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支持平台: Claude Code | Codex CLI | Kimi Code CLI | OpenCode

> 面向学术研究和软件开发的半自动研究助手，尤其适合计算机科学与 AI 研究者。支持 [Claude Code](https://github.com/anthropics/claude-code)、[Codex CLI](https://github.com/openai/codex)、[Kimi Code CLI](https://github.com/MoonshotAI/kimi-code) 和 [OpenCode](https://github.com/opencode-ai/opencode)，覆盖文献管理、编码、实验分析、结果报告、写作与项目知识库维护。

分支说明：main 分支对应 Claude Code 工作流。如果你使用 Codex CLI，请查看 codex 分支；如果你使用 Kimi Code CLI，请查看 kimi 分支；如果你使用 OpenCode，请查看 opencode 分支。

## Sponsors | 赞助商 | 介绍 | | :---: | --- | | OfoxAI | [OfoxAI：为科研阅读、代码与写作选择合适的模型](https://ofox.ai/zh?utm_source=github&utm_medium=sponsorship&utm_content=claude-scholar)：一个 API Key 接入 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek 等文本模型，为文献阅读、实验代码和论文表达提供模型资源；还可按需调用图像、视频与语音模型，制作研究展示素材。 | | APIMart | 感谢 APIMart 赞助了本项目！APIMart 是专注 AI 图片/视频生成的低价 API 平台，GPT-Image-2 低至 $0.006/张，1 美元可出图 160+ 张。图片、视频一套异步 API 通吃，提交任务拿 ID、回调取结果，跑批万张不超时、换模型不改代码。按量付费、无月费，通过此[注册链接](https://go.apimart.ai/gh-claude-scholar)注册即可开用。 | | Kimi Open Source Friends | 感谢 Kimi 团队对本项目的大力支持！官方链接：[Kimi Code](https://www.kimi.com/code?aff=claude-scholar) · [中国大陆平台](https://platform.kimi.com?aff=claude-scholar) · [全球平台](https://platform.kimi.ai?aff=claude-scholar)。 | ## 最新动态 - **2026-06-03**: **新增 Kimi Code CLI 分支，并感谢 Kimi 对本项目的大力支持** — 已将 `kimi` 分支作为 Claude Scholar 的 Kimi Code CLI 版本纳入支持平台；感谢 Kimi 团队对本项目的持续支持与帮助。 - **2026-05-14**: **将 `expression-skill` 提升为核心表达层，把 `planning-with-files` 恢复为默认持久规划层，并继续扩展 Nature 写作栈** — 把 [`expression-skill`](./skills/expression-skill/README.md) 明确为汇报、规划、文件操作和多步骤技术任务的结论先行表达纪律；将 [`planning-with-files`](./skills/planning-with-files/SKILL.md) 重新接回默认的落盘规划与进度跟踪工作流，用 `task_plan.md` / `notes.md` 管理复杂任务；引入用于章节起草与论证构建的 [`nature-writing`](./skills/nature-writing/README.md)；将 [`nature-polishing`](./skills/nature-polishing/README.md) 刷新到上游最新 article-pattern 版本；并继续保留 [`nature-response`](./skills/nature-response/README.md) 与 [`nature-data`](./skills/nature-data/README.md) 作为 journal-writing 栈的一部分。 - **2026-05-13**: **证据门槛研究工作流与 `Sources/Papers` 路由完成收紧** — 新增共享的 `research-contract.md`，统一 Evidence Records、claim strength 和 Claim Promotion Gate；将研究构思、Zotero 导入、文献综合、结果报告、论文写作与 rebuttal 工作流接入同一证据契约；并明确项目论文源笔记先放在 `Sources/Papers`，通过证据门槛后再进入 `Knowledge` 或 `Writing`。 - **2026-04-24**: **项目级 Obsidian KB 工作流完成合并** — 将 Obsidian 项目知识管理重构为以 vault 为中心的工作流，把旧的重叠记忆技能合并为四个核心技能，保留仓库本地的项目绑定元数据作为运行时层，并把项目导航改成人类优先，而不是机器注册表清单。 - **2026-04-22**: **精简核心指令、裁剪默认 agents、安全安装生命周期与通用论文发现流程** — 将大型常驻 `CLAUDE.md` / `AGENTS.md` 改为紧凑核心指令，裁剪默认 agent 集合并保留主链路所需的核心 agents，新增基于安装状态的安全卸载支持，将 `daily-paper-generator` 扩展为面向通用主题的 arXiv / bioRxiv 检索与 Top 10 -> Top 3 -> Top 1 固定筛选流程。 - **2026-04-15**: **提出 pubfig 与 pubtab 两个 Python package** — 推出了 [`pubfig`](https://github.com/Galaxy-Dawn/pubfig)（用于论文级 scientific figures）和 [`pubtab`](https://github.com/Galaxy-Dawn/pubtab)（用于 publication-ready tables 与 Excel↔LaTeX workflows）两个独立 Python package，为研究者提供更清晰的论文图、benchmark 表、导出控制与最终 QA 生产路径。
