看到一个科研 Skill，先收藏；看到一套“全自动科研工具”，再安装。
等到真正写论文时才发现：工具装了不少，研究问题仍然不清楚，实验和论点对不上，参考文献还得重新核查。
科研 Skill 的价值，最终要落到具体任务上：它能不能帮你发现问题、执行分析、组织证据，并留下可以检查的结果？
我们核对了一批近期受到关注的开源项目，将它们重新整理成六类。你可以从当前最卡的一步开始选择。
文末整理了这11个skill的项目链接、使用场景和使用指南，感兴趣可以免费领取。
01｜组织研究全流程
这类工具适合已经有研究任务，希望把检索、实验、写作和修改串起来的人。
Academic Research Skills
它围绕“研究→写作→审阅→修改→定稿”组织流程，适合解决材料分散、写作步骤混乱、修改缺少章法的问题。
如果你已经积累了一批文献和研究材料，需要逐步形成论文，可以把它作为流程组织工具。
需要注意，“覆盖论文全流程”描述的是工作流范围，不能据此理解为它可以独立完成任何学科的研究。
项目地址：https://github.com/Imbad0202/academic-research-skills
ARIS：Auto Research In Sleep
ARIS 更偏向机器学习研究，文档包含跨模型评审、实验代码执行、结果监控、论文修改等流程。
它最值得关注的，是把评审意见连接到后续行动：发现缺少消融实验之后，继续生成脚本、执行实验、收集结果，再修改论文。
“睡觉时跑实验”有对应的实现路径，但前提是配置好数据、计算环境和任务边界。模型调用与计算资源的消耗，也需要纳入研究预算。
适合已有代码和实验基础、希望减少重复操作的研究者。
项目地址：https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
02｜选题与论文论证
研究初期最值得检查的，往往是问题本身：为什么值得研究？现有方法哪里不足？你的证据能支撑多大的贡献？
Supervisor-Skills
这个项目将科研指导方法整理成手册和可调用技能，包含想法评估、论文框架、引言写作、投稿前审查和审稿回复等模块。
其中，idea-evaluator 适合用来审视一个初步想法；pre-submission-reviewer 则适合在投稿前检查论文的逻辑和表达。
它的实用之处，在于把“帮我看看这个想法怎么样”拆成具体评价维度。不过，模型给出的评分只能作为讨论起点，创新性仍要通过文献检索和实验验证。
项目地址：https://github.com/HKUSTDial/Supervisor-Skills
PaperSpine
PaperSpine 关注研究动机、核心论证和证据组织。当前的 PaperSpine5 已扩展到文献、写作、配图、审阅及文件交付等环节。
它适合处理一种常见问题：研究做了不少，论文却像工作记录，读者看不清各部分为什么属于同一个研究。
使用时，可以重点要求它检查“问题—方法—证据—结论”是否对应。整理叙事时，也要保留实验结果本身的局限。
项目地址：https://github.com/WUBING2023/PaperSpine
03｜专业分析：按学科选择工具库
“科研通用”并不意味着所有学科都需要同样的工具。做分子筛选与做政策效果评估，对数据库、方法和验证方式的要求差别很大。
Auto-Empirical Research-Skills
这一项目重点面向社会科学实证研究，包括计量分析、因果推断、复现及论文工作流，同时收录了大量第三方技能。
经济学、管理学及其他实证研究方向，可以围绕当前方法挑选需要的模块。
例如，先明确识别策略，再选择估计和稳健性检验工具。模型能够协助写代码，却不能仅凭一份回归结果确认因果关系。
项目地址：https://github.com/brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills
Scientific Agent Skills
K-Dense 的这一技能库涵盖科学数据库和分析工具，包含 PubChem、ChEMBL 等相关支持，尤其值得生物、化学、医学和药物发现方向关注。
它的价值在于帮助代理使用具体工具和数据源。实际运行仍取决于数据库访问条件、软件依赖和输入数据。
选这类技能，优先看它是否支持你真正使用的方法与数据库。
项目地址：https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills
04｜科研绘图：先分清示意图和数据图
“帮我画科研图”，至少包含两类任务：解释方法的框架图，以及展示实验结果的数据图。
两者应采用不同的制作方式。
Academic Figure Generator
这个项目包含论文配图平台；配套的 academic-figure-prompt Skill，主要负责理解论文内容、组织图示结构并生成详细的生图提示词。
它适合辅助构思方法框架图、机制示意图和流程图。输出中的文字、箭头、公式及逻辑关系，仍需逐项检查。
项目地址：https://github.com/LigphiDonk/academic-figure-generator
如果要画的是误差曲线、消融结果、统计分布或多面板实验图，更适合使用后文 nature-skills 中的 nature-figure：依据真实数据，通过 Python 或 R 生成图表，再检查版面和导出文件。
数据图中的每一个数值，都应能追溯到分析结果。
05｜论文写作：选择适合目标论文的技能
nature-skills
这是一组科研技能，涵盖论文润色、阅读、绘图等任务，可以按需要选择子技能。
例如，用 nature-polishing 修改语言与表达，用 nature-figure 制作和检查科研图表。
它适合关注期刊表达与图表质量的研究者，但项目名称不能视为 Nature 官方背书。投稿格式仍应以目标期刊最新作者指南为准。
项目地址：https://github.com/Yuan1z0825/nature-skills
Research Paper Writing Skills
这个项目主要面向 ML、CV、NLP 风格的论文写作。
它的技能文件强调几项具体工作：先讲清论文主线，再逐段修改；检查段落之间的逻辑；写完后反向提纲；将摘要和引言中的主要论断与实验依据对应起来。
对于“结果已经有了，但论文写得散”的情况，这种检查方式值得尝试。
项目地址：https://github.com/Master-cai/Research-Paper-Writing-Skills
06｜研究工程与深度调研：这两个项目要分开看
AI-Research-SKILLs
Orchestra Research 的这一项目，主要是 AI 研究与工程技能库，覆盖模型训练、微调、推理服务、评测，以及研究构思和论文写作等任务。
它适合机器学习工程需求较多的研究者。将它简单归为“防幻觉助手”，会忽略其主要用途。
项目地址：https://github.com/Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
Deep Research Skill for Claude Code
这个名称存在多个相近项目。这里推荐关注的是 199-biotechnologies/claude-deep-research-skill，其技能文件包含引用追踪、证据保存、逐项论断验证及报告生成流程。
它适合研究方向调研、工具比较和多来源证据整理。
不过，链接能够打开、文献确实存在，并不意味着它支持正文中的判断。评估输出时，还要检查引用与具体论断是否对应。
项目地址：https://github.com/199-biotechnologies/claude-deep-research-skill
刚开始使用，怎么选最省力？
可以根据当前任务，从下面的组合起步：
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同一任务先试一两个项目就够了。拿一份真实材料，检查它是否指出具体问题、引用是否可追溯、输出是否便于修改，再决定长期保留哪一个。
让每个 Skill 对应一个明确任务、交付一个可检查的结果，工具才真正进入了你的科研流程。
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