现在科研 Skill 发展迅速，各路开发者做出了各种各样的工具。光是覆盖科研全流程的 Skill 就有好几个，再加上论文写作、文献调研、实验迭代和科研绘图，确实让人眼花缭乱。
今天，我们按照 GitHub Stars，整理出目前 GitHub 上 Star 数量排名前十的科研 Skill，并介绍它们各自的功能、特点和适用场景。
排行榜总览
1. Academic Research Skills
项目地址：Imbad0202/academic-research-skills
功能
Academic Research Skills 覆盖 深度研究、文献综述、论文写作、模拟审稿、修改和最终定稿，并加入引用核验、写作风格校准、论证检查和科研诚信关卡。
它几乎把论文生产的每个环节都设置了检查点。优势是严谨，代价是流程偏重。对于成熟研究者，它能减少遗漏；对于刚入门的学生，可能出现“工具还没学会，论文已经不想写了”的情况。
适用场景
适合已经有研究问题、材料或实验结果，希望系统推进论文写作的研究者，也适合投稿前进行引用、逻辑和完整性检查。
2. Scientific Agent Skills
项目地址：K-Dense-AI/scientific-agent-skills
功能
Scientific Agent Skills 提供 160 多个科学研究技能，并接入大量专业数据库，覆盖生物信息学、基因组学、化学信息学、医学研究、药物发现、文献检索、统计分析和科研写作。
它真正触及数据库、分析脚本和专业科研任务，生命科学覆盖尤其突出。技能数量庞大，看起来很震撼，但不同技能的成熟度、依赖条件和数据源质量可能存在差异。
适用场景
适合生命科学、生物医学、化学和药物研发人员，尤其适合需要查询专业数据库、分析组学数据或组合多个计算工具的项目。
它对人文社科帮助有限，部分技能需要 Python 环境、API Key 或额外数据库权限。安装前最好只选择需要的技能，不建议一次性启用全部内容。
3. Nature Skills
项目地址：Yuan1z0825/nature-skills
功能
Nature Skills 主要覆盖 学术写作、论文润色、同行评审、审稿回复、统计检查、科研绘图、数据共享和论文转专利等任务，强调符合 Nature 系列期刊的表达与图表规范。
科研流程覆盖得很完整，对中文用户十分友好。不过，“Nature 风格”更多代表表达规范和工作方法，无法自动带来 Nature 级别的科学问题与研究结果。把它当作科研编辑部很合适，把它当作顶刊通行证就危险了。
适用场景
适合准备英文论文、Nature 系列稿件、科研图表或审稿回复的研究者，也适合需要中英文转换和学术表达优化的中文用户。
4. ARIS
项目地址：wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
功能
ARIS，即 Auto-Research-In-Sleep，是一套面向 AI 和机器学习研究的自动化工作流，覆盖 选题、Idea 评估、实验设计、代码执行、结果复盘、论文写作和跨模型审查。
它最有意思的地方是 “让研究在你睡觉时继续”。系统会围绕目标持续进行实验和审查，并使用其他模型挑战当前结论。
适用场景
适合能够通过代码运行实验的 AI、机器学习和计算机科学研究，尤其适合超参数探索、消融实验、模型改进和批量实验复盘。
让 AI 连续设计、运行和复盘实验很有吸引力，特别适合机器学习研究。但风险同样明显：一旦评价指标、实验方向或停止条件设置错误，它可能高效率地走向错误方向。
5. AI Research Skills
项目地址：Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
功能
AI Research Skills 包含 近百个技能，覆盖研究选题、模型架构、微调、后训练、分布式训练、推理、评测、安全对齐、RAG、多模态、MLOps 和机器学习论文写作。
这个项目更像一套 “AI 研究工程课程”。它同时关注论文产出和完整技术链路，覆盖模型的数据处理、训练与部署。做 AI 研究的人，往往能在里面找到比较具体的操作指南。
适用场景
适合机器学习、深度学习、大模型和多模态方向的研究者，也适合需要快速补齐某个 AI 工程环节的学生和开发者。
