Imbad0202 学术研究技能
学术研究技能（Academic Research Skills for Claude Code）——一套面向学术研究的综合性 Claude Code 技能，覆盖从研究到发表的完整流程。30 秒即可安装（Claude Code CLI / VS Code / JetBrains，v3.7.0+）：
/plugin marketplace add Imbad0202/academic-research-skills
/plugin install academic-research-skills然后尝试 /ars-plan，通过苏格拉底式对话梳理你的论文结构；或跳转到快速安装部分查看前置条件及传统的符号链接流程。
AI 是你的副驾驶，而不是主驾驶。 这个工具不会替你写论文。它处理的是那些苦差事——查找参考文献、格式化引用、验证数据、检查逻辑一致性——这样你就能专注于真正需要你大脑参与的部分：定义问题、选择方法、解读数据含义，以及写出“我认为……”之后的那句话。
与“人性化工具”不同，这个工具不会帮你掩盖使用 AI 的事实。它帮你写得更好。风格校准（Style Calibration）从你过去的作品中学习你的语言风格。写作质量检查（Writing Quality Check）捕捉那些让文章读起来像机器生成的模式。目标是质量，而不是作弊。
为什么是人机协同，而非全自动化？
Lu 等人（2026 年，《自然》651:914-919）构建了 AI 科学家（The AI Scientist）——第一个完全自主的 AI 研究系统，通过盲审在顶级 ML 会议（ICLR 2025 研讨会，得分 6.33/10，而研讨会平均分为 4.87）发表了一篇论文。他们的局限性部分列举了任何完全自主的 AI 研究流程都会继承的失败模式：实现错误、幻觉结果、捷径依赖、将错误当作洞见重新包装、方法捏造、框架锁定、引用幻觉。
ARS 建立在这样一个前提之上：由 AI 增强的人类研究者比任何单一方式都能更好地避免这些失败模式。Stage 2.5 和 Stage 4.5 的完整性门控运行一个 7 模式拦截检查清单（参见 academic-pipeline/references/ai_research_failure_modes.md）；审阅者提供一种可选的校准模式，根据用户提供的黄金标准集测量自身的 FNR/FPR。
Zhao 等人（2026 年 5 月）审计了 arXiv、bioRxiv、SSRN 和 PMC 上 250 万篇论文中的 1.11 亿条参考文献。他们的保守估计是，仅 2025 年就有 146,932 条幻觉引用，并在 2024 年中期观察到拐点；对于 bioRxiv 到 PMC 的配对，他们报告了 85.3% 的预印本到发表版本的持续率。该论文将“用于支持引用文献实际上并未做出的主张的真实引用”描述为一个开放挑战。
ARS v3.7.1 为来源溯源添加了信任链前置元数据；v3.7.3 添加了定位基础设施（三层引用锚点），用于未来的声明级审计，并在引用时发出咨询性风险信号（ARS 内部将声明忠实度差距标记为“L3”；这是 ARS 的术语，而非论文的术语）。v3.7.x 的动机来自 Zhao 等人的语料库规模发现；对 ARS 本身的语料库规模评估仍是未来工作。v3.8 弥补了 L3 差距的后半部分。v3.7.3 使每条引用都携带一个定位锚点；v3.8 添加了一个可选的审计通行证（ARS_CLAIM_AUDIT=1），该通行证根据每个锚点获取被引来源，并判断声明是否确实得到支持。五个新的 HIGH-WARN 类别（声明未获支持、负面约束违反、捏造参考文献、无锚点、未引用的约束违反）通过格式化终端硬门控拒绝输出。校准以 20 元组黄金标准集的形式提供，接受阈值为 FNR<0.15 + FPR<0.10；逐步启用计划推迟到根据 v3.8 规范 §5 进行校准后证据。
v3.3 的灵感来自 PaperOrchestra（Song, Song, Pfister & Yoon，2026 年，Google）：Semantic Scholar API 验证、防泄漏协议、VLM 图形验证和分数轨迹跟踪。
架构与流程 👉 docs/ARCHITECTURE.md — 完整的流程视图：流程图、逐阶段矩阵、数据访问流程、技能依赖图、质量门控和模式列表。架构文档取代了以前存在于这里的冗长流程描述。关于哪个阶段运行什么的所有内容现在都集中在一个地方。
快速安装
前置条件
- Claude Code（最新版本；插件打包需要较新版本）
- 导出
ANTHROPIC_API_KEY，或在首次运行claude时设置 - 可选：Pandoc 用于 DOCX，tectonic + Source Han Serif TC 用于 APA 7.0 PDF（Markdown 输出无需两者）
插件安装（v3.7.0+，推荐）：
/plugin marketplace add Imbad0202/academic-research-skills
/plugin install academic-research-skills验证是否生效： 运行 /ars-plan 并描述你正在撰写的论文——ARS 将启动苏格拉底式对话来规划章节结构。如需一次性测试，可尝试 /ars-lit-review "你的主题"。
👉 docs/SETUP.md — 完整指南：安装 Claude Code、设置 API 密钥、可选的 Pandoc/tectonic 用于 DOCX/PDF、跨模型验证（ARS_CROSS_MODEL），以及五种安装方法（插件、项目技能、全局技能、claude.ai 项目、仓库克隆）。
使用 Codex CLI？ 请安装兄弟发行版：Imbad0202/academic-research-skills-codex——相同的工作流内容，Codex 原生打包为单个 $academic-research-suite 技能，带有 ars-* 别名。
性能与成本
👉 docs/PERFORMANCE.md — 每种模式的 token 预算、完整流程估算（一篇 15,000 词的论文约需 $4–6），以及推荐的 Claude Code 设置（跳过权限；可选 Agent Team）。
指南与文章
- 学术写作不应是独角戏 — 完整流程讲解（英文）
- 學術寫作不該是一個人的事：一套開源 AI 協作工具如何改變研究者的工作流 — 完整使用指南（繁體中文）
- 深度研究（Deep Research） — 13 代理研究团队，配备苏格拉底引导模式、PRISMA 系统综述、意图检测、对话健康监控、可选的跨模型 DA、Semantic Scholar API 验证。
- 学术论文（Academic Paper） — 12 代理论文写作，配备风格校准、写作质量检查、LaTeX 加固、可视化、修订指导、引用转换、防泄漏协议和 VLM 图形验证。
- 学术论文审阅者（Academic Paper Reviewer） — 7 代理多视角同行评审，配备……