Imbad0202/academic-research-skills-codex

Codex-native Academic Research Skills suite for human-in-the-loop academic research workflows

概述

ARS‑Codex 是一个Codex兼容的技能，它将最初为Claude Code模型构建的 Academic Research Skills (ARS) 工作流套件打包为单个插件。它重新打包了同一组研究导向的代理、提示词和流水线，以便通过单一入口点 – $academic‑research‑suite – 在 Codex 会话中调用。

该包不包含新的AI模型；它只是调整现有提示词、脚本和运行时策略，使其与Codex插件系统兼容。安装后，用户可以要求Codex规划系统性文献综述、起草论文、运行完整的研究到论文流水线、筛选研究记录，或设计可复现性实验。

仓库内容

目录	用途
`skills/academic-research-suite/`	核心ARS技能 – 清单、SKILL.md，以及驱动工作流的 `agents/`、`hooks/`、`scripts/`。
`ars/` 子文件夹（`deep‑research/`、`academic‑paper/`、…）	六个主要工作流（深度研究、论文起草、审稿人、流水线、筛选器、实验）各自的提示词模板和命令配方。
`codex/`	Codex特定的适配器文件：运行时清单、可选的完整运行时拓扑、策略文档（`model‑runtime‑policy.md`、审计）。
`CODEX_FULL_RUNTIME_ADAPTER.md`	启用固定代理团队拓扑和钩子包的可选“完整运行时”模式的文档。
`CHANGELOG.md`、`VERSION`	版本跟踪 – 当前版本为 v3.23.0（镜像上游ARS套件）。
安装脚本	通过Codex CLI或Codex Marketplace直接安装技能的辅助脚本。

如何运行

通过Codex Marketplace（推荐）：

codex plugin marketplace add Imbad0202/academic-research-skills-codex --ref main
codex plugin add ars-codex@ars-codex

这会注册插件并使 $academic‑research‑suite 技能可用。

直接安装技能（如果更喜欢手动方式）：

python3 "$HOME/.codex/skills/.system/skill-installer/scripts/install-skill-from-github.py" \
  --repo Imbad0202/academic-research-skills-codex \
  --ref main \
  --path skills/academic-research-suite \
  --method git

安装后，启动新的Codex对话并运行 /skills – 您应该会看到一个名为 academic‑research‑suite（或 ARS‑Codex）的条目。

更新 – 运行市场升级命令，或删除技能文件夹并重新安装。

主要功能（六个工作流）

工作流	使用时机	可以给Codex的示例提示词
deep‑research	完善研究问题，进行系统性文献检索，元分析规划。	`Use $academic-research-suite to build a systematic review protocol for AI in higher‑education QA.`
academic‑paper	起草大纲、摘要、章节，格式化引用，添加AI披露声明。	`Use $academic-research-suite to turn these notes into an IMRaD paper outline.`
academic‑paper‑reviewer	模拟同行评审，生成决定信，建议修改。	`Use $academic-research-suite to review this manuscript and produce a journal‑style decision letter.`
academic‑pipeline	带有完整性门控、修订循环和最终检查的端到端“研究到论文”流程。	`Use $academic-research-suite to run an end‑to‑end pipeline from topic to revised manuscript.`
sr‑screener	根据预定义协议进行标题/摘要或全文筛选；生成审计报告。	`Use $academic-research-suite: sr‑screener ta‑screen these records against my confirmed protocol.`
experiment‑agent	规划代码实验，定义统计分析，检查可复现性。	`Use $academic-research-suite to plan a code experiment and define reproducibility checks.`

每个工作流通过单一技能入口调用；路由器根据请求的措辞决定运行哪个内部模式。

典型交互模式

陈述目标和当前资产 – 例如：

Use $academic-research-suite.
Goal: write a journal article on AI adoption in higher education.
Current materials: literature matrix, rough findings, no outline.
Constraints: English, APA 7, policy‑maker audience.

让路由器选择合适的流程（如果问题模糊，通常首先是 deep‑research）。
使用特定模式跟进 – 例如，问题缩小后，通过 ars‑outline 或 academic‑paper 请求大纲。
使用内置的完整性门控 – 流水线可以自动检查引用有效性，标记未经验证的陈述，并强制执行审稿人式检查。

它不做什么

它不训练或微调任何模型。
它不提供独立的Web界面 – 交互发生在Codex对话中或通过CLI codex exec 沙箱进行。
可选的完整运行时适配器（代理团队拓扑、钩子）默认禁用；正常使用依赖Codex的原生子代理处理。

谁可能觉得有用？

研究生或研究人员 – 希望以结构化的AI辅助方式管理文献综述、起草和同行评审模拟，而无需构建自己的提示词库。
已经使用Codex的研究实验室 – 需要即插即用的学术写作流水线技能。
工具开发者 – 寻找可适用于其他LLM平台的多步骤研究工作流参考实现。

快速入门清单

安装插件（Marketplace或手动）。
打开新的Codex聊天。
运行 /skills – 确认单个ARS条目。

发出这样的请求：

Use $academic-research-suite.
I want to write a paper on AI governance in universities. I don’t have a clear question yet.

跟随苏格拉底式缩小问题，然后根据需要转向 ars‑outline 或 academic‑pipeline。

以上所有细节均直接取自仓库的README；未推断任何额外功能。