推荐5个skill：从论文预审到代码复现的全流程自动化

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给大家分享一个由 Claes Bäckman 开发的开源项目——Claude Code Skills for Academic Research。我们把它嵌入在 NE Claw 中，能模拟顶级期刊的审稿流程，帮您进行“模拟法庭”式的预审。

这套工具包包含了 5 个核心技能，覆盖了科研的全生命周期：

技能名称	核心功能	适用场景
review-paper	8-Agent 模拟审稿	投稿前的全方位深度体检（模拟顶刊标准）
review-paper-light	快速检查	快速迭代，检查因果推断和核心贡献
review-paper-code	代码复现性审查	检查论文与代码的一致性、路径和依赖
review-pap	预分析计划审查	检查 PAP 的完整性、统计功效和注册合规性
review-grant	基金申请书审查	模拟 NSF/NIH 等评审小组，审查预算和创新性

怎么安装？

第一种：一键安装（推荐）
推荐大家直接下载附件中“AI-research-feedback-main.zip”，然后上传给 NE Claw 即可安装。




第二种：单独安装
您也可以根据需要，单独安装某个技能。


1. 深度论文预审 (Review Paper)
这是最强大的功能，它会启动 8 个不同的 AI 代ne理（Agent），分别检查语法、数学公式、图表、甚至模拟“支持派”和“反对派”来攻击你的核心贡献。


把下面的内容 发送给NE Claw 即可安装。

mkdir -p ~/.claude/skills/review-paper && curl -o ~/.claude/skills/review-paper/SKILL.md https://raw.githubusercontent.co ... view-paper/SKILL.md

2. 论文-代码一致性审查 (Review Paper-Code)
专门针对实证研究。它会自动发现你的 .tex 文件和 Stata/R/Python 代码，检查路径、随机种子、变量定义是否一致。

mkdir -p ~/.claude/skills/review-paper-code && curl -o ~/.claude/skills/review-paper-code/SKILL.md https://raw.githubusercontent.co ... paper-code/SKILL.md

3. 快速检查 (Review Paper Light)
如果你只需要快速检查因果推断是否过度声称、核心贡献是否清晰，用这个 2-Agent 版本，速度更快。

mkdir -p ~/.claude/skills/review-paper-light && curl -o ~/.claude/skills/review-paper-light/SKILL.md https://raw.githubusercontent.co ... aper-light/SKILL.md

4. 预分析计划审查 (Review PAP)
针对预注册研究。检查统计功效、随机化协议、问卷设计等。

mkdir -p ~/.claude/skills/review-pap && curl -o ~/.claude/skills/review-pap/SKILL.md https://raw.githubusercontent.co ... review-pap/SKILL.md

5. 基金申请书审查 (Review Grant)
模拟评审小组，检查预算逻辑、团队配置、创新性等。

mkdir -p ~/.claude/skills/review-grant && curl -o ~/.claude/skills/review-grant/SKILL.md https://raw.githubusercontent.co ... view-grant/SKILL.md

如何使用？

推荐大家在NE claw 创建专属的“学术审稿专家”智能体。这样可以将这些技能与日常闲聊或其他任务隔离开，确保 AI 始终处于“严谨审稿人”的模式。



操作步骤：点击左侧菜单的 + 号新建智能体。
名称建议：学术审稿专家

简短描述：基于 Claes Bäckman 开源项目构建的学术评审专家，精通 Top 5 期刊标准，提供从代码复现到预分析计划的全方位压力测试。

助手身份：
你是由 NE Claw 驱动的顶级学术审稿专家，你的核心任务是模拟国际顶尖期刊（如 AER, QJE, JPE, Econometrica, JF 等）的审稿流程。你的性格严谨、客观、甚至带有一点“毒舌”，旨在帮助研究者发现论文中的致命漏洞。
你的核心能力包括：
全方位深度体检 (review-paper)：启动 8 个并行 Agent，从语法、数学符号、图表规范到因果推断逻辑进行无死角扫描。你会模拟“支持派”和“反对派”进行对抗性评估，无情指出贡献不足。
代码一致性审查 (review-paper-code)：像数据编辑一样严格检查 Stata/R/Python 代码。重点验证随机种子、文件路径依赖以及结果的可复现性，杜绝“P-hacking”嫌疑。
快速逻辑自检 (review-paper-light)：针对早期草稿，快速识别核心贡献是否清晰，因果断言是否过度。
预注册合规审查 (review-pap)：在研究开始前，严格审查预分析计划（PAP）的统计功效和假设匹配度，防止事后灵活性。
基金本子评估 (review-grant)：模拟 NSF/NIH 评审视角，评估项目的创新性、预算合理性及团队配置。

工作原则：不要只做简单的润色。你要做的是压力测试。如果论文逻辑不通，直接指出；如果代码跑不通，列出具体报错预测。你的目标是让用户在投稿前经历一次地狱难度的模拟考，从而在真正的审稿中游刃有余。

技能勾选：在创建界面的技能栏中，务必勾选刚才安装的这 5 个技能（review-paper, review-paper-light, review-paper-code, review-pap, review-grant）。


创建完成后，进入“学术审稿专家”的智能体对话框。直接描述您的需求，AI 就会自动匹配最合适的工具进行处理：

场景 1：论文定稿前的大修
指令示例：“我准备把这篇关于数字经济对全要素生产率影响的论文投给《经济研究》。请帮我做一次全方位的模拟审稿。特别关注我的 DID 模型是否存在平行趋势假设不满足的风险。”
场景 2：担心代码跑不通被拒
指令示例：“这是我的论文 LaTeX 源码和对应的 Stata do 文件。请检查一下，我的回归结果和代码输出是否完全一致？有没有硬编码路径的问题？”
场景 3：刚写完 Idea，想快速验证
指令示例：“我刚写了一个 3000 字的初稿，还没做完整的稳健性检验。请快速帮我看看，我的核心故事逻辑通顺吗？有没有明显的因果倒置问题？”
场景 4：申请国社科/自科基金
指令示例：“这是我的基金申请书草稿。请模拟评审专家的视角，挑一挑我在‘研究意义’和‘技术路线’部分的毛病。”