research-lab-skills

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Published

a month ago

Unified suite of Claude Code skills for academic research: experiment logging, presentations, deep research, paper writing, peer review, and full pipeline orchestration.

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ziyue1129

claude claude-code ai-skills research-log slides presentation academic-research paper-writing peer-review deep-research academic-pipeline

research-lab-skills

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從每日實驗筆記到學術論文發表——一套完整的 Claude Code 研究歷程技能套件。

這是用來做什麼

我建立 research-lab-skills 是一套涵蓋完整學術研究週期的 Claude Code 技能包——從每日實驗日誌、進度簡報，到系統性文獻回顧、論文撰寫與同儕審查。整合兩套互補工具：

Lab 技能（research-log、report-slides、research-mode）—— 實驗日誌、進度簡報、工作模式路由
學術研究技能（ARS）（deep-research、academic-paper、academic-paper-reviewer、academic-pipeline）—— 文獻回顧、論文撰寫、同儕審查、全流程 pipeline

各技能的詳細說明見下方章節。

為什麼需要它

研究室每週要花大量時間製作報告投影片。問題不在於投影片好不好看——大多數簡報工具都能做出漂亮的版面。問題是它們完全不知道這週的投影片應該放什麼。你最後對著空白的簡報，努力回想自己這週到底做了什麼。

這就是我先開發研究日誌機制的原因。當你用結構化格式記錄實驗，AI 就已經知道這週跑了什麼、失敗了什麼、數字長什麼樣、有哪些需要溝通的內容。投影片是那份記錄的自然輸出，而不是研究之外另一件要做的事。

同樣的問題在更深的地方也存在。研究的日常過程——失敗的實驗、架構調整、兩次跑結果之間的決定——往往在論文完成之前就消失了。等到要寫方法論的時候，你已經在靠記憶重建自己當初做了什麼、為什麼這樣做。正式的學術產出流程又往往從頭開始，與那幾個月實際產生洞察的過程完全脫節。

這套工具讓那條線不斷。你的日誌記錄每個決策背後的「為什麼」；lab meeting 的投影片從那份日誌來；論文的方法論章節也從那份日誌來。工作模式（exp → explore → publish）追蹤你在研究週期的哪個階段，自動引導你到正確的工具。

從實驗台到參考文獻，每一步都有跡可循。

技能總覽

| 技能 | 指令 | 功能 | |------|------|------| | research-log | /research-log | 結構化實驗日誌（新增、修訂、索引） | | report-slides | /report-slides | 從日誌自動生成 SVG + PPTX 進度簡報 | | research-mode | /mode | 工作模式路由（exp / daily / explore / report / publish） | | deep-research | /ars-full, /ars-lit-review, … | 13 個 Agent 研究團隊，Socratic / PRISMA / fact-check | | academic-paper | /ars-plan, /ars-outline, … | 12 個 Agent 論文撰寫，含引用驗證 | | academic-paper-reviewer | /ars-review, /ars-re-review | 多視角同儕審查（主編 + 3 位審查者 + DA） | | academic-pipeline | /ars-pipeline | 完整 10 階段 pipeline 協調器 |

完整研究歷程

這套工具的設計核心，是讓每個技能在研究的某個階段發揮作用，並自然銜接到下一個階段。

第一階段 — 每日實驗期（/mode exp）

/mode exp                        # 啟動實驗模式
/research-log add                # 記錄今天的實驗（quick 3 問引導、full 9 節完整）
/report-slides                   # 把本週日誌轉成 SVG + PPTX 進度簡報
/mode end                        # 結束時從 git diff 自動起草下次記錄

日誌的 follows: 欄位把實驗串成可追溯的時間線；amended: 記錄事後的修正；slide_decks: 在生成簡報後自動更新。每次實驗的目標、結果、失敗、下一步都有記錄，等到寫論文的時候，方法論章節和討論章節的素材就自然存在了。

第二階段 — 文獻探索期（/mode explore）

/mode explore
/ars-lit-review "你的主題"       # 13 個 Agent 文獻回顧，含 PRISMA 支援
/ars-socratic                    # 蘇格拉底對話，澄清研究問題
/mode end                        # 整理探索記錄，提取 RQ 與關鍵發現

第三階段 — 論文撰寫與發表期（/mode publish）

/mode publish
/ars-plan                        # 蘇格拉底引導規劃章節結構
/ars-full                        # 12 個 Agent 撰寫完整論文 + 引用驗證
/ars-review                      # 多視角同儕審查
/ars-re-review                   # 修訂後驗收
/ars-pipeline                    # 完整 10 階段 pipeline（含誠信查驗）

日誌如何連接到論文

| 日誌欄位 | 論文對應 | |---------|---------| | Goal + Setup | 方法論 | | Results + Charts | 結果與圖表 | | Failures + Analysis | 討論 / 限制 | | slide_decks: 連結 | 圖表素材 | | follows: 時間鏈 | 研究設計演進說明 |

→ 查看 examples/ 完整範例：三篇涵蓋整個實驗週期的日誌、7 張 SVG 進度簡報（附可編輯 PPTX），展示從日常記錄到報告呈現的完整流程。

安裝

npm（推薦）

npm install -g research-lab-skills
crs init --global          # 全域安裝全部 7 個技能

或用 npx 一次性執行（不需永久安裝 npm 套件）：

npx research-lab-skills init --global

安裝選項：

| 旗標 | 安裝內容 | |------|---------| | （無）| 全部 7 個技能（專案本機 .claude/skills/） | | --global | 全部 7 個技能（全域 ~/.claude/skills/） | | --lab-only | research-log、report-slides、research-mode | | --ars-only | deep-research、academic-paper、academic-paper-reviewer、academic-pipeline | | --ai cursor | 安裝給 Cursor 而非 Claude Code |

crs update --global        # npm 升級後重新安裝
crs uninstall --global     # 移除技能

curl（不需 npm）

# 全部技能（全域）
bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/starpig1129/research-lab-skills/main/install.sh)

# 專案本機
bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/starpig1129/research-lab-skills/main/install.sh) --local

# 只安裝 ARS 技能
bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/starpig1129/research-lab-skills/main/install.sh) --ars-only