查看历史更新日志 - **2026-04-15**: **将 [`publication-chart-skill`](./skills/publication-chart-skill/SKILL.md) 融入 Claude Scholar** — 把 [`pubfig`](https://github.com/Galaxy-Dawn/pubfig) + [`pubtab`](https://github.com/Galaxy-Dawn/pubtab) 封装成 [`publication-chart-skill`](./skills/publication-chart-skill/SKILL.md)，加入仓库，并接到 Claude Scholar 的分析/写作边界里，让论文级图表工作有了明确的交接路径，而不是继续混在通用分析或文本写作技能里。 - **2026-03-31**: **Zotero smart-import 工作流文档完成对齐** — 围绕最新 `zotero-mcp` 的公开能力，系统更新了 Claude Scholar 的研究工作流文档：将 `zotero_add_items_by_identifier` 明确为默认论文导入入口，把 `zotero_reconcile_collection_duplicates` 设为标准导入后清理步骤，更准确地说明了来源感知 PDF cascade，同时把公开工具与内部诊断能力的边界重新讲清楚了。 - **2026-03-31**: **README 上手路径完成刷新** — 明确了 Claude Scholar 尤其适合计算机科学与 AI 研究者，在安装说明后补充了更贴近真实使用的上手场景，进一步收紧了前置条件和分支说明，并把“如果用户本地已有 md 文件，需要手动合并”这件事写得更明确。 - **2026-03-31**: **安装器与 hooks 行为进一步收口** — 安装器现在会保留已有的本地 `CLAUDE.md`，并把仓库版本作为 `CLAUDE.scholar.md` 旁路文件安装；同时默认 hooks 的摘要输出进一步降噪，减少临时文件和未提交文件提示的噪声，同时保留更安全的写入守卫边界。 - **2026-03-31**: **日文文档补齐** — 为主 README 以及 `AGENTS`、`MCP_SETUP`、`OBSIDIAN_SETUP` 补充了日文文档，使 OpenCode 分支的多语言文档入口更完整。 - **2026-02-25**: **Codex CLI** 支持 — 新增 `codex` 分支，支持 [OpenAI Codex CLI](https://github.com/openai/codex)，包含 config.toml、40 个 skills、14 个 agents 和 sandbox 安全机制 - **2026-02-23**: 新增 `setup.sh` 安装脚本 — 面向已有 `~/.opencode` 的带备份增量更新，自动备份 `opencode.jsonc`，以追加方式合并 `agent/mcp/permission/plugin` - **2026-02-21**: **OpenCode** 支持 — Claude Scholar 现已支持 [OpenCode](https://github.com/opencode-ai/opencode) 作为替代 CLI；切换到 `opencode` 分支获取兼容配置 - **2026-02-20**: 双语文档 — 维护英文与中文入口文档，便于不同读者阅读 - **2026-02-15**: Zotero MCP 集成 — 新增 `/zotero-review` 和 `/zotero-notes` 命令，更新 `research-ideation` skill 添加 Zotero 集成指南，增强 `literature-reviewer` agent 支持 Zotero MCP 自动论文导入、集合管理、全文阅读和引用导出 - **2026-02-14**: Hooks 优化 — `security-guard` 重构为两层系统（Block + Confirm），`skill-forced-eval` 按 6 类分组并切换为静默扫描模式，`session-start` 限制显示前 5 项，`session-summary` 新增 30 天日志自动清理，`stop-summary` 分别显示新增/修改/删除计数；移除废弃的 shell 脚本（lib/common.sh、lib/platform.sh） - **2026-02-11**: 大版本更新 — 新增 10 个 skills（research-ideation、results-analysis、citation-verification、review-response、paper-self-review、post-acceptance、daily-coding、frontend-design、ui-ux-pro-max、web-design-reviewer）、7 个 agents、8 个研究工作流命令、2 条新规则（security、experiment-reproducibility）；重构主配置文档；涉及 89 个文件 - **2026-01-26**: 所有 Hooks 重写为跨平台 Node.js 版本；README 完全重写；扩展 ML 论文写作知识库；合并 PR #1（跨平台支持） - **2026-01-25**: 项目正式开源，v1.0.0 发布，包含 25 个 skills（architecture-design、bug-detective、git-workflow、kaggle-learner、scientific-writing 等）、2 个 agents（paper-miner、kaggle-miner）、30+ 个命令（含 SuperClaude 命令套件）、5 个 Shell Hooks、2 条规则（coding-style、agents）
