5 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，将通用基础设施与项目级代码分离，配有 pytest 覆盖率门禁（基础设施 60%、项目 90%）、16 阶段构建流水线、通过 pandoc/LaTeX 实现的 Markdown 转 PDF 渲染，以及 25 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 16-stage build pipeline, markdown-to-PDF rendering via pandoc/LaTeX, and 25 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.