Auto-Empirical Research Skills (AERS)

📌 文档结构（2026-07-22 起）： 本文件是中文默认入口 —— banner + badges + 信任面 + 9 阶段流水线速览 + 76 行合集总表。 每个合集的完整描述、按用途分组、精确数字、验证方法在 docs/CONTENT_ZH.md（扩展正文，总表行内的 → 直接跳转到对应锚点）。

English version: README-en.md · 中文扩展正文：docs/CONTENT_ZH.md · README-zh-CN.md 已弃用（重定向占位）

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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}

🚀 New here? Open the Skill Search → to filter all 1,096 skills by method, stage, language, and license. The 5-minute tour (make quickstart) prints the same picture in your terminal.

🇨🇳 中文用户从本文件开始（流水线速览 + 76 行总表），每个合集的完整描述见 docs/CONTENT_ZH.md。📖 English readers: see README-en.md.

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信任面 · Trust surface (rigor stats)

Rigor lane	Count	Where
Numeric benchmark tasks — gold values recomputed from real data each run	17	benchmark/
Behavioral eval scenarios / rubric items	37 / 183	eval-harness/

Full trust overview: docs/TRUST.md · docs/RIGOR_COVERAGE.md

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⚡ 安装与使用（30 秒上手）

最省事的一招：把 URL 丢给 Agent

把项目 URL 地址 https://github.com/brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills 丢给 Claude Code / Codex，并指定是目录 / 项目 / 全局安装 —— 剩下的让它自己做。例如：

帮我安装 https://github.com/brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills
装到「全局」（~/.claude/skills/），我想在所有项目里都能用

把最后一行换成你要的作用域即可：

作用域	说给 Agent 的话	落到哪里
目录（当前会话临时用）	"只在当前目录用，不要全局安装"	当前工作目录下的 .claude/skills/
项目（团队共享，可提交进 git）	"装到本项目"	项目根目录 .claude/skills/
全局（所有项目可用）	"装到全局"	~/.claude/skills/（Codex 为 ~/.codex/skills/）

手动安装（两种，任选其一）

A. 插件市场（Claude Code v2.1+，推荐，可升级）

claude plugin marketplace add brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills
claude plugin install aer-skills@auto-empirical-research-skills                 # 顶刊投稿全流程（9 skills）
claude plugin install empirical-analysis-python@auto-empirical-research-skills  # Python 计量流水线
claude plugin install empirical-analysis-stata@auto-empirical-research-skills   # Stata 计量流水线
claude plugin install empirical-analysis-r@auto-empirical-research-skills       # R + Quarto 流水线

B. 只要某一个 skill —— 直接拷文件夹

git clone --recurse-submodules https://github.com/brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills.git
cd Auto-Empirical-Research-Skills

cp -R skills/00.1-Full-empirical-analysis-skill_Python  .claude/skills/   # 项目级
cp -R skills/00.1-Full-empirical-analysis-skill_Python  ~/.claude/skills/ # 全局

拷进去的文件夹必须自带 SKILL.md（部分合集的 SKILL.md 在下一层，拷那一层）。

怎么用

新开一个会话，直接用自然语言说要做什么，Agent 会按 description 自动挑 skill；说不动就点名方法或 skill：

用面板数据跑一个 Callaway–Sant'Anna 事件研究，并出 HonestDiD 稳健性和期刊级表格

完整安装说明（Codex / CodeBuddy 整库导入、--plugin-dir 单次加载、常见故障排查）见 INSTALL.md。

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中文文档结构

中文内容分两级维护，各司其职：

• 本文件（README.md，GitHub 默认入口）：banner、badges、信任面、9 阶段流水线速览、76 行合集总表。
• docs/CONTENT_ZH.md（扩展正文）：每个合集的完整描述（#skill-NN 锚点）、按用途分组、精确数字、2 分钟验证、三层信任、旗舰流水线详解、贡献与引用。总表行内的 → 直接跳到对应锚点。
• 其他语言：README-en.md · README-zh-TW.md · README-ja.md · README-ko.md

Note

维护规则： 改合集总表 → 本文件与 CONTENT_ZH.md 的锚点表两处同步；改合集详情 / 分组 / 数字 → 只改 docs/CONTENT_ZH.md。统计数字（合集数 / skill 数）以 catalog/skills.json 为准，由 make validate 的 readme-stats 检查器守护。

