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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-30 · 当前星标 ★ 372
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- 一个支持 SKILL.md 的 agent
- POSIX shell
安装与启动步骤
-
1选一个 harness
按你常用的 agent 装，多个 harness 要分别装
-
2装插件
Claude Code 注册 marketplace，Cursor 走插件市场，Gemini 当扩展装
-
3验证引导加载
开新会话，看是否自动注入 bootstrap 与技能清单
-
4走一遍预注册
让它先写研究计划与成功判据，再动数据
如何确认成功
新会话开场 agent 能主动列出可用技能，并在做分析前先输出预注册计划。
注意事项
- 本质是方法论技能包，零第三方依赖，装完就能用。
- 核心纪律是「预注册」：先定假设与判据再跑实验，避免事后解释结果。
- 16 个技能覆盖文献、数据清洗、统计与作图等环节，粒度比通用提示词细。
- 效果强依赖模型能力，弱模型只会照抄技能标题、不会真执行。
- 技能是提示词约束，不能保证统计正确性，结论仍要人工复核。
核心亮点
- 把预注册流程做成可组合技能，科研步骤可审计可复现
- 以 Shell 脚本组织，轻量易接入现有 AI 智能体框架
- 聚焦计算科学可复现性痛点，区别于通用编码类 Agent 技能
不足之处
- 项目处于早期，技能覆盖范围与稳定性待观察
- 文档与社区生态尚不成熟，缺少大规模使用验证
适用场景
- AI 智能体自动开展计算科学实验并记录方法链
- 科研团队用预注册规范约束 AI 辅助的数据分析流程
- 需要可复现结果的计算科学论文与复现实验
替代项目
Superpowers、AutoGen
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