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Stanford REAP × CoPaper.AI · 实证研究 AI 工具的学术工业级产品
由斯坦福实证研究方法论团队打造，覆盖从数据清洗到顶刊投稿的完整工作流
实证研究全流程 AI Agent Skills 大全 — 收录 119 个 GitHub 仓库 / 覆盖 23,000+ Skills
A curated, opinionated list of 119 GitHub repositories and 23,000+ AI Agent Skills for empirical research in economics, political science, sociology, psychology, public health, education, management, finance, and public policy — organized by research workflow, from topic selection to journal submission.
2026 年，实证研究的工作方式正在被重新定义。
CoPaper.AI —— 由 Stanford REAP（中国经济与制度研究中心）研究者团队孵化的实证研究 AI 助手——已经做到 20 分钟完成一篇主流期刊级别的实证论文：从数据导入、描述性统计、因果推断模型、稳健性检验到结果表格，一步到位。这背后的秘密不是更强的模型，而是 Skills：把资深研究者的方法论经验编码成结构化工作流，让 AI 知道"一个完整的 DID 分析应该包含哪些步骤"，而不是每次都等你一步步提醒。
这个仓库，是我们在构建 CoPaper.AI 过程中整理的一份 Agent Skills 全景图。我们把散落在 GitHub、社区和学术圈的数百个 Skills 仓库和上万个 Skills 按实证研究流程梳理归类，方便你按需取用。
🎓 三层信用锚点 · 为什么是我们做这件事
| 层级 | 锚点 | 抓手 |
|---|---|---|
| 🏛️ 学术血统 | Stanford REAP / SCCEI 中国经济与制度研究中心 | 实证经济学方法论领域的学术研究背景，研究者团队在顶刊有持续发表传统 |
| 🔧 工程落地 | CoPaper.AI 实证研究 AI 助手 | 内置 20 个经济学方法论 Skills（DID/IV/RDD/PSM/DML 等），Supervisor + 4 子代理多智能体架构，一句话触发，结果自动输出 |
| ⚙️ 开源引擎 | StatsPAI —— CoPaper.AI 的因果推断引擎 | 900+ 函数 · 一个 import statspai as sp · JOSS 投稿中 · MIT 开源。CoPaper.AI 跑出的每一个 DID/IV/RD/SCM 估计都由 StatsPAI 驱动；这份 Skills 大全本身也是 StatsPAI 生态的一部分 |
🔒 可信使用：本仓库 52 个 Skill / 2,940+ 文件经系统性安全扫描 —— 52/52 全部 CLEAN，零 FLAGGED，零网络外泄、零反向 shell、零 prompt 注入。
💡 想要开箱即用？ 不必自己拼装 Skills —— 直接试试 → copaper.ai，让 Stanford 研究方法论团队为你做完整的实证流水线。
2026-05-04：🤝 首个社区 PR 收录 —— humanize-chinese vendor 进 skills/49
- 🇨🇳 skills/49-voidborne-d-humanize-chinese：由 @voidborne-d 通过 PR #5 贡献，按
LICENSE + README-original.md + SKILL.md三件套 vendor 进仓库。同时提供 SKILL.md 和独立 Python CLI：17 类中文 AI 模式检测 + 7 风格改写器（academic / novel / blog / 小红书 / 微信 等）+ LR ensemble 程序化打分，长度 ≥1500 字自动切长篇 LR，HC3 100 短问答基准 95% 正确分离。License: MIT (Non-Commercial) —— 非标准修改版 MIT，明确禁商用（SaaS / 付费 API / 商业产品集成），下游使用请注意。 - 🤝 欢迎社区 PR：本仓库长期开放收录有价值的实证研究类 Skill / Agent / 工具。无论是你自己开发的还是发现的好工具，欢迎提 PR —— 我们会继续保持收录，认真审查每一条贡献，让这份清单成为社区共建的资产。流程参见 Contributing。
2026-04-28：🛡️ 全仓 52 个 Skill 完成系统性安全扫描 —— 52/52 全部 CLEAN，零 FLAGGED
- 🛡️ SECURITY-SCAN-REPORT.md：对仓库内 52 个 Skill / 2,940+ 文件完成系统性安全审查，未发现任何恶意 prompt、病毒、木马或其他恶意内容。结论先行：可以放心使用本仓库内任意 Skill。
- 🔍 六阶段多层防御：(1) 13 类风险模式自动化 grep（pipe-to-shell / 反向 shell / 凭据外泄 / 解码执行 / 挖矿 RAT 签名 / Prompt 注入等）→ (2) 6 个含 hook 的 skill、40+ hook 脚本 100% 人工核查 → (3) 三 Agent 并行审查 SKILL.md / agent 定义 / reference 文档 → (4) 补充完整性检查（隐藏 Unicode / 编码异常 / 极长行 / HTML 注入 / 网络相关 import）。
- 📊 结果分布：所有看似敏感的命中均为三类合法内容 —— 防御性安全规则（deny rule、bash-safety hook、凭据检测器）、合法学术 API 调用（arXiv / CrossRef / PubMed / FRED / World Bank 等）、标准 Claude Code 本地 hook（脚手架 / 状态保存 / context 监控，全部本地操作、零网络 IO）。
- 🔑 关键洞察：17-DAAF 反而是这批 Skill 中"安全意识最强"的参考样板（14 个防御 hook + 32 条 deny rule + 主动凭据扫描）；规模最大 ≠ 风险最高。
- 📈 可视化信息图：报告内嵌 5 张 zhihu 风格信息图（总览 / 六阶段方法论 / 威胁矩阵 / Top 5 规模分布 / 二轮补扫），3 秒可懂。
- 详见 完整安全扫描报告。
2026-04-24：📗 Full Empirical Analysis Skill (R) 正式收录 —— tidyverse + fixest 8 步闭环（skills/00.3）
- 📗 Full Empirical Analysis Skill — R：与 StatsPAI / 00.1 / 00.2 形成同日四联的 R 版本，放在
skills/00.3-Full-empirical-analysis-skill_R/—— 第 0.3 位，覆盖 R 与 Quarto 用户。- 🧱 现代 tidyverse + fixest 生态：
dplyr/tidyr/haven处理数据；fixest::feols/feglm/fepois作为面板/IV/DID 主力（一行代码搞定 HD FE + 多向 cluster + IV）；did::att_gt+fixest::sunab+didimputation::did_imputation+synthdid+DIDmultiplegtDYN+bacondecomp+HonestDiD处理现代 DID；rdrobust/rddensity/rdmulti/rdlocrand处理 RD；Synth/gsynth/tidysynth/synthdid处理合成控制；MatchIt/WeightIt/cobalt/ebal处理匹配；grf::causal_forest+DoubleML处理 ML 因果；mediation::mediate+lavaan::sem处理中介；marginaleffects::avg_slopes/plot_slopes处理后估计；modelsummary/kableExtra/gt/flextable出版级表格；ggplot2+iplot+binsreg+cowplot+patchwork出图；Quarto一键生成 PDF/HTML/Word 一体化报告。 - 🔁 8 步 R 闭环（与 00.1 / 00.2 同结构）：(1) 数据导入与清洗（