贡献者（Contributors）： 提交前请在本地跑通完整门禁 make check（catalog 校验 + 链接 + 单元测试 + eval-harness + benchmark）。详见 CONTRIBUTING.md。

旧版归档： README-zh-CN.md 已弃用，仅作向后兼容的重定向占位。

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🚀 从一个 idea 到一篇论文：社科实证研究 · 端到端流水线（全自动、可介入）

AERS 不只是 76 个散装 skill —— 它能陪你走完一篇论文。 从模糊 idea → 选题精炼 → 文献综述 → 数据获取 → 识别策略 → 估计建模 → 稳健性审计 → 出版级表格 / 图形 → 写作与同行评审 → 降 AIGC → 投稿。端到端、全自动、每一步都可被人介入（中间任何一步你都可以接过去手工改方法、补变量、加稳健性，再让流水线自动接上跑）。

9 阶段流水线 · 每一步都覆盖到具体 skill

#	阶段	关键 skills（点合集名进目录，→ 进完整说明）
1️⃣	选题精炼 — Agent 把模糊想法收紧成"可证伪 + 可执行"的研究问题	· 25 Diverga · 33 claude-scholar · 05 research-superpower · 11 compound-science
2️⃣	文献综述 — 检索 · 筛选 · PRISMA 流程 · 批判性阅读 · 主题分析	· 36 literature-review-skill · 24 academic-research-skills · 59 openalex-skill · 68 research-productivity-skills · 53 thematic-analysis
3️⃣	数据获取 — 公开数据库 · API · 网页抓取 · 数据清洗	· 33 claude-scholar · 68 research-productivity-skills · 32 stata-skill · 57 edgartools
4️⃣	识别策略 — DiD / RD / IV / SCM / DML / matching 全覆盖	· ⭐ 00 StatsPAI 🔥 · 10 causal-inference-mixtape · 13 MixtapeTools · 51 CausalPy · 63 scientific-agent-skills
5️⃣	估计建模 — Python / Stata / R 三栈，900+ 估计器	· ⭐ 00.1 Full Empirical · Python · ⭐ 00.2 Full Empirical · Stata · ⭐ 00.3 Full Empirical · R · 40 pyfixest · 39 marginaleffects · 09 awesome-econ-ai
6️⃣	稳健性审计 — 复现包检查 · Honest-DiD · R&R 模拟	· 41 sewage-econometrics-check · ⭐ 50 AER-skills · 21 AI-research-feedback
7️⃣	表格 & 图形 — 期刊出版级排版 · LaTeX 嵌入	· ⭐ 00 StatsPAI · 07 AI-Research-SKILLs · 33 claude-scholar · 08 latex-document-skill
8️⃣	写作 & 同行评审 — LaTeX / Quarto · 仿审稿人 · 校对	· 06 stats-paper-writing · 04 scientific-writer · 22 christopherkenny-skills · 38 academic-proofreader · 56 econ-writing-skill · 16 clo-author
9️⃣	降 AIGC & 投稿 — 知网 / 万方 / Turnitin / 23 类 AI 痕迹模式	· ⭐ 48 de-AIGC-skills 🇨🇳🇬🇧 · 44 humanizer_academic · 45 deslop · 46 stop-slop · 47 avoid-ai-writing · 49 humanize-chinese

🎼 元编排：⭐ 69 Paper-WorkFlow —— 一键串起来

Paper-WorkFlow 是 AERS 的"指挥棒"，它把上面 9 个阶段的 skill 串成 一条按键即运行的端到端流水线。 你在 IDE 入口给它一句自然语言：

"开一个新论文项目：空气污染与中国劳动力市场，CS 设计 + 省级面板"

它会自动按顺序调：

1. ⭐ 00 StatsPAI → sp.csdid(...) 给出 CS-DID 估计草案 + 写出估计方程与识别假设
2. 33 claude-scholar → 抓变量定义 / 数据源候选 / 相关文献
3. ⭐ 00 StatsPAI → 真跑 sp.feols(...) + sp.honest_did(...)
4. 41 sewage-econometrics-check → 10 项复现包审计 + 稳健性体检
5. ⭐ 00 StatsPAI + 07 AI-Research-SKILLs → 出 Table 1–5 + 期刊级图
6. 38 academic-proofreader → 通读 + §comment 标"审稿人会挑刺的位置"
7. 56 econ-writing-skill 起草初稿 + ⭐ 48 de-AIGC-skills 🇨🇳🇬🇧 + 45 deslop 过知网 / Turnitin

