Imbad0202/academic-research-skills-codex
Codex-native Academic Research Skills suite for human-in-the-loop academic research workflows
解決的問題
ARS-Codex 提供一套全面的 AI 驅動學術研究工作流程,專為 Codex 環境量身打造。它簡化了從廣泛的研究主題到精煉的同行審查論文的整個流程,透過結構化的證據導向審查與引用檢查,確保學術誠信。
如何運作
此專案以單一 Codex 技能($academic-research-suite)運作,擔任路由器角色。當使用者提出請求時,路由器會將請求導向以下五種專業工作流程之一:
- 深度研究:用於研究問題的精煉、文獻回顧與元分析。
- 學術論文:用於論文大綱、撰寫與格式化(例如 IMRaD 結構)。
- 學術論文審稿人:用於模擬同行審查並產生編輯決策信。
- 學術流程:從初始主題到修訂後論文的一站式端對端工作流程,包含完整性關卡。
- 實驗代理:用於規劃程式實驗、人體研究協議與可重現性驗證。
適用對象
使用 Codex 管理研究生命週期的學術研究人員、學生與學者,從最初的範圍界定與問題聚焦的蘇格拉底式對話,到最終論文修訂。
主要亮點
- 證據導向審查:使用持久的證據欄位與作者仲裁合約,確保修改基於數據。
- 完整性守護:包含引用完整性檢查、主張強度階梯與結構化 PDF 預檢,確保來源可靠性。
- 蘇格拉底式範圍界定:專用模式,協助使用者在撰寫前將廣泛主題縮小為明確的研究問題。
- 跨模型驗證:支援使用外部提供者 API 的可選、同意授權驗證,以確認研究發現。
- Codex 原生整合:特別打包為 Codex 插件,便於移植安裝,並實現研究任務的無縫路由。
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