Academic Research Skills for Claude Code
面向 Claude Code 的学术研究技能套件，覆盖从选题调研、文献综述、写作、同行评审到修订定稿的完整论文流水线，强调人类主导、AI 辅助的协作模式。
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中文
Python
主语言
是
活跃
26
贡献者
人工分析
EDITORIAL推荐理由
项目把学术写作拆成可复用的 Claude Code 技能与阶段化流水线，并在关键节点设置人工确认与诚信检查，适合希望用 AI 提升科研效率但不愿放弃学术责任的开发者与研究者。中文文档齐全，上手门槛较低。
适用场景
- 论文选题与结构规划
- 文献检索与综述整理
- 初稿撰写与引用格式化
- 模拟同行评审与修订
- 科研流程教学与训练
优点
- 覆盖研究到定稿的完整学术流水线
- 强调 human-in-the-loop，每阶段需人工确认
- 内置引用溯源与 AI 研究失效模式检查
- 提供简体中文等多语言文档
- 以 Claude Code 插件形式快速安装
缺点
- 依赖 Claude Code 环境，非通用 Python 库
- AI 生成内容仍需作者对每条论断负责
- 部分审计与校准能力仍属实验性
- 许可证为 CC BY-NC 4.0，商用受限
项目概览
Academic Research Skills for Claude Code（简称 ARS）是一套面向 Claude Code 的学术研究技能集合，目标是把论文从选题到定稿的全过程拆解为可复用的技能与阶段化流水线：研究 → 写作 → 评审 → 修订 → 定稿。
项目以 Python 为主要语言，通过 Claude Code 的插件机制分发，适合研究者、研究生以及需要系统化写作流程的开发者。
核心理念：AI 是副驾驶，不是驾驶员
ARS 明确反对全自动科研。它把机械性工作交给 AI，例如查找参考文献、格式化引用、核对数据、检查逻辑一致性；而问题定义、方法选择、数据解读与论断取舍仍由作者完成。
流水线在每个阶段都会停下来等待人工确认，避免出现实现错误、结果幻觉、方法编造、引用幻觉等全自动流水线常见问题。
主要能力
- 结构规划：通过苏格拉底式对话帮助梳理论文结构
- 文献综述：辅助检索、整理与引用管理
- 写作辅助：风格校准学习作者既有文风，写作质量检查识别机器生成痕迹
- 模拟评审：提供同行评审视角的反馈
- 诚信检查：在关键阶段运行失效模式清单，并对引用做溯源与论断支持审计
安装方式
在支持插件的 Claude Code 环境（CLI / VS Code / JetBrains，v3.7.0+）中，可通过插件市场安装：
/plugin marketplace add Imbad0202/academic-research-skills
/plugin install academic-research-skills
安装后可尝试 /ars-plan 进入论文结构规划流程。
使用建议
- 把 ARS 当作写作与检查工具，而不是代写工具
- 在每个阶段认真审阅 AI 输出，尤其是引用与数据
- 对关键论断保留人工核验记录，便于后续追溯
许可证
项目采用 CC BY-NC 4.0 许可，允许非商业性使用与改编，商业用途需另行确认。
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