顯比第一輪好。

Codex 會去分析 .docx 文件內部結構，比如頁面尺寸、段落樣式、分欄設置、標題樣式、摘要樣式、參考文獻樣式等。它甚至會把 Word 文檔渲染成頁面圖片，再像“截圖質檢”一樣檢查版面。

這個過程很有意思，但也能明顯感覺到它很吃力。

原因很簡單：

Word 的 .docx 不是一個“所見即所得”的簡單文件，它其實是一堆復雜的 XML。

比如 IEEE Word 模板里，摘要、關鍵詞、標題、正文、分欄、頁邊距、頁腳、公式樣式，都藏在不同 XML 節點里。AI 可以解析，可以復制，可以修，但它面對的是一個非常脆弱的格式系統。

最后生成的 Word 版本基本可用，但仍然有一些細節問題：

• IEEE 官方摘要格式沒有完全復制到位；

• 公式仍然可能亂碼；

• 頁腳和樣式需要額外清理；

• 版面接近，但很難說“完全等于官方模板”。

這一步的結論是：

給 AI 一個 Word 模板，它能幫你做到 70 到 85 分，但要做到投稿級穩定，非常難。

我把 IEEE 官方 LaTeX 模板發給 Codex，事情突然順了

真正的轉折點，是我找到了 IEEE 官方 .tex 模板。

我把這個模板發給 Codex，讓它重新排版論文。

這次速度明顯變快，效果也明顯更好。

Codex 做了幾件事：

1. 保留 IEEE 官方 IEEEtran 模板結構；

2. 把 Word 論文里的標題、作者、摘要、關鍵詞抽出來；

3. 把章節標題轉換成 \section 和 \subsection；

4. 把公式轉換成真正的 equation 環境；

5. 把參考文獻轉換成 thebibliography；

6. 調用本地 MiKTeX 的 pdflatex 編譯 PDF；

7. 編譯兩遍，穩定編號和引用；

8. 再把 PDF 渲染成圖片檢查版面。

這次生成的效果就非常接近投稿形態了。

字體、字號、行距、雙欄、公式編號、參考文獻格式，全部由 IEEE 官方 LaTeX 類文件控制。Codex 不需要“猜測 Word 樣式”，它只需要生成正確代碼。

這就是關鍵區別：

Word 排版是視覺編輯，AI 要猜和修。

LaTeX 排版是代碼編譯，AI 只要寫對代碼。

而寫代碼，正是 Codex 的強項。

Codex + LaTeX = AI 的主場

補充一點，Codex 近期更新的插件 LaTeX 已經是一個本地論文排版工具鏈了，而不只是“生成 LaTeX 代碼”。

它現在可以做三件更實用的事： 一是自動檢測本機是否有可用的 LaTeX 環境，比如 Tectonic、TeX Live、MiKTeX、latexmk、pdflatex、xelatex、biber； 二是根據項目復雜度自動選擇編譯方式，簡單文檔可用 Tectonic，復雜論文則回退到完整 TeX 工具鏈； 三是在環境缺失或配置異常時給出診斷結果，而不是只報一串 LaTeX 錯誤。

這對 AI 排版來說其實很關鍵。因為論文排版的難點不只在“寫出 main.tex”，還在于能不能穩定編譯、定位錯誤、處理參考文獻和多輪構建。LaTeX 技能的價值，更多體現在把 Codex 從“會寫 LaTeX 的助手”，推進成了“能檢查、能編譯、能排錯的本地排版執行器”。這也是它和單純把代碼復制到網頁編譯器里的最大區別。

三種方案對比：為什么 LaTeX 贏了？

我把這次測試總結成一個表：

一句話總結：

如果目標是“像官方模板”，Word 方案可以試。

如果目標是“直接投稿”，LaTeX 方案更穩。

另一個低門檻方案：DeepSeek + Overleaf

后面我又順手試了一個更輕量的流程：

不用本地 LaTeX 環境，也不用配置 MiKTeX，直接用 DeepSeek 生成 LaTeX 代碼，再復制到網頁版 Overleaf 里編譯生成PDF。Overleaf是一個免費的第三方編譯LaTeX 工具，當然大家也可以選擇類似的產品。

整個操作也很簡單：

我把 IEEE 官方.tex模板和 Word 論文內容發給 DeepSeek，讓它按照模板生成一份完整的main.tex。

另外提一下，在測試時我也嘗試了千問和豆包，但目前都不支持.tex直接導入。

然后把生成出來的 LaTeX 代碼復制到 Overleaf，新建項目，粘貼進去，點擊 Recompile。

最終生成的排版效果也不錯。

Overleaf 會直接在線編譯 PDF，右側實時預覽結果。雙欄、摘要、關鍵詞、章節標題、公式編號這些核心格式都能跑起來。

這說明，真正起作用的不是某一個具體工具，而是這套思路：

把論文排版從 Word 的視覺調整，變成 LaTeX 的代碼生成。

Codex 的優勢是可以直接讀文件、改文件、編譯、檢查，一整套流程更自動化。

DeepSeek + Overleaf 的優勢是門檻更低，不需要本地環境，適合只想快速把論文轉成 LaTeX 版本的人。

簡單說：

如果你想要自動化程度更高，可以用 Codex + LaTeX。

如果你只是想快速生成一份能編譯的 LaTeX 初稿，DeepSeek + Overleaf 也完全可以試。

因為 AI 處理的不是“版面感覺”，而是代碼。

只要它遵守 IEEEtran 的語法，把標題、摘要、正文、公式、參考文獻放進正確結構里，剩下的排版就交給 LaTeX 編譯器。

這就是為什么它比 Word 穩。

Word 里，AI 要猜格式。

LaTeX 里，AI 只要寫對規則。

最后我的結論

這次測試最讓我意外的，不是 LaTeX 排得有多好。

而是我突然發現：

很多人以為 AI 最擅長的是聊天。

但實際上，它最擅長的是規則。

Word 是視覺系統，AI 需要猜；

LaTeX 是規則系統，AI 可以推理。

同一篇論文，AI 在 Word 里像在黑暗中摸索，在 LaTeX 里卻回到主場。

這也是為什么最近一年：

AI 寫代碼越來越強；

AI 配服務器越來越強；

AI 做自動化越來越強。

因為這些東西本質上都不是“創作”。

而是規則。

當規則被寫成代碼之后，AI 的優勢會被無限放大。

論文排版，只是其中一個非常典型的例子。

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