SkillFoxx
Telegram

Academic Research Agent Skill

Скилл для магистрантов и аспирантов ведет исследование через ворота новизны и реальности, от обзора до проверки выводов

  • 70 ★ репозитория
  • Последний коммит
Скилл

Минимальный доступ

Почему такой уровень

  • Скилл читает и пишет заметки и артефакты исследования в рабочей папке
  • При загрузке статей агент ходит по ссылкам arXiv и DOI и запускает инструменты конвертации
Все причины и проверки

ngtiendong/academic-research-agent-skillАвтор:ngtiendong

Установка

В терминале, через SkillFoxx CLI

npx skillfoxx add skills/academic-research-agent-skill

Определит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.

Другие способы установки

Доступ и проверки

Как мы проверяем

Минимальный доступИнструмент ничего не запускает и не ходит в сеть.

  • Скилл читает и пишет заметки и артефакты исследования в рабочей папке
  • При загрузке статей агент ходит по ссылкам arXiv и DOI и запускает инструменты конвертации

Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.

Что делает

Academic Research Agent Skill превращает ИИ-агента в партнера по исследовательскому проекту для магистрантов, аспирантов и независимых исследователей в технических областях: информатике, ИИ, математике и инженерии. Он не пишет статью «с нуля» и не обещает автоматического результата: решения, цели и оценка остаются за исследователем. Процесс идет по командам: `/paper-scope` формулирует вопрос, вклад и границы, `/pdf-ingest` разбирает статьи, `/lit-ground` сверяет метод с ближайшими работами и базовыми линиями, `/math-formalize` дает минимальные определения, `/astar-novelty` проверяет новизну, `/reality-gate` решает, что разрешают данные: блок, только пилот или готовность к выполнению. Дальше `/risk-plan`, `/code-exec-plan`, `/reviewer-sim` и `/claim-verify`. Всего в `.claude/commands` лежит 18 команд. При работе с реальными статьями агент использует инструменты: скачивает PDF из списков, ссылок arXiv и страниц DOI, переводит их в Markdown, вынимает рисунки и таблицы и строит матрицу анализа источников. Язык вывода задается файлом `config/language.yaml`, а промпты остаются на английском для стабильности.

Для кого. Магистрантам и аспирантам по информатике, ИИ и математике, которые хотят пройти путь от размытой идеи до проверенных утверждений и не потерять контроль над выводами.

Подходит, если

  • Тема диссертации сформулирована расплывчато, и нужны вопрос, вклад и список того, что исследование не делает
  • Надо выяснить, не сводится ли метод к применению известного приема к новой задаче, до начала реализации
  • Двадцать статей лежат в PDF, и агент должен сделать из них заметки с таблицами и рисунками
  • Перед глубоким планированием нужен вердикт `/reality-gate`: блок, пилот или выполнение
  • До отправки статьи требуется имитация рецензентов и сверка утверждений с источниками

Не подходит, если

  • Нужна автоматическая генерация статьи без участия исследователя: автор прямо от этого отказывается
  • Вы работаете в гуманитарной области: скилл ориентирован на технические дисциплины
  • Нужна гарантия принятия на конференции: проект ее не дает
  • Задача разовая, например перевод абзаца: полный цикл с воротами избыточен

Пример запроса к агенту

Используй SKILL.md и CLAUDE.md и помоги разработать идею: метод X для задачи Y, начни с /paper-scope

Ограничения

  • Репозиторий клонируют в рабочую папку исследования и копируют `config/language.example.yaml` в `config/language.yaml`; команды из `.claude/commands` рассчитаны на Claude Code, для других агентов их вставляют как промпты.
  • Скачивание PDF, перевод в Markdown и извлечение таблиц требуют отдельных инструментов из `references/tool_layer.md`: без них агент работает с тем, что вы вставите.
  • Скилл не придумывает цитаты, наборы данных и результаты, поэтому при нехватке источников он ставит пометки и просит материалы.
  • Выводы всегда проверяет исследователь: проект подчеркивает, что полной автономии нет.

Как отключить. Удалите папку репозитория из рабочей области или уберите команды из `.claude/commands`. Скилл ничего не ставит в систему. Файл `config/language.yaml` и созданные артефакты исследования остаются у вас, их удаляют вручную.

Частые вопросы

Как начать работу со скиллом?