read_dta+clean_names+naniar::vis_miss+mice+validate/assertr）→ (2) 变量构造（mutate+across+DescTools::Winsorize+scale+arrange %>% group_by %>% lag/lead）→ (3) 描述统计（gtsummary::tbl_summary+modelsummary::datasummary_balance+psych::corr.test+corrplot/ggcorrplot）→ (4) 12 类诊断检验（shapiro.test/tseries::jarque.bera.test/lmtest::bptest/dwtest/bgtest/car::vif/tseries::adf.test/kpss.test/plm::pbgtest/pcdtest/phtest/lmtest::resettest）→ (5) 12 类估计器（feols+AER::ivreg+did::att_gt+fixest::sunab+didimputation+synthdid+rdrobust+tidysynth+gsynth+MatchIt+WeightIt+ebal+grf::causal_forest+DoubleML+sampleSelection::heckit+quantreg::rq+lavaan::sem）→ (6) 稳健性（modelsummary出 M1–M6 +clubSandwich多 cluster +fwildclusterboot::boottest+ri2::conduct_ri+bacondecomp::bacon+HonestDiD::createSensitivityResults+robomit::o_test/o_beta）→ (7) 进一步分析（formula 交互 +marginaleffects::plot_slopes+mediation::mediate+medsens敏感性 +lavaan::sem多组 SEM +grf::causal_forestCATE +splines::ns剂量反应）→ (8) 发表级输出（modelsummary一键出 LaTeX/Word/HTML/Markdown +fixest::iplot+marginaleffects::plot_slopes/predictions+cowplot::plot_grid+patchwork+Quarto渲染）。 - 📚 渐进披露 + Quarto 友好：
SKILL.md主干 893 行（含完整包安装清单、项目目录骨架、Quarto YAML 模板），8 个references/NN-*.md合计 3700+ 行深度手册。Quarto 模板让"narrative + 代码 + 表 + 图"在一个.qmd文件里渲染成最终报告。 - 🆚 四联定位：StatsPAI = Python 一键 DSL；00.1 = Python 显式生态；00.2 = Stata 显式生态；00.3 = R + tidyverse + Quarto。四者并行收录，Quarto 复现报告 / 顶刊 R 复现包 / 学术博客的首选。
- 适用场景：用 Quarto 生成期刊级复现报告、学术博客（
distill/quarto blog）、研究生 R 课程教学、需要marginaleffects+mediation+grf全套现代后估计的研究、Bayesian 之外的所有 R 实证场景。
- 🧱 现代 tidyverse + fixest 生态：
2026-04-24：📊 Full Empirical Analysis Skill (Stata) 正式收录 —— 传统 Stata 生态 8 步 .do 闭环（skills/00.2）
- 📊 Full Empirical Analysis Skill — Stata：与 StatsPAI / 00.1 形成同日三联的 Stata 版本，放在
skills/00.2-Full-empirical-analysis-skill_Stata/—— 第 0.2 位，覆盖 Stata 用户。- 🧱 传统 Stata 生态，de-facto 标准命令链：每步显式调用社区事实标准命令
reghdfe/ivreg2/ivreghdfe/csdid/did_imputation/eventstudyinteract/sdid/did_multiplegt_dyn/bacondecomp/honestdid/rdrobust/rddensity/synth/synth_runner/psmatch2/teffects/ebalance/ppmlhdfe/boottest/ritest/rwolf/psacalc/coefplot/esttab/outreg2/asdoc/binscatter—— 审稿人级 Stata 复现包，一份 ssc install 装齐 30+ 包。 - 🔁 8 步 .do 闭环（与 00.1 同结构、Stata 化重写）：(1) 数据导入与清洗（
use/import excel/import sas/destring/misstable/mdesc/duplicates report/merge m:1 ... assert(match using)/xtset/xtdescribe/mi impute chained）→ (2) 变量构造（winsor2 by(industry year)/egen std/xtile/xtset后的L./F./D./S.操作子/CPI 平减/first_treat+rel_time+gvar）→ (3) 描述统计（tabstat/balancetable/asdoc sum/pwcorr, sig star(.05)/heatplot/twoway kdensity/xtdescribe）→ (4) 诊断检验（12 类：swilk/sktest/estat hettest/estat imtest, white/xtserial/xttest3/xtcsd, pesaran/estat vif/dfuller/kpss/xtunitroot ips/llc/hausman fe re/estat ovtest/linktest）→ (5) 基准建模（12 类估计器：reghdfe+areg+xtreg, fe/re/ivreg2+ivreghdfe+ivregress liml/gmm/csdid+eventstudyinteract+did_imputation+sdid+did_multiplegt_dyn/rdrobust+rdmc+rddensity/synth+synth_runner/psmatch2+teffects psmatch/ipwra/aipw+ebalance+cem/heckman+heckprob/qreg+sqreg/ppmlhdfe/sem+gsem）→ (6) 稳健性（eststo+esttabM1–M6 规范阶梯、多 cluster 层级、boottestwild cluster bootstrap、ritest随机化推断、rwolf+wyoung多重检验、bacondecompTWFE 诊断、honestdidPT 敏感性、psacalc deltaOster δ*）→ (7) 进一步分析（factor-var 交互+margins+marginsplot/suestcross-equation Wald/DDD/outcome ladder coefplot/medsem+khb+semestat teffects/dose-response viaxtile或bspline/Stata-Python 桥到econml算 CATE/spillover）→ (8) 发表级表图（esttab+outreg2+asdoc出.tex/.rtf/.docx/.xlsx，coefplot+marginsplot+binscatter+rdplot+graph combine出.pdf）。 - 📚 渐进披露架构：
SKILL.md主干 801 行（含 ssc install 总清单 + 完整 .do 骨架 + 选包速查表），8 个references/NN-*.md合计 3500+ 行深度手册，按需加载。 - 🆚 三联定位：StatsPAI = Python 一键 DSL；00.1 = Python 显式生态；00.2 = Stata 显式生态。三者并行收录、互不替代 —— 审稿人 / 合作者只接受 Stata 复现时，这是唯一抓手。
- 适用场景：审稿人级 Stata 复现包、研究生 Stata 课程教学、应用经济学顶刊（AER/QJE/JPE/ReStud）的标准 .do 流水线、需要
bacondecomp+honestdid+psacalc全套现代 DID 工具的严谨研究。
- 🧱 传统 Stata 生态，de-facto 标准命令链：每步显式调用社区事实标准命令
