把科研从一次性生成，变成可追溯、可检查、可交付的工作流。
面向 Codex、Claude Code 和兼容 Agent Skills 的智能体，覆盖选题、检索、综述、研究设计、统计、绘图、写作、审稿、投稿与论文汇报。
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核心功能 · Skill 一览 · 快速开始 · 工作方式 · 证据优先 · 示例
如果它让你的研究工作更可靠，欢迎点一个 Star，让更多研究者找到它。
| 能力 | 解决什么问题 |
|---|---|
| 📚 文献矩阵与 Claim Ledger | 核验引用、精读与综合文献，把每个强主张连到可检查的证据 |
| 💡 Novelty / SOTA 与 ROI | 对照已有工作验证创新点，评估投入产出、研究风险与最小可行范围 |
| 🧪 实验矩阵与统计分析 | 组织数据集、基线、指标和消融，区分计划与结果，检查分析假设和不确定性 |
| ✍️ 写作、图表与完整性检查 | 保护事实、术语和结论强度，检查图表与导出效果，无证据结论在正文前阻断 |
| 🧐 模拟审稿与 Rebuttal | 给问题分级，逐条映射证据、准确修改位置和回复状态 |
| 🎓 本科论文、毕设与研究交付 | 核验学校要求，管理范围与证据包，准备开题、中期、终稿、投稿、答辩和汇报 |
从一个研究方向、几篇论文、数据、草稿或审稿意见都可以开始。下面的专业 Skill 为这些核心流程提供按需选择的领域细节。
18 个可选 Skill，来自 3 个开源仓库。 每个 Skill 对应明确的科研板块，点击名称可查看它的完整说明；名称下方是来源仓库。
Star 是来源仓库的动态热度，不是单个 Skill 的独立 Star，也不代表已全部安装。这里展示的是已配置的可选 provider 接口。
| Skill / 来源 | 板块 · 标签 | Stars |
|---|---|---|
| academic-research-suite Academic Research Suite |
统筹 阶段管理 · 项目编排 |
 |
| scientific-brainstorming Scientific Agent Skills |
选题 假设 · 反方评估 |
 |
| nature-academic-search Nature Skills |
检索 多源检索 · 引用核验 |
 |
| paper-lookup Scientific Agent Skills |
检索 DOI · 开放获取 |
|
| literature-review Scientific Agent Skills |
综述 系统综述 · PRISMA |
|
| Skill / 来源 | 板块 · 标签 | Stars |
|---|---|---|
| experimental-design Scientific Agent Skills |
设计 对照 · 随机化 |
|
| statistical-analysis Scientific Agent Skills |
统计 模型 · 诊断 |
|
| statistical-power Scientific Agent Skills |
统计 样本量 · 检验效能 |
|
| nature-figure Nature Skills |
绘图 期刊图表 · 导出 |
|
| scientific-visualization Scientific Agent Skills |
绘图 多面板 · 可读性 |
|
| Skill / 来源 | 板块 · 标签 | Stars |
|---|---|---|
| nature-writing Nature Skills |
写作 投稿初稿 · LaTeX |
|
| scientific-writing Scientific Agent Skills |
写作 IMRaD · 报告规范 |
|
| nature-polishing Nature Skills |
润色 学术英语 · 保真 |
|
| Skill / 来源 | 板块 · 标签 | Stars |
|---|---|---|
| nature-reviewer Nature Skills |
审稿 多视角 · 阻断项 |
|
| peer-review Scientific Agent Skills |
审稿 方法 · 复现性 |
|
| nature-response Nature Skills |
回复 逐条回复 · 修改定位 |
|
| nature-data Nature Skills |
数据 可用性声明 · FAIR |
|
| nature-paper2ppt Nature Skills |
汇报 论文转 PPT · 渲染 |
|
完整输入、输出和验收契约见 capability_registry.yaml。第三方 Skill 保持独立安装、独立版本和独立许可证，本仓库不复制或捆绑其代码。当前验证覆盖内部流程与离线路由；这 18 个接口不等于 18 项真实科研任务都已完成端到端验证。
大模型很容易写出流畅段落，真正困难的是让每个结论经得起追问：文献是否真实、检索是否充分、实验是否真的完成、统计是否匹配设计、图表是否能追溯到数据、投稿材料是否彼此一致。
Academic Paper Writing Skill 不把“生成一篇论文”当成单次写作任务。它会根据你当前的研究阶段组织证据、记录未知项、调用合适的专业能力，并在进入正文或交付前检查关键产物。
| 你现在有什么 | 可以直接交给它的任务 | 你会得到什么 |
|---|---|---|
| 一个模糊方向 | 生成候选问题、可证伪预测、最小研究与风险比较 | 选题组合、决策记录、检索计划 |
| 一批论文或关键词 | 建立检索协议、筛选记录、精读笔记与证据综合 | 文献矩阵、研究空白、引用边界 |
| 数据、实验设想或已有结果 | 明确 estimand、样本、模型、诊断和敏感性分析 | 研究设计、统计分析计划、实验矩阵 |
| 草稿、图表或审稿意见 | 核验 claim、修订表达、模拟审稿并逐条回应 | 可追溯稿件、图表 brief、rebuttal matrix |