任何阶段你都可以手动介入 —— 上一阶段的产物全部落盘（产物-幂等 pipeline），你接过去改方法、补控制、加稳健性，再让流水线自动接下去跑。这就是"全自动 + 可介入"。

🏆 7 个 Stanford REAP × CoPaper.AI 自研 skill —— 是整个流水线的主干

⭐ Skill	在流水线里的角色
00 StatsPAI 🔥	因果引擎：900+ 函数，sp.causal(...) 一行跑闭环（DID / RD / IV / SCM / DML / matching）
00.1 Full Empirical · Python 📘	显式 Python 栈（pandas / statsmodels / linearmodels / pyfixest）
00.2 Full Empirical · Stata 📊	显式 Stata 栈（reghdfe / ivreg2 / csdid / sdid / rdrobust）
00.3 Full Empirical · R 📗	显式 R 栈（tidyverse / fixest / did / HonestDiD）+ Quarto 渲染
48 de-AIGC-skills 🇨🇳🇬🇧	中英双语学术降 AIGC（Turnitin AI / GPTZero / 知网 / 万方）
50 AER-skills 📕	Top-5 经济学投稿套件：识别 → 稳健性 → R&R
69 Paper-WorkFlow 🧭	元编排器，把上面 9 个阶段串成一键流水线

为什么挑这 7 个？因为它们的行为都被基准钉死了 —— 不是营销口径，是对着已知答案反复跑过验证过的（17 项数值 benchmark + 37 项行为评测 ↗）。

看到这里 —— 完整 76 行合集目录

↴ 直跳到下方 76 行总表（每个合集带 #skill-NN 锚点）。如果你更关心"这些 skill 怎么用"而不是"有哪些 skill"，看 📘 中文唯一权威正文 里的「按用途分组」与「旗舰流水线」两节。

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🧰 76 个核心 Skills 合集一览（00 → 72，编号连续无空缺）

打开仓库 → 看见整座库。 全部 76 个合集 · 1,096 个 skill，每一个都已 vendor 进本仓库，由 catalog/skills.json 跟踪。⭐ = Stanford REAP × CoPaper.AI 团队自研的 skill；其余为精选、经安全审计的社区作品。

主题图例 — 🚀 全流程与编排器 · 🎯 因果推断与计量经济学 · 📚 文献与研究设计 · ✍️ 写作 / 编辑 / 去 AIGC · 📑 引用 / 复现 / 同行评审 · 🛠️ 数据 / 工具 / 基础设施

点击【→】 跳转到 docs/CONTENT_ZH.md 中该合集的完整描述；点击合集名 直接打开其目录。

🙏 尊重原作者 — 「来源」列直接链回上游原始仓库（owner/repo）。本仓库里的社区合集都是上游快照：请去原仓库点 star、提 issue、看 LICENSE。完整的许可证与来源置信度审计见 docs/LICENSE_AUDIT.md，机器可读版本在 catalog/provenance.json。