2026-04-24：📘 Full Empirical Analysis Skill 正式收录 —— 传统 Python 计量生态 8 步闭环（skills/00.1）
- 📘 Full Empirical Analysis Skill：与 StatsPAI 互为同日双更 / 哲学对位的姊妹 skill，放在
skills/00.1-Full-empirical-analysis-skill/—— 第 0.1 位，显式可审计的对照组。- 🧱 传统 Python 计量生态，无 DSL 包裹：每步显式调用
pandas/numpy/scipy/statsmodels/linearmodels/pyfixest/rdrobust/econml/causalml/matplotlib/seaborn—— Agent 写出的每一行代码都能被逐行审计、逐行替换。 - 🔁 8 步完整闭环（比 StatsPAI 的 6 步更细颗粒度）：(1) 数据清洗（MCAR/MAR/MNAR、IQR/z/Mahalanobis 异常值、
validate=防 m:m 合并、面板结构校验）→ (2) 变量构造（log/IHS/Box–Cox、1/99 缩尾、z/MinMax/Robust 标准化、交互/滞后/差分、CPI 平减、交错 DID 时间变量）→ (3) 描述统计与 Table 1（带 SMD+t 检验的分层表、相关热图+显著性星、4 类分布图、DID 动机图、面板覆盖热图）→ (4) 诊断检验（12 类：正态/异方差/自相关/多重共线/平稳/协整/内生/弱工具/过度识别/面板 Hausman/设定 RESET/杠杆 Cook's D）→ (5) 基准建模（12 类估计器：OLS/面板 FE-RE-FD/GLM/IV-2SLS-LIML-GMM/DID 五家-2×2/TWFE/事件研究/CS/SA/BJS/SDiD/RD-Sharp/Fuzzy/Kink/多断点/SC/PSM/IPW/EB/DML/因果森林/Heckman/分位数）→ (6) 稳健性电池（M1–M6 规范梯度、cluster 级别敏感性、wild cluster bootstrap、安慰剂 timing+permutation、规范曲线、Oster δ*、LOO、Rosenbaum）→ (7) 进一步分析（异质性 4 法/机制 outcome ladder/Baron–Kenny+Imai 中介/调节 margins plot/moderated mediation/dose-response/spillover）→ (8) 发表级表图（stargazer/pyfixest.etable/ coefplot / event-study / binscatter / forest / RD plot / CATE 热图 / love plot，全套 LaTeX/Word/Excel 导出） - 📚 渐进披露架构：
SKILL.md只给每步最常用的那一种写法（610 行主干），变体下沉到 8 个references/NN-*.md（合计 3000+ 行深度手册），主干轻、细节厚，Agent 用到时才加载。 - 🆚 与 StatsPAI 的对位关系：StatsPAI = agent-native 一键 DSL（
sp.causal(...)一句跑完）；本 skill = 显式传统生态（每行代码都能换库、逐行审计）。两者并行收录、互不替代 —— 信任 DSL 时用 StatsPAI，要教学/审计/全量控制时用本 skill。 - 适用场景：复现应用经济学论文、审稿人级别的逐行审计、研究生教学、需要把"每一个诊断检验和稳健性都挂进 pipeline"的严谨实证项目。
- 🧱 传统 Python 计量生态，无 DSL 包裹：每步显式调用
2026-04-24：🔥 StatsPAI Skill 正式收录 —— 一条龙自动化完成全部实证分析（skills/00）
- 🔥🔥 StatsPAI Skill：我们自研的 Agent-Native 实证分析一体化 Skill 正式收录本仓库，放在
skills/00-StatsPAI_skill/—— 第 0 位，仓库门面。- 🚀 一条龙自动化完成全部实证分析：从数据清洗（pandas 前置）→ EDA & 描述统计（
sp.sumstats/sp.balance_table）→ 预检诊断（sp.diagnose/sp.balance_panel/ 重叠性 / 缺失性）→ 研究问题 DSL（sp.causal_question(...).identify()）→ LLM 辅助 DAG 发现（sp.llm_dag_propose/validate/constrained）→ 一键编排估计（sp.causal(...)）→ 稳健性检验（sp.spec_curve/sp.honest_did/sp.evalue），6 步完整闭环，无需切换工具，Agent 一句话跑完。 - 900+ 函数，一个
import statspai as sp搞定：相比 2026-04-12 的 390+ 函数版本，函数数量翻倍多，覆盖 OLS、IV、面板、DID（Callaway-Sant'Anna / Sun-Abraham / Bacon / HonestDID / 连续 DID）、RDD（Sharp / Fuzzy / 多断点 / Kink）、PSM、SCM、SDID、DML、因果森林、Meta-Learners、TMLE、AIPW、神经因果模型（TARNet / CFRNet / DragonNet）、文本因果（sp.causal_text）、Heckman、结构估计（BLP）。 - Agent-Native 自描述 API：
sp.list_functions()/sp.describe_function()/sp.function_schema()—— Agent 无需查文档即可发现和理解每个函数；统一CausalResult对象带.summary()/.plot()/.to_latex()/.to_word()/.to_excel()/.cite()和结构化.diagnostics字典，天然适配 LLM 驱动的工作流。 - Estimand-first 决策：
sp.causal_question让 "DID vs RD vs IV？" 的选择显式化、可辩护，不再靠猜。 - JOSS 投稿中，MIT 开源。→ PyPI | → GitHub | → 本地 Skill
- 🚀 一条龙自动化完成全部实证分析：从数据清洗（pandas 前置）→ EDA & 描述统计（
- 🔁 每周上游自动同步：新增 GitHub Action，每周从 StatsPAI 主仓库自动拉取最新
SKILL.md/README.md到skills/00-StatsPAI_skill/，用户永远拿到最新版。 - 修正了 StatsPAI Skill 代码示例中若干
sp.*函数签名，Step 0-6 代码块明确标注为 illustrative 示例（防止 Agent 照抄出错）。
2026-04-13：🇨🇳 原创中文降 AIGC Skill 上线（skills/48）
- 🇨🇳🔥 chinese-de-aigc：CoPaper.AI 团队原创的中文学术降 AIGC Skill。目前 GitHub 上唯一面向中文学术实证论文、针对知网 AMLC / 万方 / 维普 / Turnitin 中文版的 humanizer。
- 17 类中文 AI 痕迹模式库（四字套话 / 虚词堆叠 / 显性连接词 / 绝对化断言 / 总分总对称 / 句长方差等）
- 五步闭环工作流：定位 → 诊断 → 差异化改写 → 五维自评 → 二次复查
- 分章节差异化策略：摘要/引言/文献综述/方法/结果/讨论/结论的改写力度各不相同
- 五维评分量表：具体性 / 节奏性 / 谨慎性 / 隐衔接 / 研究者语气（加权满分 50）
- 12 组改写前后对照覆盖实证论文七大章节
- 设计思想吸收了英文 humanizer 的顶层架构（humanizer_academic / skill-deslop / stop-slop / avoid-ai-writing），但针对中文语境完全重新设计
2026-04-12：新增 StatsPAI Agent-Native 计量包 + 降 AIGC 检测率 Skills
- 🔥 StatsPAI：我们自研的 Agent-Native 因果推断 & 计量经济学 Python 包。390+ 函数，一个
import，自描述 API（list_functions()/describe_function()/function_schema()）。覆盖 OLS、IV、DID（Callaway-Sant'Anna / Sun-Abraham / Bacon / HonestDID / 连续 DID）、RDD、PSM、SCM、DML、因果森林、Meta-Learners、TMLE、神经因果模型（TARNet/CFRNet/DragonNet）等。JOSS 发表，MIT 开源。→ PyPI | → GitHub - 📝 降 AIGC 检测率 Skills（新增 4 个，→ 专项分类）：