| 一篇接近完成的论文 | 检查投稿包并提炼成组会、答辩或会议汇报 | submission checklist、presentation brief、PPT 交付要求 |
mkdir -p ~/.agents/skills
git clone https://github.com/xcl2005/academic-paper-writing-skill.git \
~/.agents/skills/academic-paper-writing-skillWindows PowerShell
New-Item -ItemType Directory -Force -Path "$HOME\.agents\skills"
git clone https://github.com/xcl2005/academic-paper-writing-skill.git `
"$HOME\.agents\skills\academic-paper-writing-skill"运行辅助脚本需要 Python 3.10 / 3.12 + PyYAML。请先按运行环境与首次验证建立独立环境并安装 requirements.txt；其中提供 Windows、macOS / Linux 的完整绝对路径命令。下方 python scripts/... 示例默认从 Skill 根目录运行，研究输出应放在独立工作目录。已有工作区升级先预览、后备份迁移。
使用 $academic-paper-writing-skill 帮我把“面向科研问答的 RAG 评测”发展成一篇可执行的研究计划。
先给出候选问题和检索方案，区分已核验事实、论文原文主张与推断；不要编造引用或实验结果。
不需要记住内部模块或固定命令。你可以从选题、已有论文、数据、草稿、审稿意见或学校要求中的任意位置开始。
安装到 Claude Code
用户级安装：
mkdir -p ~/.claude/skills
git clone https://github.com/xcl2005/academic-paper-writing-skill.git \
~/.claude/skills/academic-paper-writing-skill项目级安装：
mkdir -p .claude/skills
git clone https://github.com/xcl2005/academic-paper-writing-skill.git \
.claude/skills/academic-paper-writing-skill调用示例：
/academic-paper-writing-skill 审计这篇论文，并把每条主要问题映射到证据、修改位置和待办动作。
假设你提出：
我想研究多语言 RAG 的引用可靠性。请帮我完成选题收敛、文献综述、实验设计和论文框架；
目前没有实验结果，所有未核验文献都要明确标记。
Skill 不会立刻拼出一篇看似完整的论文。它会按当前证据和目标选择必要能力，并留下可检查的中间产物：
| 阶段 | 它会做什么 | 可检查输出 |
|---|---|---|
| 界定问题 | 澄清研究对象、范围、假设、未知项和停止条件 | idea portfolio、project state、decision log |
| 建立证据 | 保存精确查询式、来源、筛选理由、论文 claim 和局限 | search protocol、screening log、literature matrix |
| 设计研究 | 明确单位、estimand、对照、偏差、样本、指标与分析计划 | study design、analysis plan、experiment matrix |
| 组织表达 | 把段落、图表和结论连接到来源、数据或分析 | claim ledger、figure brief、terminology ledger |
| 审查交付 | 执行阶段门禁、模拟审稿、投稿包或汇报渲染检查 | integrity report、rebuttal matrix、submission package |
流程会随任务变化。只做综述时不会强行进入实验；只有审稿意见时也不会重新跑完整选题流程。
claim_id → evidence_id → source / result / artifact：主张要有可定位的依据和真实核验记录。机器检查记录与关联的一致性，不自动证明科学结论为真；明确标注的未知项、假设和限制可以保留。字段与门禁说明
这个 skill 的重点不是让文字更像论文，而是让研究记录足以支撑文字。
- 来源可追溯：区分已核验事实、论文作者的主张、agent 推断、假设和用户提供的信息。
- 强结论有依据：novelty、SOTA、因果、效果和合规性结论必须连接到来源、数据、分析、实验或官方要求。
- 研究状态不混淆：planned、exploratory、preliminary、achieved 和 externally reported results 分开记录。
- 不完整就明确阻断：缺少来源、证据冲突、关键表格为空或状态未确认时，降调、保留占位或停止最终 prose。
- 人类保留最终决定：投稿、署名、伦理、consent、受限数据、学校合规和最终结论需要人工确认。
Important
本项目不会替你编造论文、DOI、SOTA、实验结果、数据仓库、学校要求或审稿回复中的完成事项。它也不替代研究者、导师、统计师、伦理委员会或期刊编辑的专业判断。
不必先装齐这些 Skill 才能开始，本仓库为每项能力都提供内置流程。选择针对当前任务进行，不会把整个项目永久绑定到某个仓库或期刊风格。
- 用户明确指定的 provider 优先。
- 未指定时，根据任务、目标格式、语言和已安装状态选择。
- 选中后读取对应 Skill 的完整说明，执行其领域细节、排版、导出与 QA 标准。
- 输出必须通过能力验收；不可用、不适配或验收失败时回退内置流程。
- 不会静默安装第三方 Skill，也不会擅自向外部服务发送未发表稿件或受限数据。
| 产物 | 用途 |
|---|---|
research_idea_portfolio.csv |
比较候选问题、预测、最小研究、最近工作、风险和选择理由 |
search_protocol.md / screening_log.csv |