#	合集	一句话	详情	来源
⭐ 00	StatsPAI 🔥	因果引擎 · Agent-native Python DSL：sp.causal(...) 一行跑闭环（DID/RD/IV/SCM/DML，900+ 函数）	→	brycewang-stanford/StatsPAI
⭐ 00.1	Full Empirical · Python 📘	显式栈：pandas · statsmodels · linearmodels · pyfixest	→	⭐ 本仓库
⭐ 00.2	Full Empirical · Stata 📊	reghdfe · ivreg2 · csdid · sdid · rdrobust 复现包	→	⭐ 本仓库
⭐ 00.3	Full Empirical · R 📗	tidyverse · fixest · did · HonestDiD + Quarto 渲染	→	⭐ 本仓库
01	academic-paper-skills	大纲 → 手稿写作 + 7 维审稿人模拟	→	lishix520/academic-paper-skills
02	research-skills	医学影像综述、提案、论文转幻灯片	→	luwill/research-skills
03	scientific-skills	假设生成 + 28 个科学数据库	→	K-Dense-AI/claude-scientific-skills
04	scientific-writer	引用管理 + 科学写作	→	K-Dense-AI/claude-scientific-writer
05	research-superpower	系统化检索、筛选与引文溯源	→	kthorn/research-superpower
06	stats-paper-writing	端到端 LaTeX 统计论文写作	→	fuhaoda/stats-paper-writing-agent-skills
07	AI-Research-SKILLs	发表级 ML 图表、LaTeX、引文核验	→	Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
08	latex-document-skill	创建 / 编译任意 LaTeX 文档为 PDF	→	ndpvt-web/latex-document-skill
09	awesome-econ-ai	Python 面板数据分析（linearmodels）	→	meleantonio/awesome-econ-ai-stuff
10	causal-inference-mixtape	DID / IV / RDD / SCM 模板（Cunningham）	→	Jill0099/causal-inference-mixtape
11	compound-science	面向定量社会科学的贝叶斯估计	→	James-Traina/compound-science
12	claude-code-my-workflow	提交 → PR → 合并的研究工作流（Emory）	→	pedrohcgs/claude-code-my-workflow
13	MixtapeTools	Cunningham 的因果推断工具集与讲义	→	scunning1975/MixtapeTools
14	research-starter	R 中的 IV / DiD / RDD，含完整诊断	→	luischanci/claude-code-research-starter
15	social-science-research	R 或 Python 端到端数据分析	→	Felpix-Studios/social-science-research
16	clo-author	多代理数据分析（R / Stata / Python）	→	hsantanna88/clo-author
17	DAAF	安全意识代理框架（32 条 deny rule）	→	DAAF-Contribution-Community/daaf
18	stata-accounting	来自 126 篇 JAR 论文的实测 Stata 范式	→	jusi-aalto/stata-accounting-research
19	vera-economic-intelligence	经济情报 / 政策研究情报工作流	→	CuellarC05/vera-economic-intelligence
20	python-econ-skill	DSGE / HANK 与定量经济计算	→	wenddymacro/python-econ-skill
21	AI-research-feedback	用 AI 同行评审生成结构化反馈	→	claesbackman/AI-research-feedback
22	christopherkenny-skills	面向 Quarto（.qmd）的 APSA 风格检查器	→	christopherkenny/skills
23	baygent	带护栏的 PyMC / Arviz 贝叶斯工作流	→	Learning-Bayesian-Statistics/baygent-skills
24	academic-research-skills	5 审稿人多视角论文评审	→	Imbad0202/academic-research-skills
25	Diverga	研究问题精炼器（抗模式坍缩）	→	HosungYou/Diverga
26	scholar	统计算法设计与文档	→	Data-Wise/claude-plugins
27	my_claude_skills	经济学摘要写作指南	→	dariia-m/my_claude_skills
28	paper-replicate-agent	论文复现代理演示	→	maxwell2732/paper-replicate-agent-demo
29	project20XXy	可复现手稿 + notebook 项目	→	quarcs-lab/project20XXy
30	zirui-song-claude-skills	Zirui Song 的研究辅助 Claude 技能集	→	zirui-song/claude-skills
31	claude-code-skills	Python 面板数据分析	→	thalysandratos/claude-code-skills
32	stata-skill	高性能 Stata C/C++ 插件	→	dylantmoore/stata-skill
33	claude-scholar	研究全生命周期：选题 → 综述 → 实验 → 审稿回复	→	Galaxy-Dawn/claude-scholar
34	research-companion	头脑风暴、评估并决策研究方向	→	andrehuang/research-companion
35	academic-writing-skills	面向投稿场所的工业 AI 文献研究	→	bahayonghang/academic-writing-skills
36	literature-review-skill	完整文献综述工作流（中文）	→	taoyunudt/literature-review-skill
37	IlanStrauss-ai-skills	Ilan Strauss 经济学研究 AI 工作流	→	IlanStrauss/ai-skills
38	academic-proofreader	学术校对	→	peternka/academic_proofreader
39	marginaleffects	预测、斜率与比较（R / Python）	→	vincentarelbundock/marginaleffects
40	pyfixest	Python 中的快速固定效应估计	→	py-econometrics/pyfixest
41	sewage-econometrics-check	10 项复现包审计	→	sticerd-eee/sewage
42	ARIS	自主「research-in-sleep」代理，端到端	→	wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
43	research-plugins	478 个研究插件：数据可视化、领域、基础设施	→	wentorai/research-plugins
44	humanizer_academic	为医学/学术手稿去 AI 味（23 类模式）	→	matsuikentaro1/humanizer_academic
45	deslop	去除 AI 写作痕迹（5 维评分）	→	stephenturner/skill-deslop
46	stop-slop	三层 AI 痕迹检测与改写	→	hardikpandya/stop-slop
47	avoid-ai-writing	审计 → 改写 → 二次审计 AI 味（留痕）	→	conorbronsdon/avoid-ai-writing
⭐ 48	de-AIGC-skills 🇨🇳🇬🇧	中英双语学术降 AIGC（Turnitin AI / GPTZero / 知网 / 万方）	→	⭐ 本仓库
49	humanize-chinese	检测并人性化 AI 生成的中文文本	→	swaylq/humanize-chinese
⭐ 50	AER-skills 📕	Top-5 经济学投稿套件：识别 → 稳健性 → R&R	→	brycewang-stanford/AER-skills
51	CausalPy	贝叶斯准实验（PyMC Labs）	→	pymc-labs/CausalPy
52	slr-prisma	系统文献综述，PRISMA 2020	→	keemanxp/slr-prisma
53	thematic-analysis	Braun & Clarke 六阶段定性主题分析	→	keemanxp/thematic-analysis-skill
54	open-science-skills	引用一致性、DOI 与论据支撑审计	→	scdenney/open-science-skills
55	r-skills	R 中用 brms 做贝叶斯推断	→	ab604/claude-code-r-skills
56	econ-writing-skill	综合 50+ 顶级指南的经济学写作	→	hanlulong/econ-writing-skill
57	edgartools	查询与分析 SEC 文件	→	dgunning/edgartools
58	econstack	政策简报（UK GES / AU Treasury）	→	charlescoverdale/econstack
59	openalex-skill	通过 OpenAlex 查询 2.4 亿+ 学术作品	→	shiquda/openalex-skill
60	superpapers	综合性实证研究支持套件	→	regisely/superpapers
61	research-methods	与预注册匹配的验证性检验	→	phdemotions/research-methods
62	citation-checker	对照 CrossRef / S2 / OpenAlex 核验引用	→	PHY041/claude-skill-citation-checker
63	scientific-agent-skills	DoWhy 识别–估计–反驳框架	→	tondevrel/scientific-agent-skills
64	mcp-stata	20 个 Stata 因果推断与复现 skill	→	tmonk/mcp-stata
65	game-theory-paper-writer	生成并压力测试博弈论论文	→	本仓库 PR #17
66	empirical-research-skills	面向大型面板的 R 性能优化	→	SiyaoZheng/ai4ss-skills
67	econfin-workflow-toolkit	中国公司金融实证工作流，从提案到论文	→	本仓库 PR #22
68	research-productivity-skills	论文检索、SSRN、DOI 查询、下载	→	本仓库 PR #21
⭐ 69	Paper-WorkFlow 🧭	元编排器，串起整个社会科学论文流水线	→	brycewang-stanford/Paper-WorkFlow
70	ssci-polish ✍️	SSCI / SCI 英文论文语言润色（语法、可读性、学术语气）	→	⭐ 本仓库
⭐ 71	lit-review-agent-tools 🔍	文献综述工具选型 + 一键安装运行（MinerU / PaperQA2 / ASReview / STORM / MCP 服务器）	→	brycewang-stanford/lit-review-agent-tools
⭐ 72	Kaggle Research 🧪	通过官方 CLI 安全检索 Kaggle 资源、限界下载公开数据并保留审计证据	→	⭐ 本仓库