- humanizer_academic — 学术论文专用，23 种 AI 写作模式检测（
skills/44） - skill-deslop — 科学写作去 AI 化，尊重学科惯例（
skills/45） - stop-slop — 三层检测 + 五维评分（
skills/46） - avoid-ai-writing — 结构化审计 + 重写 + 二次审计（
skills/47）
- humanizer_academic — 学术论文专用，23 种 AI 写作模式检测（
- 🛡️ revision-guard：防止 AI 越改越差，限制修改轮次 + 7 项同质化检测（社区 PR 贡献）
2026-04-11：从 43 个集合扩展至 119 个仓库，覆盖 23,000+ Skills
- 新增 76 个 GitHub 仓库，覆盖 8 大社科学科（经济学、政治学、社会学、心理学、教育学、公共健康、管理学、金融学）
- 新增金融、法律、营销、产品管理、教育、公共健康等领域 Skill 套件
- 新增 13 个学术数据 MCP 服务器（OpenAlex、Semantic Scholar、FRED、World Bank 等）
- 新增 11 个多代理协作系统（Agent Laboratory、AI-Scientist-v2 等）
- 新增中英双语 README
- 🆕 更新日志
- 这份列表能帮你什么？
- 按研究流程速查
- Skills 分类详解
- 综合型 Skill 套件
- 多代理协作系统
- Skill 聚合平台与发现工具
- 学习资源
- 🛡️ 安全扫描
- Contributing
如果你正在做实证研究，大概经历过这些场景：
- 让 AI 帮你跑一个 DID，它给了基准回归就停了。你说"平行趋势呢"，它补一个。"安慰剂检验呢"，再补一个。每次都像挤牙膏。
- 好不容易写完初稿，引用格式一塌糊涂，还夹了几条 AI 编造的假引用。
- 想复现一篇顶刊的识别策略到自己的研究里，但从读懂到落地隔了一座山。
问题不在于 AI 不会做——在于它不知道完整的流程应该包含哪些步骤。
Skill 就是解决这个问题的：它是给 AI 的方法论操作手册。有了 Skill，AI 知道"跑 DID 应该先做平行趋势检验，再做基准回归，再做 4 项稳健性检验，再做异质性分析，再做机制分析，每一步的输出格式是什么"。你只需要说"帮我做 DID 分析"，剩下的它自己按流程走完。
这份列表按照实证研究的完整流程，帮你找到每个阶段最好用的 Skills。
不确定该用哪个 Skill？从你当前所处的研究阶段出发：
选题构思 → 文献检索 → 文献精读 → 研究设计 → 数据获取
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▼ ▼ ▼ ▼ ▼
01 02 03 01 04
数据清洗 → 统计分析 → 论文初稿 → 修改润色 → 排版引用
│ │ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼ ▼
04 05 06 07 08
论文复现 → 投稿审稿 → 审稿回复 → 答辩展示
│ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼
09 10 10 10
如果你不想逐个挑选，以下方案直接覆盖全流程：
| 方案 | 覆盖范围 | 特点 | 链接 |
|---|---|---|---|
| CoPaper.AI | 数据分析 → 论文写作 | 20 个方法论 Skills 内置，多代理架构，20 分钟完成主流期刊级别实证论文 | copaper.ai |
| StatsPAI Skill 🔥🔥 | 一条龙自动化：从数据清洗到实证建模 | 900+ 函数，一个 import statspai as sp。Agent 一句话跑完 EDA → 预检 → 研究问题 DSL → DAG 发现 → 模型估计 → 稳健性检验的 6 步完整闭环。Agent-native 自描述 API，覆盖 OLS/IV/DID(含 Callaway-Sant'Anna、Sun-Abraham、HonestDID、连续 DID)/RDD/PSM/SCM/DML/因果森林/神经因果/文本因果，发表级输出（Word/Excel/LaTeX） |
本地 Skill · GitHub |
| Full Empirical Analysis Skill 📘 | 传统 Python 生态显式 8 步闭环（StatsPAI 的哲学对位） | 不引入任何 DSL 包裹，Agent 直接调用 pandas / statsmodels / linearmodels / pyfixest / rdrobust / econml / causalml / matplotlib。覆盖数据清洗 → 变量构造 → 描述统计 → 诊断检验 → 建模 → 稳健性 → 机制/异质性/中介/调节 → 发表级表图 8 步，每步配深度参考手册。适合教学、审稿级审计、需要逐行控制的严谨复现 |
本地 Skill |
| Full Empirical Analysis Skill — Stata 📊 | Stata 显式 .do 8 步闭环（同步 00.1 的 Stata 版） | reghdfe + ivreg2 + csdid + did_imputation + eventstudyinteract + sdid + rdrobust + synth + psmatch2 + teffects + ebalance + boottest + ritest + rwolf + bacondecomp + honestdid + coefplot + esttab + outreg2 + asdoc + binscatter。同样 8 步，从 use / import 一直到 .tex / .rtf 表 + .pdf 图。审稿人级 Stata 复现首选 |
本地 Skill |
| Full Empirical Analysis Skill — R 📗 | tidyverse + fixest 8 步闭环 + Quarto 渲染（同步 00.1 / 00.2 的 R 版） | dplyr + haven + fixest + did + synthdid + bacondecomp + HonestDiD + rdrobust + tidysynth + gsynth + MatchIt + WeightIt + cobalt + ebal + grf + DoubleML + mediation + lavaan + marginaleffects + modelsummary + kableExtra + gt + flextable + ggplot2 + iplot + binsreg + cowplot。8 步均可塞进一个 .qmd 文件，quarto render 一键产出 PDF/HTML/Word 一体化复现报告。 |
本地 Skill |
| Claude Scholar | 选题 → 投稿 | 25+ Skills 覆盖研究全生命周期，集成 Zotero MCP | GitHub |
| K-Dense Scientific Skills | 跨学科科学研究 | 140+ Skills，28+ 科学数据库，55+ Python 包 | GitHub |
| AI-Research-SKILLs | AI/ML 研究 | 22 个类别、87 个技能，完整研究周期 | GitHub |
| OpenClaw Medical Skills | 生物医学/公共健康 | 869 个 Skills，流行病学、临床研究、药物安全、生物统计 | GitHub |
| Agent Laboratory | 全自主研究 | 文献综述 → 实验 → 报告，研究成本降低 84% | GitHub |
这些是包含多个 Skills 的综合型仓库，通常覆盖研究的多个阶段：
| 套件 | Stars | Skills 数 | 核心特色 | 社科适配 |
|---|---|---|---|---|
| K-Dense-AI/claude-scientific-skills | 8,799 | 140+ | 28+ 科学数据库（OpenAlex、PubMed），scientific-writing + literature-review + statistical-analysis | ⭐⭐⭐⭐ |
| Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs | 3,637 | 87 | 22 个类别，ML 论文写作，LaTeX 模板，引文验证 | ⭐⭐⭐ |
| Imbad0202/academic-research-skills | ~1,790 | 多个 | 完整论文管线（research → write → review → revise → finalize），风格校准，幻觉检测 | ⭐⭐⭐⭐ |
| Galaxy-Dawn/claude-scholar | - | 25+ | 研究全生命周期：选题 → 综述 → 实验 → 写作 → 审稿回复，集成 Zotero MCP | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| luwill/research-skills | 209 | 3 | 研究提案生成（research-proposal）、医学综述写作、论文转幻灯片，双语支持 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| lishix520/academic-paper-skills | 22 | 2 | Strategist（7 维度审稿人模拟）+ Composer（系统化写作），适合人文社科 | ⭐⭐⭐⭐ |
| Data-Wise/claude-plugins | - | 17 | 统计研究专用：arXiv 搜索、DOI 查询、BibTeX 管理、方法论写作、审稿回复 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 套件 | 核心特色 | 适用场景 |
|---|---|---|
| CoPaper.AI | 20 个方法论 Skills（OLS、DID、交错DID、IV、RDD、PSM、SCM、DML、因果森林等），多代理架构（Supervisor + 4 子代理），智能路由，结果自动输出 | 经济学实证研究全流程 |
| StatsPAI Skill 🔥🔥 | 一条龙自动化完成全部实证分析。Agent-native 计量经济学 Python 包：900+ 函数，一个 import statspai as sp 搞定 EDA → 研究问题 DSL → LLM 辅助 DAG 发现 → 估计 → 稳健性检验的完整闭环。自描述 API（list_functions() / describe_function() / function_schema()），统一 CausalResult 对象。覆盖 OLS、IV、面板数据、DID（Callaway-Sant'Anna / Sun-Abraham / Bacon / HonestDID / 连续 DID）、RDD（Sharp/Fuzzy/多断点/Kink）、PSM、SCM、SDID、DML、因果森林、Meta-Learners、TMLE、AIPW、神经因果模型（TARNet/CFRNet/DragonNet）、文本因果（sp.causal_text）、Heckman、结构估计（BLP）。JOSS 投稿中，MIT 协议 |
实证研究全流程自动化：数据清洗后一句话跑完 EDA → 建模 → 稳健性 |
| Full Empirical Analysis Skill 📘 | 传统 Python 计量生态的显式 8 步闭环（与 StatsPAI 互为哲学对位：一个 DSL 一键跑，一个显式逐行跑）。不引入任何封装包，直接驱动 pandas + numpy + scipy + statsmodels + linearmodels + pyfixest + rdrobust + econml + causalml + matplotlib + seaborn。8 步细颗粒闭环：(1) 数据清洗（MCAR/MAR/MNAR、IQR/z/Mahalanobis、validate= 防 m:m、面板结构校验）→ (2) 变量构造（log/IHS/Box–Cox、1/99 缩尾、z/MinMax/Robust、交互/滞后/差分、CPI 平减、交错 DID 时间变量）→ (3) 描述统计（SMD+t 检验分层 Table 1、相关热图带显著性星、分布 4 联图、DID 动机图、面板覆盖热图）→ (4) 诊断检验（12 类：正态/异方差/自相关/共线/平稳/协整/内生/弱 IV/过识别/Hausman/RESET/Cook's D）→ (5) 建模（OLS/面板 FE-RE-FD/GLM/IV-2SLS-LIML-GMM/DID 五家/RD 四类/SC/PSM-IPW-EB/DML/CF/Heckman/QR 共 12 类）→ (6) 稳健性（M1–M6 规范梯度、cluster 敏感性、wild bootstrap、安慰剂、规范曲线、Oster δ*、LOO、Rosenbaum）→ (7) 进一步分析（异质性 4 法/机制 outcome ladder/Baron–Kenny+Imai 中介/moderated mediation/dose-response/spillover）→ (8) 发表级表图（stargazer/etable/coefplot/event-study/binscatter/forest/RD plot/CATE 热图/love plot + LaTeX/Word/Excel 导出）。SKILL.md 主干 610 行 + 8 个深度 references 3000+ 行，按需加载 |
教学、审稿人级审计、研究生复现训练、需要逐行控制与全量诊断的严谨实证项目 |
| Full Empirical Analysis Skill — Stata 📊 | 传统 Stata 生态的显式 .do 8 步闭环（00.1 的 Stata 版，与之同结构、同节奏）。一份 ssc install 装齐 30+ 包，全程使用社区事实标准命令链：reghdfe / ivreg2 / ivreghdfe / csdid / did_imputation / eventstudyinteract / sdid / did_multiplegt_dyn / bacondecomp / honestdid / rdrobust / rddensity / synth / synth_runner / psmatch2 / teffects / ebalance / ppmlhdfe / boottest / ritest / rwolf / psacalc / coefplot / esttab / outreg2 / asdoc / binscatter。8 步：(1) use+import+destring+misstable+merge assert+xtset 清洗 → (2) winsor2+xtile+L./F./D./S.+CPI 平减+staggered timing → (3) tabstat+balancetable+asdoc+pwcorr sig star+heatplot → (4) 12 类 estat 诊断 → (5) 12 类估计器（reghdfe+5 家 DID+4 类 RD+synth+teffects+ebalance+heckman+qreg+ppmlhdfe+sem/gsem）→ (6) eststo+esttab M1–M6+boottest+ritest+rwolf+bacondecomp+honestdid+psacalc delta → (7) factor-var+margins+marginsplot+suest+DDD+medsem+khb+SEM+Stata-Python 桥到 econml CATE → (8) esttab+outreg2+asdoc 出 .tex/.rtf/.docx/.xlsx，coefplot+marginsplot+binscatter+rdplot+graph combine 出 .pdf。SKILL.md 主干 801 行 + 8 个深度 references 3500+ 行 + 完整 .do 骨架，按需加载 |
审稿人 / 合作者只接受 Stata 的复现包、研究生 Stata 课程、应用经济学顶刊（AER/QJE/JPE/ReStud）的标准 .do 流水线 |
