qinyan-academic-skills

装182个AI技能，学术研究全流程开挂

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 办公效率 🍴 复刻 95 🐛 待处理 1 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1017
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

qinyan-academic-skills 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类办公效率
开发团队LeonChaoX
GitHubhttps://github.com/LeonChaoX/qinyan-academic-skills
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型academic,ai-assistant,arxiv,claude-code,google-scholar,literature-review,openclaw,paper-search,pubmed,skill
GitHub 星标★ 1017
上线时间2026-02-27 00:00:00
代码更新2026-07-20
仓库体积4.8 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

这是一个精选的多语言AI智能体技能库，包含182个可安装的技能模块，覆盖学术研究的全流程，包括文献发现、科学写作、基金申请、生物信息学、药物发现、临床研究、机器学习和数据分析等。它解决了研究人员在学术工作中重复性高、工具分散、流程繁琐的问题，通过标准化的技能封装，让AI助手能按需调用特定能力，端到端辅助完成研究任务。核心能力在于提供即插即用的技能包，支持Python等主流技术栈，方便集成到现有AI工作流中。项目处于早期阶段，但技能库的广度和结构化设计使其对学术工作者具有实用价值。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1017

使用教程

难度：入门 约 10 分钟 部署方式：命令行工具 4 步

环境要求

  • 支持技能系统的 AI 代理（Codex、Claude Code 等）
  • Bash / curl
  • Git（如需从源码安装）

安装与启动步骤

  1. 1安装单个技能

    用官方安装脚本安装指定技能（如 Nature 写作）。

    curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/LeonChaoX/qinyan-academic-skills/main/install.sh | bash -s -- --skill qinyan-nature-writing

  2. 2安装整个分类

    按分类号安装整组技能。

    curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/LeonChaoX/qinyan-academic-skills/main/install.sh" | bash -s -- --category 01

  3. 3安装到当前项目

    加 --project 参数安装到项目而非全局。

    curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/LeonChaoX/qinyan-academic-skills/main/install.sh" | bash -s -- --project --skill scientific-writing

  4. 4查看与管理

    浏览、查看状态与更新技能。

    bash install.sh --list-skills
bash install.sh --status
bash install.sh --update

如何确认成功

在 AI 代理中调用已安装技能（如 scientific-writing）能触发对应的学术写作工作流。

常见问题

Q：支持哪些代理？

A：通过 --tool 参数可指定 codex 等支持的代理；默认按全局安装。

注意事项

  • 含 5 个 Nature 风格科学写作工作流；可用 --search "protein" 检索技能。

核心亮点

  • 技能覆盖全：从文献检索到论文写作、生信分析、药物设计，一站式覆盖学术研究各环节
  • 即插即用：182个技能模块化封装，可灵活安装调用，降低AI工具集成门槛
  • 多语言支持：面向全球研究者，技能描述和使用文档支持多语言，便于跨国协作

不足之处

  • 早期项目，社区生态和文档完善度待观察
  • 技能质量参差不齐，部分技能可能依赖特定API或数据源，实际效果需验证

适用场景

  • 研究生/科研人员用AI辅助文献综述和论文初稿撰写
  • 生物信息学团队快速搭建药物发现或临床数据分析流程
  • 科研管理者用AI技能库标准化团队研究流程，提升效率

替代项目

LangChain、AutoGPT、Hugging Face Agents

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