Awesome Journal Skills：把 519 本顶刊偏好喂给 Claude 的学术投稿操作系统

Skill超级捕获手 技术创作者 2026-09-06 14 阅读

最近学术圈的论文写作被一个 Skill 彻底重塑了——「按期刊定制」的一站式 AI 投稿工作流 Awesome Journal Skills（AJS），把 2,883 个 Agent Skill、193 个 Pack、519 本顶级期刊、155 个 CS/AI 顶会装进了一个 Claude Code 仓库。截至 2026-09-06，该项目 GitHub Star 数已达 1,064+、Fork 138，近 7 天增长 +552.9%（GitHub Breakout 信号），由斯坦福 REAP 团队与 CoPaper.AI 联合维护，正在中文经管、社科、医学、AI 圈刷屏。本期 Skill 捕获手把它从信息源里捞出来，做一份结构化盘点。

功能与原则

AJS 的核心能力，是把「投稿到一本具体期刊」这件事拆成 11 个学科板块 × 11 个标准动作（选题 → 投稿策略 → 复现包 → 数据清洗 → 稳健性审计 → 表格图形 → 写作 → 同行评审 → 降 AIGC），再用 SKILL.md 形式封装成可被 Claude Code / Codex 直接调用的 Skill 包。它不追求「全智能写论文」，而是把每本期刊的真实偏好（AER 的稳健性、QJE 的因果识别、Nature 的故事线、管理世界的本土化议题）做成机器可读的工程规范。

设计原则遵循三条：期刊颗粒度（one skill per venue）、可复现优先（复现包审计 > 灵感润色）、去 AIGC（自带 23 类 AI 痕迹检测与改写）。这也是为什么它在中文社科学者群里爆火——它直接解决了「AI 写出来不像文科论文」的核心痛点。

认可度

截至 2026-09-06：GitHub Star 1,064+、Fork 138、Watchers 1.1k。License 为 MIT（可商用）。Tracked since 2026-05-25，最近一次提交 2026-09-04，仍处于活跃迭代状态。在 AISignal 第三方追踪平台上拿到 Breakout +552.9% 标签，Top GitHub trending 同类项目；ClaudeWave 综合信任评分 97/100；SkillsLLM 安全扫描通过、无严重漏洞。

社会端讨论度集中在中文圈：小红书「学术 Agent」话题、知乎经管/社科板块、Twitter/X @brycewang 相关 thread 累计讨论量过千次；多个研究生群组（北大、复旦、上财、CMU）已将其列为「新生必装 Skill」。

链接

  • GitHub：https://github.com/brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
  • 项目主页：https://www.copaper.ai
  • 配套 Skill 索引：https://github.com/brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills（23,000+ Skills 覆盖 8 大社科）

原作者

brycewang-stanford，斯坦福 REAP（Rural Education Action Program）实证方法论团队核心成员，CoPaper.AI 创始人。GitHub 同时维护 StatsPAI、Auto-Empirical-Research-Skills、de-AIGC-skills 等学术向 Skill 矩阵，长期在中文经管社科学界推动「可复现研究 + AI Agent」范式。

介绍

AJS 不只是一个 Skill 列表，而是一套投稿操作系统。它把「投稿 AER」拆解成可机器执行的工作流——你告诉 Claude Code「我这篇是劳动经济学的中介效应研究」，它会先调用 AER-skills 跑一遍投稿策略检查（样本量、IV 强度、稳健性矩阵），再调 StatsPAI 跑 Stata 复现包审计，最后调 academic-proofreader 出同行评审模拟意见。

整个仓库分 11 个学科板块：经管与商科、社会科学、人文学科、数学与物理、生命科学、医学与健康、工程技术、计算机与 AI、农业环境、体育科学。每个板块下挂若干 Skill 包（Pack），每个 Pack 包含一组 SKILL.md，例如「AER 顶刊」「QJE 因果识别」「Nature 写作叙事」「管理世界本土化议题」。仓库自带 2,883 个 Agent Skill、193 个 Pack、519 本顶级期刊、155 个 CS/AI 顶会，覆盖范围在同类项目里排第一。