| Full Empirical Analysis Skill — R 📗 | 现代 tidyverse + fixest + Quarto 生态的显式 8 步闭环（00.1 / 00.2 的 R 版，四联 skill 的最后一块）。一份 install.packages(...) 装齐 50+ 包，全程使用 R 现代事实标准：dplyr / tidyr / haven / janitor / naniar / mice / validate / assertr 处理数据；fixest::feols/feglm/fepois 一行实现 HD FE + 多向 cluster + IV；did::att_gt / fixest::sunab / didimputation::did_imputation / synthdid / DIDmultiplegtDYN / bacondecomp / HonestDiD 处理现代 DID；rdrobust / rddensity / rdmulti / rdlocrand 处理 RD；Synth / gsynth / tidysynth / synthdid 处理合成控制；MatchIt / WeightIt / cobalt / ebal 处理匹配；grf::causal_forest / DoubleML 处理 ML 因果；mediation::mediate + medsens / lavaan::sem 处理中介；marginaleffects 处理后估计；modelsummary / kableExtra / gt / flextable 出表；ggplot2 + iplot + binsreg + cowplot + patchwork 出图。8 步 R 流水线 + Quarto 一体化模板（.qmd 同时容纳 narrative + 代码 + 表 + 图，quarto render 一键产出 PDF/HTML/Word）。SKILL.md 主干 893 行 + 8 个深度 references 3700+ 行，按需加载 |
Quarto 复现报告、学术博客（distill / quarto blog）、研究生 R 课程、需要 marginaleffects + mediation Imai 敏感性 + grf CATE 全套现代后估计的研究 |
| claesbackman/AI-research-feedback | 2 代理经济学论文预审：因果过度声称检测、识别策略评估；支持 AER/QJE/JPE/Econometrica/REStud；6 代理基金评审 | 论文投稿前自审、基金申请 |
| fuhaoda/stats-paper-writing-agent-skills | LaTeX 统计论文写作，前端草稿生成 | 统计学、计量经济学论文 |
| dylantmoore/stata-skill | Stata 全覆盖：语法、数据管理、计量经济学、因果推断、图形、Mata、20+ 社区包 | Stata 用户 |
| SepineTam/stata-mcp | LLM 通过 MCP 直接操作 Stata 回归，"从回归猴进化为因果思考者" | Stata 计量分析 |
这是 2026 年学术写作最关键的痛点之一。论文 AIGC 率超标一票否决，知网/Turnitin/GPTZero 检测日趋严格。下面这 4 个 Skill 是目前 GitHub 上最权威、最完整的解决方案，全部 MIT 开源，仓库已本地收录（
skills/44-47）。
| 套件 | 核心特色 | 适用场景 | 本地位置 |
|---|---|---|---|
| CoPaper.AI / chinese-de-aigc 🇨🇳🔥 | 中文学术专用原创 Skill。针对知网 AMLC / 万方 / 维普 / Turnitin 中文版检测机制设计，17 类中文 AI 痕迹模式库（四字套话 / 虚词堆叠 / 显性连接词 / 绝对化断言 / 句长方差等），五步闭环工作流（定位→诊断→改写→自评→复查），分章节差异化策略，五维评分量表。这是目前 GitHub 上唯一面向中文学术的降 AIGC Skill | 中文期刊投稿、学位论文、基金申请书 | skills/48 |
| voidborne-d/humanize-chinese 🇨🇳 | 同时提供 SKILL.md 和独立 Python CLI（仓库根目录含 SKILL.md，本条目侧重 CLI/库的非 agent 用法）。17 类中文 AI 模式检测 + 7 风格改写器（academic / novel / blog / 小红书 / 微信 等），LR ensemble 程序化打分，长度 ≥1500 字自动切长篇 LR；HC3 100 短问答 95% 正确分离。可独立 pip install 跑批，亦可作为 SKILL 在 Claude Code / agent 内加载。License: MIT (Non-Commercial)——非标准修改版 MIT，禁商用 |
中文学位论文 / 期刊投稿 / 长篇博客 / pipeline 批量降 AIGC | skills/49 |
| matsuikentaro1/humanizer_academic 🔥 | 学术论文专用。23 种 AI 写作模式检测（内容 6 + 语言 6 + 风格 3 + 填充 3 + 用词 5），示例来自 EMPA-REG OUTCOME 心血管试验，保留合法学术过渡词，基于 Wikipedia "Signs of AI writing" | 医学、生命科学、自然科学论文 | skills/44 |
| stephenturner/skill-deslop | 科学写作去 AI 化。智能区分合法学科惯例（方法论章节的被动语态）vs AI 痕迹，5 维评分量表（直接性/节奏/信任/真实性/密度），附 4 个参考文件（examples/phrases/structures/tropes） | 科学论文、技术博客 | skills/45 |
| hardikpandya/stop-slop | 通用三层检测 + 五维评分。禁用短语（清喉开场、强调拐杖、商业行话）、结构套路（二元对比、戏剧性碎片化、虚假能动性）、句级规则（禁止 em dash、Wh- 开头）。低于 35/50 分建议重写 | 通用散文、博客、报告 | skills/46 |
| conorbronsdon/avoid-ai-writing | 结构化审计 + 重写 + 二次审计。四段式输出：识别问题（含引用原文）→ 重写文本 → 修改摘要 → 第二遍审计。兼容 Claude Code、OpenClaw、Hermes 等 Agent | 需要可审计、可追溯修改流程 | skills/47 |
| ShiyanW/ai-revision-guard | 防过度修改（另一角度）。限制修改轮次（每节 ≤2 轮）、7 项同质化检测清单、跨模型交叉验证。防止 AI 越改越差，保护作者 voice | 多轮润色场景 | （社区 PR 贡献） |
使用建议：
- 🇨🇳 中文学术论文（知网/万方/维普）→ chinese-de-aigc（本仓库原创）+ revision-guard
- 🇬🇧 英文学术论文 → humanizer_academic（学术语境适配）+ revision-guard（防越改越差）
- 中英双语论文 → chinese-de-aigc + humanizer_academic 组合
- 需要可审计流程 → avoid-ai-writing（产出结构化报告）
- 通用写作 → stop-slop（5 维评分量化改进空间）
| 套件 | 核心特色 | 适用场景 |
|---|---|---|
| anthropics/financial-services-plugins | Anthropic 官方金融服务插件：投资银行、股权研究、私募、财富管理 | 金融服务全流程 |
| OctagonAI/skills | Octagon 代理式金融研究 Claude Skills | 机构级金融研究 |
| tradermonty/claude-trading-skills | 股票投资与交易：市场分析、技术图表、经济日历、筛选器、策略开发 | 量化交易研究 |
| himself65/finance-skills | Agent Skills 开放标准，盈利前后分析、共识预估、分析师情绪 | 金融分析 |
| quant-sentiment-ai/claude-equity-research | 机构级股权研究插件：基本面分析、技术指标、风险评估 | 股权研究 |
| 套件 | 核心特色 | 适用场景 |
|---|---|---|
| GarethManning/claude-education-skills | 循证教育 Claude Skills，专为教师和代理编排设计 | 教育研究、教学设计 |
| FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills | 869 个医学 AI Skills：流行病学、公共健康监测、临床研究、药物安全、生物统计 | 公共健康、医学研究 |
| 套件 | 核心特色 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Sushegaad/Claude-Skills-Governance-Risk-and-Compliance | GRC Skills：ISO 27001、SOC 2、GDPR、HIPAA 等合规指导（94% vs 基准 72%） | 合规研究、政策分析 |
