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2026 科研 Skill 榜，按 GitHub star 排好了

2026 年过了大半，科研类 Skill 已经长成一片森林。有人按 GitHub star 排了份 Top10，最高那个冲到 4.8 万星。但这份榜有个前提得先说清：star 高不等于适合你。榜单里的项目，有的强绑生物医学背景，有的只管投稿前那几个细节坑。先把十个过一遍，再告诉你怎么按自己的卡点挑。

速览

数据库型：scientific-agent-skills

4.8 万 star，榜单第一。第一眼也容易怀疑刷的，看完 README 才服——它走的是生物医学和生命科学赛道，接了 100 多个专业数据库，塞了 177 个 skill，还挂着 arXiv 论文。做实验科学的会非常需要。但纯计算机方向的，价值直接打折。它是这十个里唯一强绑专业背景的，装之前先确认方向对不对。

编辑判断：学生物医的闭眼入，搞 CS 的绕道。

工程补能力：AI-research-SKILLs

1.3 万 star，98 个 skill 分 23 类。定位很清醒：不替你想，只给 agent 补工程能力——训练、推理、微调、评估、可解释性这些。装法是 npx @orchestra-research/ai-research-skills 一条命令，它会自动探测你机器上有哪些 coding agent，再把 skill 分发过去。适合 agent 老报错、工程链路总断的人。

睡觉跑科研：ARIS

1.7 万 star，榜单里唯一挂了技术报告的（arXiv 2605.03042，还在 VALSE 2026 讲了 slides）。卖点很戳人：睡前丢一个方向，早上起来看论文，研究在你要睡时自己跑。内部用 Research Wiki 做长期记忆，还有个 result-to-claim 模块专门管实验结果和结论的对应。80 个 skill 上下，作者更新勤。最实用的是不绑死一家——Claude Code、Codex CLI、Cursor、Copilot CLI 都有对应方案。

编辑判断：敢放权、想让 agent 自己跑长任务的，这个最香。

半自动日常：claude-scholar

5700 star，40 个 skill，半自动。支持 Claude Code、Codex CLI、Kimi Code、OpenCode，还接了 Zotero 和 Obsidian。十个里最像日常工具的，因为它不抢方向盘——你自己的活，它帮你查、帮你记，节奏在你手里。

编辑判断：想要助手不要代驾的，选它。

论文即 agent：Paper2Agent

3700 star。思路我喜欢：把论文本身变成 agent，给你生成一个论文专属的 MCP server，下游 agent 能直接查这篇论文的方法和结果。等于论文从静态 PDF 变成了能问答的东西。

全流程把关与文献检索

research-paper-lifecycle-skills 只有 51 star，是我硬塞进来的，但切入点太准。它把论文从写到投拆成 42 个 skill，专管那些让人功亏一篑的细节：页数超限、双盲 PDF 漏了作者名、缺 checklist。定位 copilot，你始终是作者，agent 干琐碎检查。

paper-search-pro 189 star，单 skill 但做得完整。一次检索横跨 OpenAlex、Semantic Scholar、CrossRef、PubMed、arXiv 五个源，中文查询还能加 NSSD 和中华医学。分四档：快速档八分钟出 20 到 60 篇带摘要，深度档能跑 400 到 1000 篇还带 PRISMA 流程记录。卡在文献这一步的，装它一个就够。

真实性与写作

ai4s-skills 237 star，7 个 skill，唯一把真实性当核心卖点。每条引用必须本次会话当场抓，不能凭记忆写，每个数字标注实测还是模拟。还带 integrity-auditor 专门查论文的图像、数值、逻辑问题。

ai-research-writing-skill 43 star，单 skill。核心是证据链：给它代码、实验日志、笔记，产论文前先建一份 claim 和 evidence 对应表，每条论点落到具体文件。跑完有自带质检关卡，不许跳。适合写不出手或怕写飘的人。

元工具：agent-skills-hub

111 star，但它不是科研 skill，是收了 790 多个 skill 的注册中心，科研只是其中一类。放它是因为解决另一个问题：你不知道有什么 skill 可用时，先来这里逛。

怎么挑

回头看这十个，star 从 4.8 万到 43，差距一千倍，但解决的问题各管一段。skill 不是越多越好，装在你真卡住的地方才管用。

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