它对湿实验、生物医学和传统社科研究的覆盖较弱。技能数量较多，最好根据当前任务按类别选用，避免一次加载过多内容造成上下文干扰。
6. Academic Research Skills Codex
项目地址：Imbad0202/academic-research-skills-codex
功能
这是 Academic Research Skills 的 Codex 原生发行版，将深度研究、论文写作、论文审查、科研流程管理和实验支持整合为一个可由 Codex 调用的研究套件。
它沿用了 Academic Research Skills 的核心方法，是 排行榜第一名的 Codex 适配版本。对 Codex 用户来说，它省去了手动转换 Claude Code 项目结构的麻烦，安装和调用方式也更符合 Codex 的 Skill 机制。
适用场景
适合主要使用 OpenAI Codex，希望获得完整学术研究工作流的用户，包括文献综述、论文起草、稿件检查和研究项目推进。
7. Supervisor Skills
项目地址：HKUSTDial/Supervisor-Skills
功能
Supervisor Skills 将 资深科研人员的选题、审稿和论文指导经验封装成技能，覆盖 Idea 评估、文献调研、论文写作、语言润色、图表检查和投稿前评审。
相较于强调自动完成任务的项目，它的价值集中在追问创新性、证据和实验逻辑，能够帮助学生发现低级错误和论证漏洞。
适用场景
适合研究生进行选题讨论、开题准备、论文自查和投稿前预审，也适合导师无法及时提供反馈时，用它先完成一轮结构化检查。
项目经验主要来自数据科学、数据库和人工智能等领域。跨到医学、化学或人文社科时，评估标准未必完全适用。
8. Research Paper Writing Skills
项目地址：Master-cai/Research-Paper-Writing-Skills
功能
该 Skill 专注于 ML、CV 和 NLP 论文写作，可用于起草或修改摘要、引言、方法、实验和结论，同时检查段落衔接、论点与证据的一致性，并进行投稿前自审。
它没有追求大而全，而是把注意力集中在 “怎么写好一篇机器学习论文”上，主要用作改善写作和论证。
适用场景
适合已经完成实验、需要组织论文结构或修改英文表达的机器学习研究者，也适合第一次写 AI 会议论文的学生。
它的知识来源和案例主要面向计算机领域，不能直接套用到临床研究、社会科学或定性研究中。
9. Autoresearch
项目地址：uditgoenka/autoresearch
功能
Autoresearch 通过“修改—验证—保留或撤销—继续迭代”的循环自动优化项目。它能够设置评价指标、建立基线、执行实验、记录结果，并通过 Git 保存成功版本或回退失败修改。
它把科研试错变成了一个 可追踪的工程循环：每轮只改一个变量，用机械指标判断结果，不依赖模型自我感觉良好。这个思路简单，但在可量化实验中非常有效。
适用场景
适合模型性能优化、算法调参、代码性能实验和其他拥有明确评价指标的任务，也可以用于自动测试不同实现方案。
没有稳定指标、实验成本很高或需要主观判断的研究，不适合让它长时间自动循环。
10. Claude Scholar
项目地址：Galaxy-Dawn/claude-scholar
功能
Claude Scholar 是面向计算机和 AI 研究者的 半自动科研工作区，覆盖选题、文献综述、代码开发、实验管理、结果记录、论文写作、审稿回复和知识管理。
它的优势是 以长期工程的方式管理科研项目。代码、实验、文献和写作可以放在同一套工作流中，并支持 Claude Code、Codex、Kimi Code CLI 和 OpenCode 等平台。
适用场景
适合需要长期维护代码、实验记录和论文材料的计算机科研项目，也适合多人协作或同时推进多个实验分支的研究者。
不同平台需要使用对应分支，安装时要注意选择正确版本。它更偏计算机科研工作区，对不写代码、只需要论文润色的用户来说可能过于复杂。
结尾
看到这里，如果你还不知道该选哪个 Skill，可以直接上手体验。
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