复现数据库检索、去重、纳排标准和筛选决定 |
paper_reading_note.md / literature_matrix.csv |
记录单篇论文证据，并跨研究综合方法、结果、冲突和局限 |
statistical_analysis_plan.md / experiment_matrix.csv |
固化 estimand、样本量、模型、指标、诊断、消融与结果状态 |
data_provenance.csv / figure_brief.md |
追踪数据来源、权限、变换、图表 claim、尺寸和导出要求 |
claim_ledger.csv / integrity_checklist.md |
将强主张映射到证据，并在写作或投稿前发现阻断项 |
simulated_review.md / rebuttal_matrix.md |
保存审稿问题、严重度、证据、准确修改位置与回应状态 |
submission_package_checklist.md / presentation_brief.md |
核对投稿文件，并把论文论证转化为组会、答辩或会议汇报 |
Markdown、YAML 和 CSV 是便于审查与版本控制的规范格式；DOCX、PDF、XLSX 和 PPTX 可以作为最终交付格式，实际检索、计算与文件导出取决于智能体当前可用的工具。
使用 $academic-paper-writing-skill 围绕“AI 辅助同行评审”提出 6 个彼此独立的研究问题。
对每个问题给出可证伪预测、最小可行研究、关键 prior work、失败风险和选择理由；先不要写论文正文。
使用 $academic-paper-writing-skill 为这个主题设计 scoping review。
保存数据库、精确查询式、检索日期、纳排标准、去重与筛选日志；无法访问全文的论文不要假装已经核验。
使用 $academic-paper-writing-skill 检查这份稿件的引用、统计、图表和强主张。
按 blocking / major / minor 分级，并为每个问题给出原文位置、证据指针和最小修复动作。
使用 $academic-paper-writing-skill 建立逐条 rebuttal matrix。
不要把计划修改写成已经完成；每条回复必须指向证据、准确修改位置，或明确列为待办。
也可以生成一个完全离线、可检查的示例工作区：
python scripts/demo_academic_workflow.py \
--mode undergraduate_thesis \
--out demo_workspace初始化自己的项目：
python scripts/init_project.py --out paper_workspace --type research_paper
python scripts/init_project.py --out thesis_workspace --type undergraduate_thesis当项目需要明确 handoff 时，可以检查当前阶段是否真的完成，而不是只检查文件是否存在：
python scripts/check_stage_gate.py paper_workspace --gate ideation
python scripts/check_stage_gate.py paper_workspace --gate literature
python scripts/check_stage_gate.py paper_workspace --gate analysis
python scripts/check_stage_gate.py paper_workspace --gate drafting
python scripts/check_stage_gate.py paper_workspace --gate submission
python scripts/check_stage_gate.py paper_workspace --gate presentation失败信息会指出缺失文件、空记录、未确认状态或阻断证据，供下一轮工作继续处理。
适合：研究规划、论文精读、文献综述、实验和统计设计、科研绘图、论文写作与修订、rebuttal、投稿检查、本科论文、毕业设计、答辩和论文汇报。
不适合：无证据代写、伪造引用或数据、隐藏研究局限、规避伦理与学校要求、替代作者对最终稿件和提交内容负责。
涉及未发表手稿、同行评审材料、个人信息、受限数据或保密项目时，请先确认允许使用的工具和数据边界。
运行维护者检查
python scripts/validate_skill.py
python scripts/validate_capability_registry.py
python scripts/test_provider_resolution.py
python scripts/test_stage_gate.py
python scripts/validate_readme_quality.py
python scripts/pre_prose_check.py examples/generated-demo-workspace --expect-block完整维护检查统一使用 python scripts/check.py。结构检查返回 structure_valid，缺少真实人工复核记录返回 evidence_review_required，均不代表阶段已完成。
GitHub Actions 会同时验证工作区初始化、证据状态、强 claim 阻断、provider fallback、阶段门禁和示例产物漂移。
欢迎提交 Issue 或 Pull Request。优先欢迎以下贡献：
- 可复现、去标识化的真实科研案例；
- 新学科、期刊或报告规范的验收标准；
- 检索、统计、图表、引用与导出质量测试；
- 新 specialist skill 的 capability adapter，而不是永久硬编码依赖。
提交前请阅读 CONTRIBUTING.md 和 SECURITY.md。
MIT。可选第三方 skill 不随本仓库安装，其代码、内容和许可证归各自项目。