特点

  • 期刊颗粒度到 venue 级：不是「经济学通用 Skill」，而是「AER 专用 Skill」「Cell 专用 Skill」，每本期刊的隐性偏好（图表风格、引用密度、稳健性矩阵、字数上限）都被编码进 SKILL.md。
  • 投稿全流程一站到底：从选题识别 → 复现包检查 → 统计分析模板 → LaTeX/Quarto 写作 → 同行评审模拟 → R&R 回复 → 降 AIGC，串成一条 9 阶段流水线。
  • 去 AIGC 内建：自带 23 类 AI 痕迹检测（基于知网/万方/Turnitin 模式），不是事后清洗，而是在写作阶段就避免 AI 腔。
  • 跨平台兼容：Claude Code、Codex CLI、Cursor、ChatGPT 均支持；MIT 协议允许商用，团队内部可私有化。
  • 背书强力：斯坦福 REAP × CoPaper.AI 联合维护，作者本人就是经管实证方法论背景，避免了「AI 圈自嗨」的水土不服。

使用方法

安装一条命令搞定：

# 方式一：npx（推荐 Claude Code）
npx skills add brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

# 方式二：手动克隆
git clone https://github.com/brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills 
  ~/.claude/skills/awesome-journal-skills

最小示例（Claude Code 会话里直接说）：

我有一篇劳动经济学的论文，研究最低工资对就业的中介效应，目标是投 AER。请先按 AER-skills 跑一遍投稿策略检查，再调 StatsPAI 复现包审计，最后给出 5 条同行评审模拟意见。

Claude Code 会自动路由到对应 Pack：
1. AER-skills 检查 IV 强度、稳健性矩阵、字数；
2. StatsPAI 跑 Stata 复现包完整度；
3. academic-proofreader 模拟审稿人给出 R&R 预演。

使用场景与人群

核心场景：
– 经管、社科、医学、AI 方向的硕博生与青年学者，需要快速对齐期刊偏好；
– 实验室/课题组的投稿冲刺阶段，AI 自动化 90% 的格式与策略校对；
– 跨学科投稿（如计算机转投 AI 顶会、医学转投综合顶刊）；
– 海量 AIGC 检测后的二次降重（中文期刊刚需）。

目标用户：
– 中文社科/经管/医学研究生（最大用户群，匹配度高）；
– 海外高校中国学生（用 AI 高效投顶会）；
– 学术出版社/编辑部（用于反向审查投稿质量）；
– 教育科技公司（打包进学术写作产品）。

不适用：
– 完全不写论文的开发者（请用 mattpocock/skills）；
– 需要逐字学术伦理背书的领域（仍需人类把关）。

输入与输出案例

案例 1：经管投稿策略识别
– 输入：我的研究是关于数字经济对城乡收入差距的影响，使用中国家庭追踪调查 CFPS 数据，工具变量是宽带普及率。目标期刊建议？
– 输出（AJS 内 AER-skills 调用）：

推荐优先级：AER > QJE > JoE；不推荐《经济研究》（本土化议题不足）；
工具变量强度需补：第一阶段 F 统计量、Cragg-Donald 检验；
稳健性矩阵缺失：替换核心解释变量（数字经济指数 4 种）、PSM-DID、分位数回归；
字数建议：AER 主文 ≤ 50 页双倍行距，目前估算 42 页（合格）；
引用密度建议：补 AER 近 3 年 6 篇相关文献，目前仅 2 篇。

案例 2：评审模拟
– 输入：这是我的 R1 修改稿，请按 AER 审稿人视角给出 5 条可能追问。
– 输出（AJS 内 AI-research-feedback 调用）：

  1. 主结果 IV 强度恰好踩线（F=10.2），是否考虑补充弱工具变量检验？
  2. 机制分析部分「数字经济→就业转型→收入差距」链条缺少直接证据，建议补充中介效应 Bootstrap 检验；
  3. 异质性分析中东部/西部差异巨大但未给经济学解释，需补充结构性原因讨论；
  4. 与 Li & Zhang (2023) 的结论方向相反，需正面回应方法论差异；
  5. 图表 4 的置信区间过宽，建议改用 90% 区间并补充 p 值表。

数据截至 2026-09-06，项目仍在快速迭代，建议使用前 pull 最新一次 commit。

GitHub: https://github.com/brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

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