WenyuChiou/ai-research-skills

它解决了什么问题

AI研究辅助通常在五个具体方面表现不佳，而本目录正是为了专门修复这些问题而构建的。首先，每次新的聊天会话都需要你重新解释研究背景——本项目将该状态存储在已检入的清单文件中。其次，AI模型会产生不存在的幻觉引用；本项目强制要求任何没有支持证据工件的声明必须被标记为“差距（gap）”，而非事实。第三，阅读数十篇论文仍无法告诉你哪个研究差距值得作为论文选题——“差距到主题（gap-to-topic）”技能应用了三个结构化关卡（它是开放的吗？它是一个真正的贡献吗？它可行吗？）。第四，AI撰写的文风很容易被识别，且会损害论文的可信度；专门的写作和证据审计技能解决了这一问题。第五，在 Claude、Codex 和 Antigravity 等AI工具之间切换会清除你的状态——明确且持久的交接机制也解决了这个问题。

它是如何工作的

核心资产是一组17个可移植的技能文件，每个文件都将特定的研究任务定义为 SKILL.md 合约。这些技能围绕八阶段流水线组织：发现文献、寻找差距、构建研究问题、规划项目、构建模型、运行与验证、起草论文以及提交与回复。每个阶段的输出成为下一阶段的输入——交接是机械化的，由 YAML 模式而非自由文本定义。下游技能可以拒绝处理格式错误的输入，从而防止过度自信的声明传播。整个系统遵循三个设计原则：清单将研究状态存储在检入的 YAML/Markdown 文件中，以便新的AI会话可以自动重新加载；带有防泄漏规则的模式在结构上将支持的声明与差距分离开来；基于角色的路由将繁重的机械工作委托给 Codex 或 Antigravity，同时将判断、长上下文综合和最终审查保留给主模型。一个独立的研究中心运行时（可通过 pip 安装）提供了一个可执行、可恢复的工作流，可选的代理协作工具增加了策略和检查点治理。人在回路（Human-in-the-loop）控制在五个关卡暂停自动化：破坏合约、技能移除、外部写入、语义接受和发布授权。

适用人群

本工具专为研究生、博士、博士后、研究支持人员以及希望获得可检查研究工作流而非黑盒的代理/工具构建者而设计。它也适用于帮助他人采用AI进行研究的图书管理员、研究助理或导师——他们无需安装任何东西即可共享 README。代理和工具构建者可以获得涵盖状态、人在回路控制、恢复和评估的专门架构指南。

亮点

• 17个可作为插件安装的可移植技能，从12个技能的研究工作区开始，仅在需要时添加写作、Zotero 或委托插件
• 通过一条命令安装：claude plugin marketplace add WenyuChiou/ai-research-skills，然后 claude plugin install research-workspace@ai-research-skills
• 使用自然语言请求：描述你想要的内容（例如：“按方法、数据、局限性比较这5篇论文”），正确的技能就会激活
• 将 Zotero、Obsidian 和 NotebookLM 集成为一个可选的库管理循环——这三者都是可选的，系统会适应你拥有的任何子集
• 适用于多种宿主：Claude Code、Codex CLI、Cursor、Windsurf、Gemini CLI、Hermes 和 OpenClaw
• 包含实时 CLI 工作流：pip install research-hub-pipeline，然后 research-hub setup 和 research-hub doctor
• 防幻觉强制执行：带有空证据工件的声明被强制标记为 status: gap 并附带差距原因，绝不被视为支持
• 人在回路关卡确保只读和可逆步骤自动继续，而破坏合约和外部写入则需要明确的人工审批