LMDHQ-0420/ResearchPilot-Skills · 上手攻略
- 仓库:LMDHQ-0420/ResearchPilot-Skills
- 链接:https://github.com/LMDHQ-0420/ResearchPilot-Skills
- 分类:学术写作 / Claude Code Skill / Agent 工作流
- 作者:spark
- 更新:2026-09-12
是什么
ResearchPilot-Skills 是一套给 Claude Code(也支持 OpenAI Codex CLI、腾讯 CodeBuddy)用的「科研全流程 skill 包」。它把一篇学术论文的生命周期拆成 A → B → C → D → E → F → G.0–G.8 共 14 个独立阶段,每个阶段一个独立 skill(独立目录、独立 prompt),避免单个超长 prompt 在长上下文下遗忘指令。
覆盖:方向探索 → 文献调研 → Idea 深化 → 实验设计 → 实现设计 → 编码 → 代码迭代 → 论文写作(章节撰写、整稿审阅、中英翻译)+ 独立的科研绘图子 skill。MIT License,stars 200+(2026-08-01 突破 200,2026-09-11 最新提交 v2.x)。
注意:项目里"绘图"的命令名拼成了
/reaesrch[fig](research里的s写成a)——这是仓库里真实的命令名(不是笔误),安装后用这个名字触发。
解决什么问题
- 一次性大 prompt 跑完整研究流程时,Claude 在长上下文里"忘了前面阶段的约束"——拆成独立 skill,每次只加载当前阶段 prompt。
- 研究新手最常见的失控:实验设计被"算力不够/时间紧"扭曲 → 跑出来的实验不能证伪 idea。本项目把「实验设计」单独成阶段(
research[C]),强调"资源的预估只发生在方案完成之后"。 - 改了代码但忘了同步更新 idea_report / implementation,下一次迭代找不到"当初为什么这么写"——本项目在 F 阶段把"先改文档再改代码"做成硬约束。
- 中英混写、LaTeX 模板、期刊级图件——G.0–G.8 加上独立绘图 skill
/reaesrch[fig]一次配齐。
快速安装
前置:已安装 Claude Code(或 OpenAI Codex CLI、腾讯 CodeBuddy)。macOS / Linux / Windows 都支持,本文以 Linux 为例。
git clone https://github.com/LMDHQ-0420/ResearchPilot-Skills.git
cd ResearchPilot-Skills
# 中文版(默认 Claude Code)
bash install-zh.sh
# 或者指定其它客户端
bash install-zh.sh codex # OpenAI Codex CLI
bash install-zh.sh codebuddy # 腾讯 CodeBuddy(在目标项目目录下运行)
# 验证:应看到 17 个 skill 目录
ls ~/.claude/skills/ | grep -E 'research|reaesrch'
# 卸载
bash uninstall.sh
# 切换英文版
bash uninstall.sh && bash install-en.sh
⚠️ Windows 用
install-zh.bat,验证用dir %USERPROFILE%\.claude\skills\ | findstr "research reaesrch"。
核心用法
入口与命令一览
/research[START] # 自动检测当前在 A-G 哪一阶段,路由到对应 skill
/research[A]-exploration # 方向探索(≥15 篇文献 → 三层 RQ)
/research[B]-idea # Idea 深化(技术框架、pipeline、Method 草稿)
/research[C]-experiment # 实验设计(baseline 精读 + 主/消融/附加)
/research[D]-implementation # 函数级编码指南
/research[E]-coding # 逐文件实现 + git 推送
/research[F]-iteration # 读实验结果 → 诊断 → 先改文档再改代码
/research[G.0]-plan # 论文规划(更新 idea_report、选 LaTeX/Word)
/research[G.1]-method # Method 章节
/research[G.2]-experiments # Experiments 章节
/research[G.3]-abstract # Abstract
/research[G.4]-introduction # Introduction
/research[G.5]-related # Related Works
/research[G.6]-conclusion # Conclusion + References
/research[G.7]-review # 整稿五维度审阅 + claim-evidence 对齐
/research[G.8]-translate # 中文稿 → 英文 LaTeX(仅中文版 skill 有)
/reaesrch[fig] # 独立科研绘图(PDF + SVG + 500 dpi PNG)
典型启动序列
# 1. 新项目,从方向描述开始
/research[A]-exploration 我想做电池 SOH 预测,现有 Transformer 方法没利用局部时序特征
# 2. 有种子论文时
/research[A]-exploration 时序预测 --papers 2310.06625 "Informer 2021" paper.pdf
