Auto-Empirical-Research-Skills

让AI帮你20分钟搞定一篇规范的实证论文

这是一个由斯坦福REAP团队维护的AI Agent技能库，收录了超过23,000个用于社会科学实证研究的技能，覆盖经济学、政治学、社会学等8大学科。它解决的核心问题是：社会科学研究者（尤其是学生和初级学者）在进行实证研究时，面临方法复杂、工具链繁琐、可复现性差等痛点。项目通过结构化整理Stata等统计软件的代码片段、操作流程和最佳实践，形成可被AI Agent调用的'技能'，用户可上传自定义技能，也能借助CoPaper.AI平台在20分钟内生成一篇可复现的规范实证论文。其核心能力包括：大规模技能检索、跨学科方法覆盖、与AI Agent无缝集成、支持社区贡献，从而显著提升研究效率与规范性。

开源 unknown 智能体

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 4344

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 unknown

项目数据

分类智能体

开发团队brycewang-stanford

所属国家

官网地址https://copaper.ai

GitHubhttps://github.com/brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills

定价模式unknown

价格说明定价信息待确认

访问状态

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言Stata

技术栈/模型academic-research,agent-skills,ai-agent,awesome-list,communication,copaper,economics,education,empirical-research,international-relations,political-science,psychology,public-administration,reproducible-research,skills-library,social-science,sociology

GitHub 星标★ 4344

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-04-03 00:00:00

最近更新2026-09-23 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数3

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：命令行工具 6 步

环境要求

Claude Code v2.1+（走插件市场安装方式时必须满足）
已安装 git，用于克隆仓库
可用的终端环境（macOS/Linux/WSL 等）
如需运行 make quickstart，需本地具备 make 命令

安装与启动步骤

1选择安装方式

README 给出两种方式：A 插件市场（推荐、可升级）；B 只拷单个 skill 文件夹。按需二选一，无需都做。
2方式A：添加插件市场

在 Claude Code v2.1+ 中把本仓库注册为插件市场源，注册后即可安装各合集。
```
claude plugin marketplace add brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills
```

3方式A：安装所需合集

按研究需要安装合集：aer-skills 为顶刊投稿全流程 9 skills，另有 Python/Stata/R 三条计量流水线，可分别安装。

claude plugin install aer-skills@auto-empirical-research-skills
claude plugin install empirical-analysis-python@auto-empirical-research-skills
claude plugin install empirical-analysis-stata@auto-empirical-research-skills
claude plugin install empirical-analysis-r@auto-empirical-research-skills

4方式B：克隆仓库

使用 --recurse-submodules 参数克隆，部分技能内容位于子模块中，否则可能缺失。

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

5方式B：拷贝单个技能

把技能文件夹拷进 .claude/skills/（项目级）或 ~/.claude/skills/（全局）。文件夹必须自带 SKILL.md，若在下一层就拷那一层。
```
cp -R skills/00.1-Full-empirical-analysis-skill_Python  .claude/skills/
cp -R skills/00.1-Full-empirical-analysis-skill_Python  ~/.claude/skills/
```
6终端速览

运行 make quickstart 可在终端打印 5 分钟速览画面，与 docs/search.html 展示的技能全貌一致。
```
make quickstart
```

如何确认成功

插件市场安装后可在 Claude Code 中看到对应插件；方式B 则确认 .claude/skills/ 下出现拷入的技能文件夹，且其中含 SKILL.md；make quickstart 能打印速览。

常见问题

Q：两种安装方式该选哪个？

A：想跟随仓库更新、一次装齐整套合集，选 A 插件市场（需 Claude Code v2.1+，可升级）；只想用某一个技能，选 B 直接拷文件夹即可。

Q：拷贝技能后为什么没生效？

A：检查文件夹里是否有 SKILL.md。README 指出部分合集的 SKILL.md 在下一层目录，需要拷贝那一层，而不是上层合集目录。

Q：git clone 后技能内容不全？

A：必须带 --recurse-submodules 参数克隆，否则子模块内容不会被拉取，部分技能文件会缺失。

Q：如何快速浏览有哪些技能？

A：打开 docs/search.html，可按方法、阶段、语言和许可证筛选全部技能；也可在终端运行 make quickstart 查看速览。

注意事项

README 中文默认入口为 README.md，扩展正文在 docs/CONTENT_ZH.md，README-zh-CN.md 已弃用。
插件市场方式要求 Claude Code v2.1+，版本过低请改用拷贝文件夹方式。
所有命令与参数均来自 README，未涉及密钥或路径配置；如切换为 ~/.claude/skills/ 属于全局安装，会影响本机所有项目。

核心亮点

技能库规模大，覆盖8大学科，检索方便，能快速找到对应研究方法
与CoPaper.AI集成，可自动化生成可复现论文，大幅节省时间
支持用户上传自定义技能，社区驱动，持续丰富生态

不足之处

技能质量参差不齐，缺乏统一审核机制，可能影响结果可靠性
文档/社区待观察，上手引导和案例教程尚不完善

适用场景

社会科学研究生快速完成课程实证论文初稿
研究人员探索跨学科研究方法，快速获取Stata代码模板
AI Agent开发者集成实证研究技能，构建学术辅助工具

替代项目

Awesome-Research、Stata-Code-Repository、Social-Science-Research-Methods

项目介绍

Auto-Empirical-Research-Skills 是智能体领域的开源项目，由 brycewang-stanford 开发，是 2026 年新上线的项目。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（4,344）位列前 10%，在智能体分类的 2,517 个项目里位列前 10%。

近 42 天，它的 GitHub 星标从 3,382 增加到 4,344，净增 962。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-23。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：社会科学研究生快速完成课程实证论文初稿。同类可对比的替代方案包括 Awesome-Research、Stata-Code-Repository、Social-Science-Research-Methods。

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