想看更详细的描述（主题分类、字段、统计）？ 见 docs/CONTENT_ZH.md 中标注 #skill-NN 锚点的同一张表 —— 它是每个合集的完整描述所在的扩展正文。

📈 项目历程

自 2026-04 首次发布以来的主干里程碑（完整提交记录见 Commits 与 CHANGELOG.md）：

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config:
  gitGraph:
    rotateCommitLabel: false
---
gitGraph TB:
   commit id: "2026-04 首次发布"
   branch community
   commit id: "2026-05 首个社区 PR"
   checkout main
   merge community
   commit id: "2026-05 更名 AERS"
   commit id: "2026-06 插件市场"
   commit id: "2026-06 全库路由器"
   commit id: "2026-07 首个 tag" tag: "v2026.07"
   branch kaggle
   commit id: "2026-07 Kaggle 集成"
   checkout main
   merge kaggle
   commit id: "2026-08 de-AIGC 双语"

Loading

_{Star 增长曲线（非提交数）· 由 scripts/build-star-history.py 从 GitHub API 生成并提交入库}

如果 AERS 对你的工作有帮助，请引用它（CITATION.cff）并点个 Star，让更多研究者看到。

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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"。

_{Stanford REAP × CoPaper.AI · 实证研究 AI 工具的学术工业级产品}

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内置 20 个方法论 skill · 20 分钟完成实证论文 · 自研 StatsPAI（900+ 函数 / MIT 开源）