| zubair-trabzada/ai-legal-claude | 法律助手：合同审查、风险分析、NDA 生成、合规审计，14 Skills + 5 代理 | 法律经济学、规制研究 |
| evolsb/claude-legal-skill | AI 合同审查：CUAD 风险检测、市场基准、律师级红线标注 | 法经济学研究 |
| 套件 | 核心特色 | 适用场景 |
|---|---|---|
| coreyhaines31/marketingskills | CRO、文案、SEO、分析和增长工程 | 市场营销研究 |
| zubair-trabzada/ai-marketing-claude | 15 Skills + 并行子代理：网站审计、文案、邮件序列、竞争情报 | 消费者行为分析 |
| ericosiu/ai-marketing-skills | 增长实验、销售管线、内容运营、SEO、财务自动化 | 营销策略研究 |
| 套件 | 核心特色 | 适用场景 |
|---|---|---|
| phuryn/pm-skills | 100+ 代理 Skills：发现到战略、执行、发布、增长，65 PM Skills + 36 链式工作流 | 产品管理、组织研究 |
| mastepanoski/claude-skills | UX/UI 评估（Nielsen 启发式、WCAG）、AI 治理（NIST AI RMF、ISO 42001） | 用户体验研究 |
| 套件 | Stars | 核心特色 |
|---|---|---|
| lyndonkl/claude | - | 85 skills + 6 编排代理，含因果推断、贝叶斯推理、实验设计、多准则分析 |
| alirezarezvani/claude-skills | ~5,200 | 220+ skills + 298 CLI 脚本，含金融分析和数据处理 |
| rohitg00/awesome-claude-code-toolkit | - | 135 agents 含数据科学家代理（EDA、DID、RDD），35 skills，42 commands |
| jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills | - | 340 plugins + 1,367 agent skills，CCPI 包管理器 |
| affaan-m/everything-claude-code | - | Skills、直觉、记忆、安全、研究优先开发框架 |
| posit-dev/skills | - | Posit 官方：modern-r-tidyverse、predictive-modeling、quarto-authoring、shiny-bslib |
单个 Skill 解决单点问题，多代理系统解决端到端流程。以下系统让多个 AI 角色分工协作，互相审查，输出质量远超单 Agent：
| 系统 | 架构 | 核心特色 |
|---|---|---|
| copy-edit-master | 3 子代理：structure-editor + line-editor + quality-reviewer | 文档类型自动检测，底层编码 Strunk & White / McCloskey 规则，每阶段 git 检查点，审阅循环（最多 2 次迭代） |
| introduction-writer | 4 子代理：strategist → drafter → reviewer → reviser | Keith Head 公式起草引言，审阅者与起草者独立形成质量闭环 |
| CoPaper.AI PaperAgent | Supervisor + 4 子代理（preparation / modeling / visualization / writing） | Skill 按 target_agent 精准路由，每个子代理只看到相关方法论指导，减少上下文干扰 |
为什么多代理比单 Agent 好？ 同一个 Agent 既写又审，倾向于认为自己写的都对。角色分离后，审阅者独立于起草者，才能形成真正的质量闭环。这和学术界同行评审的逻辑一样。
| 系统 | 来源 | 核心特色 |
|---|---|---|
| ruc-datalab/DeepAnalyze | 中国人民大学 | 自主数据分析 Agent，原始数据 → 专业报告，支持 CSV/Excel/JSON/数据库，开源模型 DeepAnalyze-8B |
| business-science/ai-data-science-team | Business Science | 多代理数据科学团队：EDA Agent + SQL Agent + MLflow Agent，LangChain 集成 |
| HungHsunHan/claude-code-data-science-team | 社区 | Claude Code 多代理数据科学团队，自动清洗 → 建模 → 生成可执行 Notebook |
| HKUDS/AI-Researcher | 港大 (NeurIPS 2025 Spotlight) | 全自主研究管线：文献综述 → 假设生成 → 算法实现 → 论文撰写 |
| wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep (ARIS) | 社区 | 隔夜自主研究，跨模型审阅循环（Claude + 外部 LLM 做批评者） |
| SamuelSchmidgall/AgentLaboratory | 学术 (ICLR) | 端到端自主研究：文献综述 → 实验 → 报告，集成 arXiv/Hugging Face/LaTeX，研究成本降低 84% |
| SakanaAI/AI-Scientist-v2 | Sakana AI | 全自动科学发现：假设生成 → 实验 → 论文，首篇 AI 论文通过同行评审 |
| assafelovic/gpt-researcher | 社区 | 自主深度研究代理，支持任意 LLM 提供商 |
| LitLLM/LitLLM | 学术 | AI 文献综述助手：关键词提取 + 多策略检索 + 重排序归属，基于 RAG |
| pedrohcgs/claude-code-my-workflow | Emory 大学 | 学术 LaTeX/Beamer + R 模板，多代理审查 + 质量门控，15+ 研究组采用 |
| hugosantanna/clo-author | 社区 | 将 Sant'Anna 工作流从课件扩展到全社科实证研究发表 |
| 系统 | 核心特色 |
|---|---|
| xingyulu23/Academix | 聚合 OpenAlex + DBLP + Semantic Scholar + arXiv + CrossRef 为统一学术研究接口 |
| Eclipse-Cj/paper-distill-mcp | 11 源并行搜索，4 维加权排名（相关性/时效性/影响力/新颖性） |
| oksure/openalex-research-mcp | OpenAlex API：搜索 2.4 亿+ 学术作品、引用分析、趋势追踪、协作网络 |
| zongmin-yu/semantic-scholar-fastmcp-mcp-server | Semantic Scholar API 完整访问：论文、作者、引用网络 |
| openags/paper-search-mcp | 搜索 20+ 来源：arXiv、PubMed、bioRxiv、Google Scholar、SSRN、Unpaywall 等 |
| aringadre76/mcp-for-research | 整合 PubMed + Google Scholar + ArXiv + JSTOR，NPM 发布 |
| blazickjp/arxiv-mcp-server | arXiv 论文搜索与分析 MCP |
| lzinga/us-gov-open-data-mcp | 40+ 美国政府 API（FRED/Census/CDC/FDA/FEC 等），250+ 工具 |
| stefanoamorelli/fred-mcp-server | FRED 80 万+ 经济时间序列直接访问 |
| llnOrmll/world-bank-data-mcp | 世界银行 Data360，1000+ 经济社会指标、200+ 国家 |
| 54yyyu/zotero-mcp | Zotero 文献库与 AI 助手连接：论文评审、摘要、引用分析、PDF 标注 |
| datagouv/datagouv-mcp | 法国国家开放数据平台 MCP |