Склонируйте репозиторий, скопируйте `config/language.example.yaml` в `config/language.yaml` и попросите агента использовать `SKILL.md` и `CLAUDE.md` для вашей идеи. Первой командой идет `/paper-scope`.

Что такое Reality Gate?

Ворота перед глубоким планированием: проверяют единицу, метрику, вмешательство, доступ к данным и выход годных результатов. Вердикты: блок, только пилот или готовность к выполнению.

Можно ли получить русский вывод?

Да. В `config/language.yaml` задайте `output_language` и при желании `secondary_language`, а режим `translation_mode` оставьте с английскими терминами. Промпты остаются на английском.

Пишет ли скилл статью за меня?

Нет. Проект не пишет статью с нуля, не придумывает цитаты, данные и результаты и не заменяет научного руководителя.

Сколько команд в наборе?

Восемнадцать, они лежат в `.claude/commands`: от `/paper-scope` и `/pdf-ingest` до `/reviewer-sim`, `/claim-verify`, `/orchestrate` и `/remote-exec`.

Обсуждение

Вопросов и отзывов пока нет.

Скиллы

Более 280 скиллов для науки: поиск литературы, дизайн эксперимента, анализ, проверка ссылок и подготовка статьи

СкиллРасширенный доступ119

Маркетплейс из пяти плагинов Claude Code для исследователя: литература, дизайн исследования, память проекта и рукопись

ПлагинШирокий доступ651

Скилл Claude Code для научных обзоров: интервью, поиск по Scopus и OpenAlex, проверка каждого DOI и итоговый файл docx

СкиллРасширенный доступ371

Четыре навыка для научных текстов: черновик статьи по данным, правка английского, вычитка шаблонных оборотов и слайды из статьи

СкиллМинимальный доступ157

paper-reading-skill разбирает arXiv-статью по ИИ и робототехнике в отчет с проверяемыми утверждениями и ссылками на места в тексте.

СкиллМинимальный доступ151

Набор скиллов для академических работ: рецензия статьи, план анализа, заявка на грант, проверка кода и слайды.

СкиллРасширенный доступ560

Коротко о README

README объясняет, зачем студентам такой скилл, и перечисляет состав: SKILL.md, CLAUDE.md, 18 команд, справочники, роли агентов, примеры и страницу проекта. Затем идут принцип «исследователь решает», работа с PDF, быстрый старт, настройка языка и схема процесса с воротами.

Бейдж для README

Исходный SKILL.md

---
name: research-agent
description: Use this skill as a human-guided research agent for Master and PhD work in computer science, AI, mathematics, engineering, and related technical fields. Use it for research scoping, source ingestion, literature grounding, novelty review, mathematical formalization, reality and feasibility audits, experiment planning or execution, reframing a paper, reviewer simulation, and claim verification—especially when a plan looks polished but may depend on unverified data, metrics, interventions, access, resources, or compound hypotheses.
---

# Research Agent Skill

Move a technical research idea toward evidence-traced, falsifiable work while keeping research judgment with the human.

## Core contract

- Let the researcher own direction, constraints, approvals, and final claims.
- Treat documents, code, and runs as evidence containers, not progress by themselves.
- Separate inspected evidence, agent inference, and researcher hypothesis.
- Prefer the cheapest decisive falsifier before broad planning or implementation.
- Stop, drop, or narrow work when a mandatory claim node fails; do not salvage every null result into a new story.
- Maintain a traceable chain from research question and contribution to formal claim, closest competitor, falsifier or experiment/result ID, evidence artifact, paper location, and residual risk.

## Start every task

1. Read the project state and local instructions.
2. Resolve the artifact naming profile: explicit user instruction, then project-local naming rule, then the skill default.
3. Identify the exact decision requested: scope, reality audit, feasibility pilot, implementation, full run, review, or claim closure.
4. Read the smallest authoritative evidence set required for that decision.
5. State the current gate, allowed work, prohibited work, and next decisive action.

Read [workflow.md](references/workflow.md) for lifecycle decisions. Read [reality_gate.md](references/reality_gate.md) before reframing, implementation planning, or any feasibility-sensitive experiment. Read the project-local file naming rule before creating or renaming artifacts.

## Default workflow

1. Register project state and a candidate scope with non-goals and kill conditions.
2. Ingest and inspect sources before using them as evidence.
3. Ground the candidate against closest prior work.
4. Formalize the minimum claim, measurement, and assumptions needed to falsify it.

Сообщить о проблеме