Academic Research Skills for Claude Code Skill 技能

产品简介

Academic Research Skills（学术研究技能包） 是一款专为 Claude Code 打造的全流程学术研究辅助技能集，覆盖从选题规划、文献检索、论文撰写、同行评审到最终定稿的完整研究管线。开发者将其定位为「AI 做苦力活，人做需要动脑子的部分」，核心逻辑是让 AI 承担文献查找、格式排版、数据核实等重复劳动，而研究者专注于定义问题、选择方法、解读结果等真正需要智识的环节。

该技能包以开源 Claude Code 插件形式分发，安装后通过 /ars-plan 等命令触发苏格拉底式对话，引导研究者逐步梳理论文结构。目前支持简体中文、繁体中文、日语、韩语等多语言界面。

核心能力

论文结构规划 通过 /ars-plan 命令启动苏格拉底式对话，协助研究者梳理论文大纲、明确研究问题、规划论证路径，对话过程不直接给答案，而是通过提问引导研究者自行厘清逻辑。

文献检索与管理 自动在多个学术数据库中检索相关文献，获取摘要与元数据，支持主流引用格式的自动化排版，减少手动整理文献的工作量。

引用格式化 支持多种学术引用风格（APA、MLA、Chicago 等），自动将参考文献格式化到目标期刊要求的模板，减少排版错误。

数据一致性检查 核实论文中数据的前后一致性，检测逻辑矛盾、统计数字不一致、引用与原文偏差等问题，在提交前提前发现潜在问题。

风格校准（Style Calibration） 通过分析研究者过往的写作样本，学习其个人语言风格，使 AI 辅助生成的内容更贴近研究者自身的表达习惯，而非千篇一律的机器腔。

写作质量检测 识别机器生成文本的典型特征模式，帮助研究者将 AI 辅助内容改写为更自然、更符合个人风格的表达，而非简单「人性化」替换。

多语言支持 默认提供简体中文界面，同时支持繁体中文、日语、韩语等语言，满足不同地区研究者的使用需求。

安装配置

环境要求

• Claude Code CLI / VS Code 版 / JetBrains 版（v3.7.0 及以上）
• Python 3.9+（部分依赖组件需要）
• 网络连接（用于文献数据库检索）

方式一：插件市场（一键安装，推荐）

/plugin marketplace add Imbad0202/academic-research-skills
/plugin install academic-research-skills

安装完成后直接使用 /ars-plan 命令启动论文规划对话。

方式二：传统符号链接（手动安装）

1. 克隆仓库：git clone https://github.com/Imbad0202/academic-research-skills.git
2. 进入目录：cd academic-research-skills
3. 查看 INSTALL.md 中的前置依赖说明，安装 Python 依赖
4. 按照文档创建指向技能目录的符号链接
5. 重启 Claude Code 使技能生效

使用步骤

第一步：启动论文规划 在 Claude Code 中输入 /ars-plan，技能会以提问方式引导研究者梳理论文主题、研究问题、方法论选择等核心要素，输出结构化的大纲草稿。

第二步：文献检索 使用 /ars-search 或在对话中描述研究主题，技能自动在 Semantic Scholar、arXiv 等数据库检索相关论文，获取摘要与引用信息。

第三步：章节撰写 基于规划阶段生成的大纲，逐章节撰写内容。技能可辅助生成初稿、补充论述、解释复杂概念，研究者负责核心论证与学术判断。

第四步：引用与格式排版 在论文中引用文献时，技能自动拉取元数据并格式化到目标期刊风格模板，检查引用完整性。

第五步：质量检查与润色 使用 /ars-review 触发全文检查，技能识别逻辑漏洞、数据不一致、风格偏离等问题，并提供修改建议。

适用场景

科研论文写作 硕士、博士研究生撰写毕业论文，AI 辅助完成文献综述、格式排版、数据核实等重复性工作。

期刊投稿准备 研究者向国际期刊投稿前，使用技能包检查论文结构、引用格式、数据一致性，提高一次过审概率。

文献综述 系统梳理某一领域的研究现状时，技能协助检索、筛选、归纳大量文献，生成结构化综述框架。

学术会议论文 在有限时间内完成会议论文初稿，技能帮助规划写作节奏、追踪论证逻辑、校对格式规范。

适用人群

• 高校在读硕博研究生
• 科研机构研究员与博士后
• 需要撰写学术论文的专业人士
• 使用 Claude Code 进行学术写作的所有研究者

工作原理

Academic Research Skills 运行在 Claude Code 之上，通过插件机制加载一系列预定义的提示词模板和工作流脚本。核心依赖 Claude Code 的工具调用能力（Tool Use）访问外部工具——如调用网络搜索检索文献、读写本地文件管理草稿、调用 Python 脚本处理参考文献数据等。

技能包不依赖特定后端 API，所有数据处理在本地完成，文献检索请求通过 Claude Code 的网络访问能力直连学术数据库，不经过第三方服务中转。

官方链接

• GitHub 仓库：https://github.com/Imbad0202/academic-research-skills
• 快速安装指南：https://github.com/Imbad0202/academic-research-skills#quick-install
• Zenodo 存档：https://doi.org/10.5281/zenodo.20696614
• Claude Code 官方：https://claude.com/product/claude-code