7 个 · Agent 智能体 · 教程 · 学术写作
一套开箱即用的 Claude Code 学术模板，基于 LaTeX/Beamer + R，支持多 Agent 评审、质量门禁、对抗式 QA 与复现协议。A ready-to-fork Claude Code template for academics using LaTeX/Beamer + R. Multi-agent review, quality gates, adversarial QA, and replication protocols.
Claude Code Skill Factory——一个强大的开源工具包，用于大规模构建和部署生产级 Claude Skills、Code Agent、自定义斜杠命令和 LLM Prompts。可轻松生成结构化的 skill 模板、自动化工作流集成，以简洁、开发者友好的配置加速 AI Agent 开发。Claude Code Skill Factory — A powerful open-source toolkit for building and deploying production-ready Claude Skills, Code Agents, custom Slash Commands, and LLM Prompts at scale. Easily generate structured skill templates, automate workflow integration, and accelerate AI agent development with a clean, developer-friendly setup.
可复现研究仓库的 GitHub 模板 — 两层 Python 3.10+/uv monorepo，将通用基础设施与各项目代码分离，附带 pytest 覆盖率门槛（基础设施 60%、项目 90%）、17 阶段构建流水线、通过 pandoc/LaTeX 的 markdown-to-PDF 渲染，以及 24 个标准示例。GitHub template for reproducible research repos — two-layer Python 3.10+/uv monorepo splitting generic infrastructure from per-project code, with pytest coverage gates (60% infra, 90% projects), a 17-stage build pipeline, markdown-to-PDF rendering via pandoc/LaTeX, and 24 canonical exemplars.
AutoScientists：确定性的多 agent 科学发现协调框架 —— docxology/template 可复现研究范式的公开范例（测试覆盖率 ≥90%，无 mock，GitHub 与 Zenodo 10.5281/zenodo.20533669 双重发布）。AutoScientists: a deterministic multi-agent scientific-discovery coordination harness — public exemplar of the docxology/template reproducible-research paradigm (≥90% test coverage, no mocks, double-published GitHub + Zenodo 10.5281/zenodo.20533669).
Python 包，通过 MCP、REST 与直接 Python 调用等方式，按 OHDSI 问题模板结构化研究问题。A Python package providing tools (MCP, REST, direct Python calls) for structuring research questions according to the OHDSI question templates.
文献综述论文筛选器 —— 本地 Agent Skill（搜索、证据打包、验证、Excel 渲染）。云端模板为专有。Literature Review Paper Screener - local agent skill (search, evidence packaging, validation, Excel rendering). Cloud template is proprietary.