技能

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科研zLanqing/codex-claude-academic-skills

中文优先、Claude Code 与 Codex 双平台通用的三个科研 skill

我们的判断最该抄走的是它把学术诚信写成了指令：不编造数据、不编造 DOI、不编造期刊，并把内容明确分成原文引用 / 已确认事实 / 合理推断 / 写作建议四类，让作者一眼看清哪句有出处。学术写作里最危险的不是文笔差，而是模型把推断写得像已确认事实——这套四类区分正好挡住它。三个 skill 还能组合成链：出图 → 写正文 → 生成答辩 PPT。

4,117 star，MIT。research-writing 管论文章节撰写、修改、润色与 Rebuttal；office-academic 在 OOXML 层生成与编辑学术 Word/PPT（文献阅读报告、组会、开题、答辩）；scientific-toolkit 覆盖 MATLAB/Python 仿真、信号处理、统计、机器学习与论文配图，文献侧接 arXiv、PubMed、CrossRef、Semantic Scholar、OpenAlex。

Claude CodeCodex

git clone https://github.com/zLanqing/codex-claude-academic-skills && cp -r codex-claude-academic-skills/research-writing-skill ~/.claude/skills/

PythonzLanqing4118

科研199-biotechnologies/claude-deep-research-skill

带证据账本的八阶段深度研究流水线

我们的判断灵魂是四个 append-only 的 JSONL 账本：sources、evidence、claims、run_manifest。每条事实断言必须就地标 [N] 且在 evidence.jsonl 里有支撑，没有证据的断言不允许交付，另配 validate_report.py 与 verify_citations.py 自检。⚠️ 这个仓库没有 LICENSE 文件，按版权法默认即保留所有权利：能读能本地跑，再分发或商用前必须找作者确认授权。

1,051 star。四种强度模式：Quick 3 阶段 2-5 分钟、Standard 6 阶段、Deep 8 阶段、UltraDeep 8+ 阶段 20-45 分钟，走 SCOPE → PLAN → RETRIEVE → TRIANGULATE → 提纲细化 → SYNTHESIZE → CRITIQUE → REFINE → PACKAGE，同时产出 Markdown、McKinsey 风格 HTML 与 PDF。

Claude Code

git clone https://github.com/199-biotechnologies/claude-deep-research-skill ~/.claude/skills/deep-research

Python199-biotechnologies1051