## 快速导航 | 部分 | 作用 | |---|---| | [为什么使用 Claude Scholar](#为什么使用-claude-scholar) | 快速理解项目定位和适用场景。 | | [核心工作流](#核心工作流) | 查看从研究构思到发表的主链路。 | | [快速开始](#快速开始) | 选择完整、最小或选择性安装方式。 | | [上手场景](#上手场景) | 查看安装完成后几种最常见的上手场景。 | | [集成能力](#集成能力) | 了解 Zotero、Obsidian 和可选 X 推广如何接入工作流。 | | [主要工作流](#主要工作流) | 查看核心研究与开发工作流。 | | [支撑工作流](#支撑工作流) | 查看支撑主工作流的后台机制。 | | [文档入口](#文档入口) | 快速跳转到 setup、配置和模板文档。 | | [引用](#引用) | 在论文、报告或项目文档中引用 Claude Scholar。 | ## 为什么使用 Claude Scholar Claude Scholar **不是**那种试图替代研究者、追求端到端全自动化科研的系统。 它的核心思想很简单： > **以人的决策为中心，让助手去加速科研流程，而不是替人做最终判断。** 这意味着 Claude Scholar 更适合承担科研中那些高重复、重结构、但仍需要人来把关的环节，例如文献整理、知识沉淀、实验分析、结果汇报和写作辅助；而真正关键的判断始终应该由研究者自己做出： - 这个问题值不值得做， - 哪些文献真正重要， - 哪些假设值得继续验证， - 哪些结果足够可信， - 以及什么应该继续推进、写成论文、投稿，或者及时放弃。 换句话说，Claude Scholar 是一个**以人类决策为中心的半自动研究助手**，而不是一个“全自动科研代理”。 ## 更适合谁 Claude Scholar 当前尤其适合： - **计算机科学研究者**：需要在文献、代码、实验和论文写作之间频繁切换； - **AI / ML 研究者**：希望用一套工作流串起构思、实现、分析、报告和 rebuttal； - **研究工程师与研究生**：希望引入更强的流程结构，但不放弃人的判断； - **偏软件与计算驱动的学术项目**：能够直接受益于 Zotero、Obsidian、CLI 自动化和可追踪的项目记忆。 它当然也可以帮助其他研究场景，但当前这套工作流的设计重心，最贴近计算机科学、AI 以及相邻的计算型研究。 ## 核心工作流 Claude Scholar 将研究工作路由为一条可追踪路径： `问题 -> 证据 -> 实验 -> 分析 -> 论断 -> 写作`。 每个阶段都应该保留：已知什么、不确定什么、下一步该做什么决定。 - **研究构思**：把模糊主题收敛成具体研究问题、研究空白和初步计划。 - **文献工作流**：通过 Zotero 文献集合检索、导入、组织并阅读论文。 - **论文笔记**：把论文转成结构化阅读笔记和可复用论点。 - **知识库沉淀**：将稳定知识写入 Obsidian，并按 `Sources / Knowledge / Experiments / Results / Results/Reports / Writing / Daily / Maps` 路由整理。 - **实验推进**：跟踪假设、实验线、运行历史、关键发现和下一步动作。 - **严格分析**：使用 `results-analysis` 生成严谨统计、真实科研图和分析产物。 - **结果报告**：使用 `results-report` 生成完整实验复盘报告，并写回 Obsidian。 - **写作与发表**：把稳定结论延伸到综述、论文、rebuttal、演示文稿、海报和传播材料中。 ## 快速开始 ### 系统要求 - [Claude Code](https://github.com/anthropics/claude-code) - Git - （可选）Python + [uv](https://docs.astral.sh/uv/) 用于 Python 开发 - （可选）[Zotero](https://www.zotero.org/) + [Galaxy-Dawn/zotero-mcp](https://github.com/Galaxy-Dawn/zotero-mcp) 用于文献工作流 - （可选）[Obsidian](https://obsidian.md/) 用于项目知识库工作流 ### 选项 1：完整安装（推荐） ```bash git clone https://github.com/Galaxy-Dawn/claude-scholar.git /tmp/claude-scholar bash /tmp/claude-scholar/scripts/setup.sh ``` **Windows**：请使用 Git Bash / WSL 运行安装脚本。 安装器现在支持**带备份的安全增量更新**： - 更新仓库托管的 `skills/commands/agents/rules/hooks/scripts/CLAUDE*.md` - 将被覆盖的文件备份到 `~/.claude/.claude-scholar-backups//` - 同时把 `settings.json` 备份为 `settings.json.bak` - 如果已存在 `~/.claude/CLAUDE.md`，则保留原文件，并把仓库版本另存为 `~/.claude/CLAUDE.scholar.md` - 如果已存在 `~/.claude/CLAUDE.zh-CN.md`，则保留原文件，并把仓库版本另存为 `~/.claude/CLAUDE.zh-CN.scholar.md` - 保留已有的 `env`、模型/provider 配置、API key、permissions，以及当前 `mcpServers` 的现有取值 - 对 hooks 采用追加缺失项的方式，而不是整体替换 **重要 CLAUDE 说明**：如果你原来就有自己的 `~/.claude/CLAUDE.md` 或 `~/.claude/CLAUDE.zh-CN.md`，安装后请查看 `~/.claude/CLAUDE.scholar.md` 和 `~/.claude/CLAUDE.zh-CN.scholar.md`，并将其中你需要的 Claude Scholar 内容按需合并到你自己的文件里；不要假设这些旁路文件会自动生效。 以后做增量更新时： ```bash cd /tmp/claude-scholar git pull --ff-only bash scripts/setup.sh ``` 以后如果要卸载： ```bash cd /tmp/claude-scholar bash scripts/uninstall.sh ``` 安装器现在还会写入： - `~/.claude/.claude-scholar-manifest.txt`：记录 Claude Scholar 实际管理的文件 - `~/.claude/.claude-scholar-install-state`：记录安全卸载所需的 ownership 元数据 卸载脚本只会删除 install state 中明确记录的文件和 settings 条目，不会再根据当前 repo 工作树去猜测所有权。 ### 选项 2：最小化安装 只安装一组较小的研究工作流子集： ```bash git clone https://github.com/Galaxy-Dawn/claude-scholar.git /tmp/claude-scholar mkdir -p ~/.claude/hooks ~/.claude/skills cp /tmp/claude-scholar/hooks/*.js ~/.claude/hooks/ cp -r /tmp/claude-scholar/skills/ml-paper-writing ~/.claude/skills/ cp -r /tmp/claude-scholar/skills/research-ideation ~/.claude/skills/ cp -r /tmp/claude-scholar/skills/results-analysis ~/.claude/skills/ cp -r /tmp/claude-scholar/skills/results-report ~/.claude/skills/ cp -r /tmp/claude-scholar/skills/review-response ~/.claude/skills/ cp -r /tmp/claude-scholar/skills/writing-anti-ai ~/.claude/skills/ cp -r /tmp/claude-scholar/skills/git-workflow ~/.claude/skills/ cp -r /tmp/claude-scholar/skills/bug-detective ~/.claude/skills/ ``` **安装后**：最小化/手动安装**不会自动合并** `settings.json`；请按需从 `settings.json.template` 复制你需要的 hooks 或 MCP 条目。如果你已经有自己的 `~/.claude/CLAUDE.md` 或 `~/.claude/CLAUDE.zh-CN.md`，也请把仓库提供的相关内容按需合并到你的文件里，而不是直接覆盖。 ### 选项 3：选择性安装 只复制你需要的部分： ```bash git clone https://github.com/Galaxy-Dawn/claude-scholar.git /tmp/claude-scholar cd /tmp/claude-scholar cp hooks/*.js ~/.claude/hooks/ cp -r skills/latex-conference-template-organizer ~/.claude/skills/ cp -r skills/architecture-design ~/.claude/skills/ cp agents/paper-miner.md ~/.claude/agents/ cp rules/coding-style.md ~/.claude/rules/ cp rules/agents.md ~/.claude/rules/ ``` **安装后**：选择性/手动安装**不会自动合并** `settings.json`；请按需从 `settings.json.template` 复制你需要的 hooks 或 MCP 条目。如果你已经有自己的 `~/.claude/CLAUDE.md` 或 `~/.claude/CLAUDE.zh-CN.md`，也请把仓库提供的相关内容按需合并到你的文件里，而不是直接覆盖。 ### 选项 4：插件市场安装 **第一步：安装插件** ```bash /plugin marketplace add Galaxy-Dawn/claude-scholar /plugin install claude-scholar@claude-scholar ``` 自动加载所有 skills、commands、agents 和 hooks。安装时可选择作用范围：user（所有项目）或 project（单个项目）。 **第二步：安装 Rules（必须）** Claude Code 插件无法自动分发 rules，需要手动安装： ```bash git clone https://github.com/Galaxy-Dawn/claude-scholar.git /tmp/claude-scholar # 用户级（所有项目生效） mkdir -p ~/.claude/rules cp /tmp/claude-scholar/rules/*.md ~/.claude/rules/ # 或项目级（仅当前项目生效） mkdir -p .claude/rules cp /tmp/claude-scholar/rules/*.md .claude/rules/ ``` **安装后**：插件安装**不会**自动加载 `CLAUDE.md` 或配置 `settings.json`；如果你已经有自己的 `~/.claude/CLAUDE.md` 或 `~/.claude/CLAUDE.zh-CN.md`，也请把仓库提供的相关内容按需合并到你的文件里，而不是假设插件会自动应用。如需 Zotero MCP 或其他集成，请参阅[集成能力](#集成能力)部分手动设置。 ## 上手场景 安装完成后，最简单的上手方式就是直接用自然语言描述你的任务，不需要先把整套系统全部背下来。下面给几种最常见、也最实用的起步场景。 ### 1. 启动一个新的研究主题 **你可以这样说：** > 帮我围绕[你的研究主题]启动研究。我想先得到一个基于文献的初步计划、关键开放问题，以及接下来最具体的推进步骤。 **Claude Scholar 通常会帮助你：** - 澄清主题并收敛研究问题， - 给出值得优先看的文献方向， - 形成初始研究计划或假设列表， - 如果你在用 Zotero / Obsidian，还可以把工作进一步路由进去。 ### 2. 回顾一个 Zotero 文献集合 **你可以这样说：** > 帮我回顾我在 Zotero 里关于 brain foundation models 的文献集合，并总结其中的主要方向、研究空白，以及最值得继续推进的下一步。 **典型输出包括：** - 按主题分组的论文图景， - 一段简明文献综合， - research gap 分析， - 值得继续推进的候选研究方向。 ### 3. 分析已经完成的实验结果 **你可以这样说：** > 帮我分析这个实验目录里的结果，看看不同 runs 之间到底变了什么，并输出一份面向决策的总结。 **典型输出包括：** - 指标对比， - ablation 或 error analysis 建议， - 一份结果总结，说明哪些结论比较稳、哪些还不够稳、下一步该跑什么。 ### 4. 起草论文段落或 rebuttal 回复 **你可以这样说：** > 请基于这个项目当前已有的发现和论文笔记，帮我起草相关工作这一节。 或者： > 请根据这些审稿人意见，帮我起草一版 rebuttal。 **典型输出包括：** - 结构化的段落草稿， - 更清楚的论证链条， - 论断与证据的对应关系， - 还需要补验证或补材料的点。 ### 使用建议 - 先从一个具体任务开始，而不是一上来让系统”把所有事情都做了”。 - 如果你已经有自己的本地 `CLAUDE.md` 文件，请把你需要的 Claude Scholar 内容按需合并进去，不要假设旁路文件会自动生效。 - Zotero 和 Obsidian 都不是强制的，但如果你希望得到可长期复用的文献笔记或项目记忆，而不是一次性聊天输出，它们会非常有帮助。 ## 平台支持 Claude Scholar 目前面向以下 CLI 工作流： - **Claude Code** — 主安装目标 - **Codex CLI** — 支持对应工作流与文档 - **OpenCode** — 作为替代 CLI 支持 顶层目标一致：研究、编码、实验、报告、写作、项目知识库维护。 ## 集成能力 ### Zotero 适合这些场景： - 通过 DOI / arXiv / URL 导入论文 - 按 collection 批量阅读论文 - 通过 Zotero MCP 读取全文 - 生成详细论文笔记与文献综合分析 详见 [MCP_SETUP.zh-CN.md](./MCP_SETUP.zh-CN.md)。 ### Obsidian 适合这些场景： - 维护以文件系统为核心的项目知识库 - 管理 `Sources/` 与 `Knowledge/` - 管理 `Experiments/` - 管理 `Results/` 与 `Results/Reports/` - 管理 `Writing/`、`Daily/` 与 `Maps/` 详见 [OBSIDIAN_SETUP.zh-CN.md](./OBSIDIAN_SETUP.zh-CN.md)。 ### Xquik（可选） 当 `/promote` 需要检索有边界的公开 X 内容、分析帖子草稿，或通过已确认的连接账号发布时， 可以使用 Xquik。Claude Scholar 不会把检索到的帖子直接当作学术证据；每次写入前都必须 展示完整预览，并获得用户对该次载荷的明确确认。 客户端设置见 [MCP_SETUP.zh-CN.md](./MCP_SETUP.zh-CN.md)，推广工作流见 [`xquik-promotion.md`](./skills/post-acceptance/references/xquik-promotion.md)。 ## 主要工作流 完整学术研究生命周期 —— 从研究构思到发表的 7 个阶段。 ### 1. 研究构思（Zotero 集成） 从想法生成到文献管理的一体化研究启动流程。 | 类型 | 名字 | 一句话解释 | |---|---|---| | Skill | `research-ideation` | 把模糊研究主题收敛成结构化问题、研究空白分析和初始研究计划。 | | Agent | `literature-reviewer` | 搜索、分类并综合论文，形成可执行的文献图景。 | | Command | `/research-init` | 从文献检索、Zotero 组织到研究问题卡片；只有通过证据门槛时才生成研究提案草稿。 | | Command | `/zotero-review` | 对已有 Zotero collection 做结构化文献综述与比较。 | | Command | `/zotero-notes` | 批量阅读 Zotero collection，并生成结构化论文阅读笔记。 | **工作方式** - **5W1H 头脑风暴**：把模糊主题收敛成结构化问题。 - **文献检索与导入**：搜索论文、提取 DOI/arXiv/URL、导入 Zotero，并组织到主题文献集合。 - **PDF 与全文**：能挂 PDF 就挂 PDF，能读全文就读全文，必要时回退到摘要分析。 - **研究空白分析**：识别文献型、方法型、应用型、跨学科型、时间型等不同类型的研究空白。 - **研究问题与规划**：把文献综述进一步转成明确研究问题、初始假设和下一步计划。 - **证据门槛**：在论断进入 `Knowledge`、`Writing` 或研究提案之前，保留弱来源、项目假设和缺失证据。 **典型产出** - 带有假设、证据需求、证伪条件和下一步动作的研究问题卡片 - 文献综述笔记 - 结构化 Zotero 文献集合 - 证据足够时生成研究提案；否则只生成研究方向或初步整理草稿 ### 2. ML 项目开发 面向实验代码的可维护 ML 项目开发工作流。 | 类型 | 名字 | 一句话解释 | |---|---|---| | Skill | `architecture-design` | 在新增可注册组件或模块时设计可维护的 ML 项目结构。 | | Skill | `git-workflow` | 约束分支规范、commit 规范和更安全的协作流程。 | | Skill | `bug-detective` | 系统化排查 stack trace、shell 报错和代码路径问题。 | | Agent | `code-reviewer` | 审查改动代码的正确性、可维护性和实现质量。 | | Agent | `tdd-guide` | 当任务明确需要 TDD 路径时，提供聚焦的测试驱动实现指导。 | | Command | `/plan` | 在编码前创建或细化实现计划。 | | Command | `/commit` | 为当前改动生成符合规范的 commit。 | | Command | `/code-review` | 对当前代码改动执行一次聚焦审查。 | | Command | `/tdd` | 以小步、测试驱动的方式推进功能实现。 | **工作方式** - **结构设计**：在合适场景下使用 Factory / Registry 模式组织 ML 组件。 - **代码质量**：保持文件规模、类型提示与配置驱动设计。 - **问题排查**：系统化处理 stack trace、shell 报错和代码路径问题。 - **Git 纪律**：维持分支策略、commit 规范和更安全的合并/rebase 流程。 ### 3. 实验分析 严格实验分析工作流：统计、科研图、分析产物与实验后报告。 | 类型 | 名字 | 一句话解释 | |---|---|---| | Skill | `results-analysis` | 生成由严格统计、真实科研图和分析附录组成的严格分析产物包。 | | Skill | `results-report` | 把分析产物组织成完整实验总结报告，明确结论、限制和下一步动作。 | | Command | `/analyze-results` | 执行阻塞项优先的实验后工作流：先验证证据，能严格分析时再分析，证据包足够时才生成报告。 | **工作方式** - **数据处理**：读取实验日志、metrics 文件和结果目录。 - **阻塞项优先门槛**：先锁定分析单位、主指标、seeds/folds/runs、来源追踪和比较族。 - **统计检验**：在合适前提下执行 t-test / ANOVA / Wilcoxon 等严格统计检验。 - **科研可视化**：生成真实科研图和解释线索，而不是只给模糊的绘图建议。 - **消融与比较**：分析组件贡献、性能取舍和稳定性。 - **实验后报告**：把分析产物包转成完整实验后总结报告，包含结论、限制和下一步动作。 **典型产出** - `analysis-report.md` - `stats-appendix.md` - `figure-catalog.md` - `figures/` - 写入 Obsidian `Results/Reports/` 的实验总结报告 - 证据不足时生成阻塞项摘要或审计笔记 ### 4. 论文写作 从结构准备到草稿迭代的系统化论文写作工作流。 | 类型 | 名字 | 一句话解释 | |---|---|---| | Skill | `ml-paper-writing` | 基于 repo、实验结果和文献上下文撰写投稿导向的 ML/AI 论文。 | | Skill | [`nature-writing`](./skills/nature-writing/README.md) | 根据 claims、figures、results、notes 或中文草稿起草或重建 Nature 风格的论文章节。 | | Skill | [`nature-polishing`](./skills/nature-polishing/README.md) | 将稿件内容润色、重组或翻译为更接近 Nature 风格的精炼英文。 | | Skill | [`nature-response`](./skills/nature-response/README.md) | 为 Nature 系修回撰写、审查或重写逐点 reviewer response。 | | Skill | [`nature-data`](./skills/nature-data/README.md) | 准备 Nature 风格的 Data Availability、repository plan 和 FAIR 元数据检查。 | | Skill | `citation-verification` | 检查参考文献、元数据和论断-引用对齐，避免引用错误。 | | Skill | `writing-anti-ai` | 减少机械化表述，提升清晰度、节奏和更自然的学术语气。 | | Skill | `latex-conference-template-organizer` | 把混乱的会议模板整理成 Overleaf-ready 写作结构。 | | Agent | `paper-miner` | 从高质量论文中提炼可复用的写作模式、结构和投稿经验。 | | Command | `/mine-writing-patterns` | 读取论文并把可复用写作知识合并进当前已安装的 paper-miner 写作记忆。 | 蒸馏结果由 `ml-paper-writing`、Nature 写作与润色，以及审稿回复 Skill 共享。 重复运行 `scripts/setup.sh` 会保留已写入的记忆，卸载时也不会删除。 如果手动用 `cp -r` 更新 Skill，请先备份这份记忆。 **工作方式** - **模板准备**：把会议模板清理成 Overleaf-ready 结构。 - **期刊风格润色**：在需要时加强段落逻辑、hedging 和 section moves，使表达更接近 Nature 风格。 - **审稿回复**：把大修/小修意见组织成可审计的逐点 response package。 - **数据可用性**：准备 Nature 风格的数据仓库方案、dataset citation 和 availability statement。 - **引用核验**：检查参考文献、元数据和论断-引用对齐。 - **系统化写作**：基于 repo、实验结果和文献上下文逐节写作，但未被证据支持的论断必须显式标记。 - **论断台账**：贡献、结果和相关工作对比都应能追溯到证据；否则保留为推测性表述。 - **风格打磨**：减少 AI 痕迹，改善节奏、清晰度和学术语气。 ### 5. 论文自审 投稿前的质量保障工作流。 | 类型 | 名字 | 一句话解释 | |---|---|---| | Skill | `paper-self-review` | 在投稿前系统检查结构、逻辑、引用、图表和合规性。 | **工作方式** - **结构检查**：检查逻辑流、章节平衡和叙事连贯性。 - **逻辑校验**：检查论断-证据对齐、假设清晰度和论证一致性。 - **论断审计**：检查主要论断是否被证据支持，削弱过强表述，并在证据不足时保留不确定性。 - **引用审计**：检查引用准确性与完整性。 - **图表质量**：检查图注/表注完整性、可读性和可访问性。 - **合规性检查**：检查页数限制、格式和披露要求。 ### 6. 投稿与 Rebuttal 投稿准备和审稿回复工作流。 | 类型 | 名字 | 一句话解释 | |---|---|---| | Skill | `review-response` | 把审稿意见组织成基于证据的 rebuttal 工作流。 | | Agent | `rebuttal-writer` | 如果当前运行时可用，可作为起草专业、礼貌且结构清晰 rebuttal 的辅助 agent。 | | Command | `/rebuttal` | 基于审稿意见和现有证据生成带证据锚点的 rebuttal 草稿，未解决项必须显式标出。 | **工作方式** - **投稿前检查**：检查会议/期刊格式、匿名化和清单要求。 - **审稿意见分析**：把审稿意见分类成可执行的问题。 - **回复策略**：决定是接受、反驳、澄清还是补实验。 - **Rebuttal 写作**：生成结构化、基于证据、语气专业的回复文档，并保留证据锚点与未解决项。 ### 7. 录用后处理 论文录用后的会议准备与研究传播工作流。 | 类型 | 名字 | 一句话解释 | |---|---|---| | Skill | `post-acceptance` | 支持论文录用后的报告、海报和传播材料准备。 | | Command | `/presentation` | 生成会议报告的结构和讲解指导。 | | Command | `/poster` | 整理论文内容并生成海报版式与内容指导。 | | Command | `/promote` | 起草面向外部传播的摘要、帖子或长帖内容。 | **工作方式** - **报告准备**：准备报告结构和演示文稿指导。 - **海报整理**：整理海报内容层级和版式。 - **传播内容**：核验声明，按平台起草内容，并可选用 Xquik 做有边界的 X 检索或经确认的发布。 ## 支撑工作流 这些工作流运行在主工作流背后，用来增强整体使用体验。 ### Obsidian 项目知识库 把 Obsidian 当作项目作用域的稳定知识层，而不是随手堆放笔记的地方。 | 类型 | 名字 | 一句话解释 | |---|---|---| | Skill | `obsidian-project-kb-core` | 负责项目级 KB 的初始化、路由、注册表、索引、每日记录和生命周期。 | | Skill | `obsidian-source-ingestion` | 把外部材料写入 `Sources/Papers`、`Sources/Web`、`Sources/Docs`、`Sources/Data`、`Sources/Interviews` 或 `Sources/Notes`。 | | Skill | `obsidian-literature-workflow` | 管理从 `Sources/Papers` 到 `Knowledge`、`Writing`、`Maps/literature.canvas` 的文献工作流。 | | Skill | `obsidian-kb-artifacts` | 处理 wikilink、注册表表格、canvas、可选 `.base` 和链接修复等 Obsidian 原生产物。 | | Command | `/kb-init` | 在 `Research/{project-slug}/` 下初始化以 vault 为中心的 KB。 | | Command | `/kb-status` | 汇总当前已绑定项目 KB 的状态。 | | Command | `/kb-ingest` | 将新的来源材料路由到正确的规范位置。 | | Command | `/kb-log` | 保守更新当天 `Daily/` 和相关项目表面。 | | Command | `/kb-sync` | 运行确定性的 KB 维护，刷新注册表、索引、每日记录和运行时绑定状态。 | | Command | `/kb-links` | 修复或增强规范 KB 笔记之间的 wikilink。 | | Command | `/kb-promote` | 将 Daily 或来源笔记中稳定的内容提升为规范笔记。 | | Command | `/kb-index` | 重建 `02-Index.md` 这个人类导航页。 | | Command | `/kb-lint` | 运行确定性的 KB 健康检查并更新 `_system/lint-report.md`。 | | Command | `/kb-archive` | 归档、分离、清除或重命名 KB 对象，并保持链接与注册表一致。 | | Command | `/kb-map` | 在默认 literature canvas 之外，按需生成或修复显式请求的 KB 产物。 | | Command | `/kb-literature-review` | 从 `Sources/Papers` 生成经过证据门槛的文献综合，并写入 `Knowledge`、可选 `Writing` 和 `Maps/literature.canvas`。 | **工作方式** - 将已有 repo 绑定到 Obsidian vault - 把稳定知识路由进 `Sources / Knowledge / Experiments / Results / Results/Reports / Writing / Daily / Maps` - 以保守方式维护 `Daily/` 和仓库本地绑定元数据 - 把新的来源材料路由进正确的规范笔记 - 防止只有摘要或网页占位来源支撑稳定论断 - 只有在显式请求时才生成额外的 `.base` 或 canvas - 用 `/kb-sync` 做确定性重同步，用 `/kb-links` 做独立的链接修复 **笔记语言配置** 生成和同步 Obsidian 笔记时，语言按以下优先级解析： 1. 项目配置：`.claude/project-memory/registry.yaml` 中的 `note_language` 2. 环境变量：`OBSIDIAN_NOTE_LANGUAGE` 3. 默认值：`en` 说明：文件名目前仍叫 `registry.yaml`，但其磁盘格式实际上是 JSON。 项目级示例： ```json { "projects": { "my-project": { "project_id": "my-project", "vault_root": "/path/to/vault/Research/my-project", "note_language": "zh-CN" } } } ``` 同步时会同时兼容英文和中文 section heading，因此切换配置后，历史英文/中文笔记都可以继续安全更新。 ### 自动化约束工作流 跨平台 hooks 自动执行日常检查与提醒。 **Hook 列表** - `skill-forced-eval.js` - `session-start.js` - `session-summary.js` - `stop-summary.js` - `security-guard.js` **工作方式** - **用户提问前**：评估当前 prompt 应该触发哪些 skills，并补充相关工作流提示。 - **会话开始时**：显示 Git 状态、可用命令和项目记忆上下文。 - **会话结束或停止时**：总结工作内容，并提醒最小维护动作。 - **安全防护**：拦截灾难性命令，并对危险但合理的操作要求确认。 ### 表达与汇报约束层 当任务需要结论先行汇报、具体证据、可见风险或紧凑下一步时，使用可复用的沟通表达层。 | 类型 | 名字 | 一句话解释 | |---|---|---| | Skill | [`expression-skill`](./skills/expression-skill/README.md) | 为技术工作、写作、文档、文件操作和多步骤任务提供结论先行、具体、可核查的表达约束。 | | Skill | [`planning-with-files`](./skills/planning-with-files/SKILL.md) | 让复杂任务把计划、进度与中间发现落到 `task_plan.md`、`notes.md` 和交付文件里，而不是只依赖瞬时对话上下文。 | **工作方式** - 先给结论，不先叙述过程， - 优先使用命令、路径、数量、检查结果和可观察行为，而不是抽象过程词， - 只有在歧义会改变结果时才追问， - 尽早暴露风险、不确定性和破坏性边界， - 对长任务持续给出 step / checkpoint 形式的可见路标， - 对多步骤任务用 `task_plan.md` 和 `notes.md` 做持久化规划，而不是只依赖瞬时上下文。 ### 知识提炼工作流 专门的 agents 可持续提炼论文和竞赛中的可复用知识。 | 类型 | 名字 | 一句话解释 | |---|---|---| | Agent | `paper-miner` | 从高质量论文中提炼可复用的写作知识、结构模式和投稿经验。 | | Agent | `kaggle-miner` | 从优秀 Kaggle 工作流中提炼工程实践和解决方案模式。 | **工作方式** - 从论文中提炼写作模式、会议要求和 rebuttal 策略 - 从 Kaggle 工作流中提炼工程模式和解决方案结构 - 再把这些知识回流进 skills 与 references 中。 ### 技能进化系统 Claude Scholar 也内置了自我改进的 skill 工作流。 | 类型 | 名字 | 一句话解释 | |---|---|---| | Skill | `skill-development` | 创建具备清晰触发条件、结构和渐进展开方式的新技能模块。 | | Skill | `skill-quality-reviewer` | 从内容质量、组织方式、表达风格和结构完整性审查 skill。 | | Skill | `skill-improver` | 根据结构化改进计划持续优化已有 skills。 | **工作方式** - 创建带有清晰触发描述的新 skill - 按多个质量维度审查 skill - 合并改进建议并持续迭代 ## 文档入口 - [MCP_SETUP.zh-CN.md](./MCP_SETUP.zh-CN.md) — Zotero / 浏览器 MCP 配置 - [OBSIDIAN_SETUP.zh-CN.md](./OBSIDIAN_SETUP.zh-CN.md) — Obsidian 项目知识库工作流 - [CLAUDE.md](./CLAUDE.md) — 轻量版 Claude Code 核心指令 - [CLAUDE.zh-CN.md](./CLAUDE.zh-CN.md) — 轻量核心指令的中文 companion 文件 - [settings.json.template](./settings.json.template) — hooks / plugins / MCP 的可选模板 ## 项目规则 Claude Scholar 包含以下方面的项目规则： - 代码风格 - agent 编排 - 安全约束 - 实验可复现性 这些规则体现在仓库附带的 rules 以及 `CLAUDE.md` 中。 ## 贡献 欢迎提交 issue、PR 和工作流改进建议。 如果你想改 installer、Zotero 工作流或 Obsidian 路由，建议在提案中说明： - 用户场景 - 当前限制 - 预期行为 - 兼容性影响 ## 许可证 MIT 许可证。 ## 引用 如果 Claude Scholar 对你的研究或工程工作流有帮助，你可以按下面方式引用： ```bibtex @misc{claude_scholar_2026, title = {Claude Scholar: Semi-automated research assistant for academic research and software development}, author = {Gaorui Zhang}, year = {2026}, howpublished = {\url{https://github.com/Galaxy-Dawn/claude-scholar}}, note = {GitHub repository} } ``` ## 致谢 使用 Claude Code CLI 构建，并由开源社区增强。 ### 参考资料 本项目受到社区优秀工作的启发和构建： - **[everything-claude-code](https://github.com/anthropics/everything-claude-code)** - Claude Code CLI 的综合资源 - **[AI-research-SKILLs](https://github.com/zechenzhangAGI/AI-research-SKILLs)** - 研究导向的技能和配置 - **[expression-skill](https://github.com/Galaxy-Dawn/expression-skill)** - 这里复用了其公开的结论先行表达 skill，用于汇报和回应约束 - **[nature-skills](https://github.com/Yuan1z0825/nature-skills)** - 这里统一复用了其 Nature 风格的章节起草、学术润色、审稿回复和数据可用性 skills，并保留来源引用 这些项目为 Claude Scholar 的研究导向功能提供了宝贵的见解和基础。 --- **面向数据科学、AI 研究和学术写作。** 仓库：[https://github.com/Galaxy-Dawn/claude-scholar](https://github.com/Galaxy-Dawn/claude-scholar)