Claude Scholar：AI学术研究全流程助手

Dawna
1 阅读7分钟

简介

Claude Scholar是一个面向 Claude Code CLI 的个人配置系统，提供丰富的技能、命令、代理和钩子，针对以下场景优化：

  • 学术研究 - 想法生成 → 实验 → 结果分析 → 论文写作 → 审稿回复 → 会议准备
  • 软件开发 - Git 工作流、代码审查、测试驱动开发、ML 项目架构
  • 插件开发 - Skill、Command、Agent、Hook 开发指南与质量评估
  • 项目管理 - 规划文档、代码规范、跨平台钩子驱动的自动化工作流

核心工作流

完整的学术研究生命周期 - 从想法到发表的 7 个阶段。

1. 研究构思

系统化的研究启动，包含想法生成和文献综述：

工具: research-ideation skill + literature-reviewer agent

流程:

  • 5W1H 头脑风暴: What, Why, Who, When, Where, How → 结构化思维框架
  • 文献综述: arXiv + Semantic Scholar 集成 → 自动化论文搜索和分类
  • Gap 分析: 5 种类型（文献、方法论、应用、跨学科、时间）→ 识别研究机会
  • 研究问题: SMART 原则 → 制定具体、可衡量的问题

命令: /research-init "topic" → 启动完整的研究启动工作流

2. ML 项目开发

可维护的 ML 项目结构，用于实验代码：

工具: architecture-design skill + code-reviewer agent + git-workflow skill

流程:

  • 结构: Factory & Registry 模式 → 配置驱动模型（仅 cfg 参数）→ 由 rules/coding-style.md 强制执行
  • 代码风格: 200-400 行文件 → 需要类型提示 → 配置使用 @dataclass(frozen=True) → 最多 3 层嵌套
  • 调试 (bug-detective): Python/Bash/JS 的错误模式匹配 → 堆栈跟踪分析 → 反模式识别
  • Git: Conventional Commits (feat/scope: message) → 分支策略（master/develop/feature）→ 使用 --no-ff 合并

命令: /plan, /commit, /code-review, /tdd

3. 实验分析

实验结果的统计分析和可视化：

工具: results-analysis skill + data-analyst agent

流程:

  • 数据处理: 自动化清理和预处理实验日志
  • 统计检验: t-test, ANOVA, Wilcoxon signed-rank → 验证显著性
  • 可视化: matplotlib/seaborn 集成 → 发表级图表（折线图、柱状图、热图）
  • 消融实验: 系统化组件分析 → 理解每个部分的贡献

命令: /analyze-results <experiment_dir> → 生成带有图表和统计数据的分析报告

4. 论文写作

从模板到最终草稿的系统化论文写作：

工具: ml-paper-writing skill + paper-miner agent + latex-conference-template-organizer skill

流程:

  • 模板准备: 下载会议 .zip → 提取主文件 → 删除示例内容 → 输出适合 Overleaf 的干净结构
  • 引文验证 (citation-verification): 多层验证（格式 → API → 信息 → 内容）→ 防止幻觉引用
  • 系统化写作: 叙事框架 → 5 句式摘要公式 → 分节起草与反馈循环
  • 去 AI 化处理 (writing-anti-ai): 移除夸大象征、宣传语言、模糊归因 → 添加人性化声音和节奏 → 双语支持（中英文）

会议: NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, AAAI, Nature, Science, Cell, PNAS

5. 论文自审

提交前的质量保证：

工具: paper-self-review skill

流程:

  • 结构检查: 逻辑流畅性、章节平衡、叙事连贯性
  • 逻辑验证: 论证合理性、主张-证据对齐、假设清晰性
  • 引文审计: 引用准确性、适当归属、引文完整性
  • 图表质量: 视觉清晰度、标题完整性、色彩无障碍性
  • 写作润色: 语法、清晰度、简洁性、学术语气
  • 合规性: 页数限制、格式要求、伦理披露

6 项检查清单 → 系统化质量评估

6. 论文提交与 Rebuttal

论文提交和审稿意见回复：

工具: review-response skill + rebuttal-writer agent

提交流程:

  • 提交前检查: 会议特定检查清单（NeurIPS 16 项、ICML 更广泛影响、ICLR LLM 披露）
  • 格式检查: 页数限制、匿名化、补充材料
  • 最终审查: 校对、检查引用、验证图表

Rebuttal 流程:

  • 审稿意见分析: 解析并分类评论（主要/次要/错字/误解）
  • 回复策略: 接受/辩护/澄清/实验 → 针对每种评论类型的定制方法
  • Rebuttal 写作: 结构化回复，包含证据和推理
  • 语气管理: 专业、尊重、基于证据的语言

命令: /rebuttal <review_file> → 生成完整的 rebuttal 文档和实验计划

7. 录用后处理

会议准备和研究推广：

工具: post-acceptance skill

流程:

  • 演讲: 幻灯片创建指导（15/20/30 分钟格式）→ 视觉设计原则 → 叙事结构
  • 海报: 学术海报模板（A0/A1 尺寸）→ 布局优化 → 视觉层次
  • 推广: 社交媒体内容（Twitter/X, LinkedIn）→ 博客文章 → 新闻稿 → 研究摘要

命令: /presentation, /poster, /promote → 自动化内容生成

支撑工作流

这些工作流在后台运行，增强主要工作流。

1. 自动化执行工作流

跨平台钩子（Node.js）自动化工作流执行：

会话开始 → 技能评估 → 会话结束 → 会话停止

  • skill-forced-eval (skill-forced-eval.js): 在每次用户提示之前 → 动态扫描所有可用技能（本地 + 插件）→ 强制评估每个技能 → 要求实现前激活 → 确保不遗漏相关技能
  • session-start (session-start.js): 会话开始时 → 显示 Git 状态、待办事项、可用命令、包管理器 → 一目了然地展示项目上下文
  • session-summary (session-summary.js): 会话结束时 → 生成全面的工作日志 → 总结所做的所有更改 → 提供下一步的智能建议
  • stop-summary (stop-summary.js): 会话停止时 → 快速状态检查 → 检测临时文件 → 显示可操作的清理建议

跨平台: 所有钩子使用 Node.js（非 shell 脚本），确保 Windows/macOS/Linux 兼容性。

2. 知识提取工作流

两个专门的挖掘代理持续提取知识以改进技能：

  • paper-miner (agent): 分析研究论文（PDF/DOCX/arXiv 链接）→ 提取写作模式、结构见解、会议要求、审稿意见回复策略 → 使用分类条目更新 ml-paper-writing/references/knowledge/（structure.md、writing-techniques.md、submission-guides.md、review-response.md）
  • kaggle-miner (agent): 研究获胜的 Kaggle 竞赛解决方案 → 提取竞赛简介、前排方案详细技术分析、代码模板、最佳实践 → 更新 kaggle-learner skill 的知识库（references/knowledge/[domain]/ 目录，按 NLP/CV/Time Series/Tabular/Multimodal 分类）

知识反馈循环: 每篇分析的论文或解决方案都会丰富知识库，创建一个随您研究进化的自我改进系统。

3. 技能进化系统

维护和改进技能的 3 步持续改进循环：

skill-development → skill-quality-reviewer → skill-improver

  1. 开发 (skill-development): 创建具有正确 YAML frontmatter 的技能 → 清晰的描述和触发短语 → 渐进式披露（精简的 SKILL.md，详细信息在 references/）
  2. 审查 (skill-quality-reviewer): 4 维质量评估 → 描述质量（25%）、内容组织（30%）、写作风格（20%）、结构完整性（25%）→ 生成优先修复的改进计划
  3. 改进 (skill-improver): 合并建议更改 → 更新文档 → 根据反馈迭代 → 自动读取并应用改进计划

适用人群

🎓 研究生/博士生：系统化论文写作，代码管理
👨‍🔬 研究员：从实验到发表的完整工作流
👨‍💻 数据科学家：实验可复现，代码规范化
🚀 ML 工程师：项目架构，团队协作

贡献

这是个人配置，欢迎：

  • Fork 并为你自己的研究进行调整
  • 提交错误报告
  • 通过问题建议改进

许可证

MIT License

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作品的启发和构建：

  • everything-claude-code - Claude Code CLI 的综合资源
  • AI-research-SKILLs - 研究导向的技能和配置

这些项目为 Claude Scholar 的研究导向功能提供了有价值的见解和基础。

总结

Claude Scholar 不仅仅是一个配置集合，它是一套完整的研究工作方法论。通过自动化钩子强制执行最佳实践，通过专业技能提供领域知识，通过智能代理处理复杂任务，通过知识进化持续改进。

从今天开始，让 Claude Code 成为你研究工作的得力助手。

仓库地址：github.com/Galaxy-Dawn…

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