不知道去哪找 Skills？这些平台是你的起点：
| 平台 | 规模 | 特色 |
|---|---|---|
| VoltAgent/awesome-agent-skills | 1,000+ skills | 13,700 stars，官方团队和社区精选 |
| sickn33/antigravity-awesome-skills | 1,340+ skills | 28,000 stars，CLI 一键安装 npx antigravity-awesome-skills |
| VoltAgent/awesome-openclaw-skills | 5,400+ skills | 从 OpenClaw 官方注册表（ClawHub 13,729 Skills）筛选分类 |
| jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills | 1,367 skills | 340 plugins + CCPI 包管理器 |
| skills.sh | 在线市场 | 可搜索的 Skill 市场 |
| ClawHub (clawhub.com) | 13,729 skills | 开源 AI 技能市场，一行命令安装 |
| Agent Skills 标准 | 规范文档 | Agent Skills 通用规范 |
| Anthropic 官方 Skills | 官方 | PDF/DOCX/XLSX/PPTX 文档处理 |
| Anthropic 官方插件市场 | 官方 | Anthropic 管理的高质量 Claude Code 插件目录 |
| Anthropic Knowledge Work Plugins | 官方 | 11 个插件含 Data Plugin（SQL 查询、数据探索） |
| Anthropic Financial Services Plugins | 官方 | 金融服务插件：投行、股研、私募、财管 |
- Claude Code Skills 完全指南 — Anthropic 官方 32 页指南
- Agent Skills 标准规范
- Claude Code 官方文档
- AI Agents for Economics Research — Aniket Panjwani, CEPR/VoxDev, 2026.03
- Claude Code & Cowork for Academic Research — A Practical Guide — 经济学家和社科研究者实操指南，2026.02
- Building Claude Code Workflow for Economics Scholars — 经济学研究者的 Claude Code 工作流构建
- Causal Inference for the Brave and True — 中文翻译版，Python 代码
- Statistical Tools for Causal Inference — 开源教材
- Causal Inference and Machine Learning Book
- A Survey of Data Agents — 数据代理综述（HKUST）
- From AI for Science to Agentic Science — arXiv:2508.14111
- From Automation to Autonomy — LLM 科学发现综述（EMNLP 2025）
- Awesome Agents for Science — LLM 和代理在科学研发中的论文列表
- Awesome AI for Science — AI 加速科学发现工具、论文、数据集
- Awesome AI for Economists — 经济学 AI 工具、库和资源列表（OpenEcon 团队）
- Awesome Econ AI Stuff — 经济学家 AI Skills 集合，遵循 SKILL.md 标准
- AI for Grant Writing — LLM 辅助基金申请资源策展列表
- Awesome AI Scientist Papers — AI 科学家 / 机器人科学家论文集
- FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills — 869 个医学 AI Skills，覆盖流行病学、公共健康、生物统计
- Awesome Claude Skills — 社区精选
- Awesome Claude Skills (ComposioHQ) — 策展 Claude Skills 列表
- Awesome Claude Skills (BehiSecc) — 策展 Claude Skills 列表
- Awesome Claude Code — Skills、Hooks、斜杠命令、代理编排器
- Reddit r/ClaudeCode
- Anthropic 官方 Claude Code Skills Cookbook — 金融应用 Skills 教程
我们对仓库内全部 52 个 Skill / 2,940+ 文件做了系统性安全审查 —— 52/52 全部 CLEAN，零 FLAGGED。所有看似敏感的命中经验证后均归入合法内容，未发现任何恶意 prompt、病毒、木马或反向 shell。结论先行：可以放心使用本仓库收录的任意 Skill。
六阶段多层防御审查方法：
- 自动化模式扫描 — 13 类风险维度 grep（pipe-to-shell / 反向 shell / 凭据外泄 / 解码执行 / 挖矿 RAT 签名 / Prompt 注入等）
- Hook 与权限矩阵审查 — 6 个含 hook 的 skill、40+ hook 脚本 100% 人工核查；权限 allow list 全部为研究工具，无
Bash(*)通配符 - 三 Agent 并行内容审查 — SKILL.md 散文、agent 定义、reference 文档分别独立审查 prompt injection / 后门 / 隐藏 Unicode / 异常包源
- 补充完整性检查 — 隐藏字符 / 编码异常 / 极长行 / HTML 注入 / 网络相关 import / 高比例非 ASCII
结果分布：所有命中均归入三类合法内容：
- 🛡️ 防御性安全规则 — deny rule、bash-safety hook、凭据检测器（17-DAAF 是这批 Skill 中"安全意识最强"的参考样板：14 个防御 hook + 32 条 deny rule + 主动凭据扫描）
- 📚 合法学术 API 调用 — arXiv / CrossRef / PubMed / Semantic Scholar / FRED / World Bank / OECD / BLS 等公共研究数据源
- 🔁 标准 Claude Code 工作流 hook — 项目脚手架、状态保存、context 监控、会话存档、pre-commit 提醒，全部本地文件操作、零网络 IO
关键洞察：规模最大 ≠ 风险最高。Top 5 大型 Skill（43-wentorai 478 文件 / 33-Galaxy-Dawn 327 文件 / 17-DAAF 319 文件 / 35-bahayonghang 264 文件 / 18-jusi-aalto 126 文件）经全量审查，反而是这批 Skill 中安全意识最高的样本。
完整报告含 Phase 1-6 方法论、52 个 Skill 逐一审查表、5 张可视化信息图：📋 SECURITY-SCAN-REPORT.md
欢迎贡献！请阅读 CONTRIBUTING.md 了解如何提交新的 Skill 推荐。
我们特别欢迎：
- 经济学、政治学、社会学、心理学、教育学、公共管理、公共健康等社会科学领域的专用 Skills
- 因果推断方法的新 Skill 实现
- 金融、管理学、市场营销、法经济学等商科领域的 Skills
- 文献综述、基金申请、研究提案等通用学术 Skills
- MCP 服务器（学术数据库、政府数据 API）
- 中文友好的 Skills
- 多代理协作系统的案例分享
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AI 是放大器，不是替代品。它替你做最耗时的"搬砖"，你保留最核心的"判断"。
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内置 20 个方法论 Skills · 20 分钟完成实证论文 · 自研 StatsPAI（900+ 函数 / MIT 开源）
由 CoPaper.AI 团队维护，孵化于 Stanford REAP / SCCEI（中国经济与制度研究中心） | 实证研究 AI 助手