Auto-Empirical-Research-Skills

让AI帮你20分钟搞定一篇规范的实证论文

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 570 👀 关注 13
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GitHub 星标 ★ 4961
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

Auto-Empirical-Research-Skills 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类智能体
开发团队brycewang-stanford
官网地址https://copaper.ai
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
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★ 4961
上线时间2026-04-03 00:00:00
代码更新2026-11-02
仓库体积45.6 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

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。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 4961

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. 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. 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. 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. 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. 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. 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

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