用 ChatGPT 做科研，除了改代码、润色文字，还可以借助 Skill 完成研究规划、实验迭代、数据库查询和论文检查。
这次整理了 6 个科研 Skill 项目，按三类任务介绍各自的特点和适用场景，方便大家根据当前需求选择。
一、研究规划与论文写作
1. academic-research-skills-codex
特点
这是 Academic Research Skills 的 Codex 原生版本，覆盖研究规划、文献综述、论文写作、引用核验、模拟审稿和可复现性检查。
其中的研究规划流程，会先梳理研究问题、已有工作、证据缺口和预期贡献，再明确需要哪些实验或文献支撑，帮助我们把宽泛方向整理成具体研究方案。
适用场景
已经有研究方向，但贡献和实验安排还不清晰；或者希望把综述、写作与投稿前检查串起来。
2. Research-Paper-Writing-Skills
特点
面向机器学习、计算机视觉和自然语言处理论文，覆盖各章节写作，同时检查段落逻辑、术语和变量是否一致。
它的特色是“论点—证据—状态”检查：逐项核对论文结论有没有实验、图表或文献支撑。例如，没有报告训练时间和显存，就需要重新审视“训练成本更低”的表述。
适用场景
实验基本完成，需要撰写论文、修改摘要和引言，或在投稿前检查结论是否超出了证据范围。
二、模型训练与科研数据分析
3. AI-Research-SKILLs
特点
主要面向 AI 研究，涵盖模型微调、后训练、分布式训练、推理部署、评测、RAG、Agent 和多模态等任务。
其中的 autoresearch 采用双循环：外层负责文献、假设和方向调整，内层负责训练、调参和指标比较，再根据实验结果推进下一轮研究。
适用场景
开展大模型训练、微调或评测，希望 Agent 参与实验迭代。调用前需要明确数据、算力预算、评价指标和停止条件。
4. scientific-agent-skills
特点
提供专业数据库查询与科学工具使用流程，覆盖生物信息学、药物发现、临床研究、医学影像、材料科学等领域。
其中的数据库查询功能涉及 PubChem、UniProt、ClinicalTrials.gov 等来源，保留结果出处，方便回查具体记录，再衔接后续分析。
适用场景
需要查询化合物、蛋白质、临床试验等专业信息，或使用科学计算工具处理数据的研究者。
三、中文科研与社科实证
5. codex-claude-academic-skills
特点
面向中文科研，包含三个可以衔接的 Skill：
-
数据分析与绘图：使用 Python、MATLAB 处理数据，进行统计建模、信号处理等。 -
中文论文写作：撰写与润色论文，调整论证结构，检查术语并辅助审稿回复。 -
学术办公材料：生成或编辑 Word、组会、开题和答辩 PPT，检查版式与文字溢出。
适用场景
需要将工程实验数据整理成中文论文和汇报材料，尤其可以关注其光学、光通信、传感器等相关能力。
6. Auto-Empirical-Research-Skills
特点
面向经济学、管理学和社会科学实证研究，支持 Python、R 和 Stata，覆盖双重差分、工具变量、合成控制法，以及稳健性检验、异质性分析和复现包审计等任务。
项目通过 Router Skill 识别任务，再按需调用相关子 Skill，避免一次加载大量无关内容。
适用场景
使用计量经济学或因果推断方法开展实证分析，需要辅助编写代码、组织检验和检查复现材料。
如何开始使用？
这 6 个项目各有侧重，可以从当前要交付的结果反推选择：理清论文贡献、检查写作证据、推进训练实验、查询专业数据库，或者完成中文汇报和实证分析。
调用时，建议把研究背景、输入材料、当前问题、执行限制和输出要求一起说明。任务描述越具体，AI 越容易进入合适的流程，后续结果也更方便检查。
这几个项目的安装包、安装说明和常用提示词已经整理好了。关注公众号并回复 「B733」，即可免费获取。
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