# 3. 不知道当前在哪个阶段
/research[START]
# 4. 独立下载论文(不启动研究流程)
/research[A]-exploration download-paper Attention Is All You Need
/research[A]-exploration download-paper 2312.00752 --to ./my-papers
# 5. 独立绘图(不进入阶段链)
/reaesrch[fig] 使用 code/results/ 中的真实结果绘制主实验对比图,两张图同行排列
项目目录约定
skill 会主动维护以下结构:
docs/
idea_report.md # A/B/C 三阶段累积的报告
implementation.md # D 阶段的函数级编码指南
dev_log.md # E/F 阶段只追加不删除
papers/ # 下载的论文 PDF / 摘要 TXT
manuscripts/ # G 阶段产物 paper.md / paper.tex + 备份
code/
src/{models,baseline,data}/ # 一个文件一个模型
train.py / evaluate.py
fig/ # /reaesrch[fig] 的工作区,PDF+SVG+500dpi PNG
results/ # gitignored
logs/ # gitignored
LaTeX 中文模板
git clone https://github.com/LMDHQ-0420/latex-zh-paper-template
# 把模版文件放入项目的 docs/manuscripts/templates/
# 然后在 G.0 阶段告诉 AI 选这个模板
论文下载失败的回退
下载器走 arXiv → OpenReview 顺序,两者都失败时保存摘要 TXT,引用处标 ⚠️ [PDF 不可用],或手动把 PDF 放进 docs/papers/,文件名用论文完整标题。
典型适用场景
- 机器学习 / CV / NLP 学术研究新手:需要"被引导走完全流程"而不是自己设计流程。
- 科研工作者想用 Claude Code 跑 end-to-end 论文项目:从 idea 到 G.8 翻译一气呵成。
- 团队统一流程:把 14 个 skill 装在团队成员的 Claude Code 里,大家跑同样的 A→G 检查点。
- 需要中英双语:项目自带 G.8 中→英 LaTeX 翻译 skill,中文版用户写中文稿再翻译为英文。
- 需要期刊级图件:
/reaesrch[fig]统一物理尺寸 + 字体 + 语义配色,同步交付 PDF/SVG/500dpi PNG。
坑与注意
- ⚠️ 绘图命令拼写是
/reaesrch[fig](中间字母是a不是s)——这是仓库里真的命令名,输入/research[fig]不会触发。 - ⚠️
install-zh.sh codebuddy要在目标项目目录下运行,不是仓库目录。 - ⚠️ 安装中文版后 Claude 默认中文回复;要英文写作需要
bash install-en.sh切换,或在中文版里直接用英文(最后用 G.8 翻译)。 - ⚠️ 实验设计阶段(C)强调"资源预估只在方案完成后做",作者明确反对把"算力不够"作为削减实验的理由——这是设计哲学,不是 bug。
- ⚠️ F 阶段硬约束"先改文档再改代码,不允许只在代码里打补丁"——如果想偷懒跳过会被 skill 拦下。
- ⚠️ 论文写作框架基于彭思达老师公开笔记(链接见 README),主要是 ML/CV/NLP 风格;非 CS 领域(纯数学、物理、生物)需要自己改造。
- ⚠️ G.7 整稿审阅是"五维度 + claim-evidence 对齐",但 README 没有列出五维度具体是哪五维——查
WORKFLOW.md或 G.7 skill 目录。 - ⚠️ stars 200+(README 写"2026/08/01 突破 200",9-12 当时实际数字会更大,本文不锁数字)。
与同类对比
| 维度 | ResearchPilot-Skills | pengsida/learning_research(笔记原文) | Master-cai/Research-Paper-Writing-Skills | Imbad0202/academic-research-skills |
|---|---|---|---|---|
| 形态 | 一键安装的 Claude Code skill 包 | 公开学习笔记(Notion + GitHub) | Claude Code skill 子集 | skill 集合 |
| 覆盖 | A→G 全 14 阶段 + 独立绘图 | 偏论文写作(G 阶段) | 偏 G 阶段 | A→G 但偏写作 |
| 强制流程 | 每个阶段结束 AI 等你确认才跳 | 无(笔记) | 无 | 弱 |
| 绘图 | 独立 /reaesrch[fig](PDF+SVG+PNG) |
无 | 无 | 无 |
| 中英 | 中文版 / 英文版 / G.8 翻译 | 中文 | 中文 | 中文 |
| License | MIT | — | — | — |
一句话:ResearchPilot-Skills = pengsida 笔记 + 工程化安装 + 全阶段独立 skill + 独立绘图 skill 的打包版。
一句话推荐结论
如果你已经在用 Claude Code / Codex CLI / CodeBuddy 写论文,并且需要一套强制流程 + 阶段记忆 + 中英双语 + 期刊级图件的脚手架,
bash install-zh.sh五分钟装上跑/research[START]就够;如果你偏好自己设计流程、不喜欢被 skill 强制约束,或只做非 CS 领域研究,建议直接读 pengsida/learning_research 笔记原文化裁。