# 只安裝 Lab 技能
bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/starpig1129/research-lab-skills/main/install.sh) --lab-only

# 解除安裝
bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/starpig1129/research-lab-skills/main/install.sh) uninstall

安裝後重啟 Claude Code。詳細說明見 docs/SETUP.zh-TW.md。

Lab 技能

`/research-log` — 實驗日誌

實驗日誌不是備忘錄，而是研究過程的記憶體。

實驗往往有三種結局：成功、失敗、或「成功但不是預期中的方式」。這三種都值得記錄，而且通常只有第一種在論文裡出現。日誌讓剩下兩種也被保存下來，讓你未來能回答「為什麼沒試過 X」這個問題。

每篇日誌是一個 Markdown 檔案，帶有 YAML frontmatter：

---
date: 2026-05-18
experiment: bert-finetuned-per-prompt
mode: full
tags: [BERT, fine-tuning, QWK, NLP]
follows: 2026-05-10_esa_baseline_quick
git_head: abc1234
slide_decks: []
amended:
  - date: 2026-05-20
    sections: [Results, Analysis]
    reason: 修正 P3 QWK 計算錯誤，更新後續分析
---

| 指令 | 說明 | |------|------| | /research-log add | 新增記錄（quick 3 問引導、full 9 節完整格式） | | /research-log amend | 修訂現有記錄的某個章節 | | /research-log index | 從 frontmatter 重建 docs/research_log/INDEX.md | | /research-log show [n] | 顯示最近 n 筆記錄的摘要（預設 5） |

`/report-slides` — 進度簡報生成器

讀取日誌記錄，提出投影片大綱讓你確認，再透過三種渲染路徑生成投影片：

[A] Python 腳本 — 資料驅動：長條圖、表格、指標卡、時間線
[B] Mermaid — 流程圖、架構圖、狀態機
[C] Claude SVG — 自由排版的概念圖、文字密集的內容

輸出格式：

slide01_title.svg, slide02_bar_chart.svg, … — 可在向量編輯器中直接修改的 SVG 原始檔
deck.pptx — 16:9 PPTX，原生 SVG 嵌入，可在 PowerPoint / Keynote 中編輯每一個元素
slide_data.json — Path A 的資料來源，用 --slide N 重新渲染單張

PPTX 的可編輯性是設計重點——標題、數字、顏色、佈局，在 PowerPoint 或 Keynote 裡都可以直接調整，不需要回來改原始碼。

首次安裝依賴：

pip install python-pptx
npm install -g @mermaid-js/mermaid-cli   # 選用，Mermaid 圖表

投影片風格： default、minimal、dark、paper

`/mode` — 工作模式

宣告目前的研究模式，調整技能優先順序與工作階段的結尾行為：

| 模式 | 主要技能 | 適用時機 | |------|---------|---------| | exp | research-log（Full 模式）| 跑實驗，想在工作階段結尾自動記錄 | | daily | 無（自由模式） | 輕量筆記、閱讀 | | explore | deep-research | 文獻探索 | | report | report-slides | 生成進度簡報 | | publish | academic-pipeline | 撰寫與投稿論文 |

用 /mode end 結束工作階段，取得預填好的日誌草稿。

學術研究技能（ARS）

AI 是你的副駕駛，不是機長。 這工具不會幫你寫論文。它處理苦工——搜文獻、排格式、驗數據、查邏輯一致性——讓你專注在真正需要你腦子的事：定義問題、選方法、詮釋數據的意義、寫出「我認為」後面那句話。

👉 docs/ARCHITECTURE.md — 完整 pipeline 視圖：流程圖、階段矩陣、品質閘門

👉 docs/SETUP.zh-TW.md — API key、Pandoc/tectonic、跨模型驗證

👉 docs/PERFORMANCE.zh-TW.md — token 預算與費用（15k 字論文約 ~$4–6）

功能概覽

Deep Research（/ars-full、/ars-lit-review、/ars-systematic-review）— 13 個 Agent 研究團隊。蘇格拉底引導、PRISMA 系統性回顧、四索引引用三角驗證（Semantic Scholar + OpenAlex + Crossref + arXiv）。
Academic Paper（/ars-plan、/ars-outline、/ars-abstract）— 12 個 Agent 論文撰寫。風格校準、三層引用 anchor、LaTeX 強化、VLM 圖表驗證。
Academic Paper Reviewer（/ars-review、/ars-re-review）— 7 個 Agent 多視角審查。主編 + 3 位動態審查者 + 魔鬼代言人，讓步門檻協議。
Academic Pipeline（/ars-pipeline）— 10 階段端到端協調器。Stage 2.5 + 4.5 誠信閘門、素材護照、引用存在性查驗。

完整 pipeline

deep-research (socratic/full)
  → academic-paper (plan/full)
    → 誠信查驗 (Stage 2.5)
      → academic-paper-reviewer (full/guided)
        → academic-paper (revision)
          → academic-paper-reviewer (re-review, max 2 rounds)
            → 最終誠信查驗 (Stage 4.5)
              → academic-paper (format-convert → final output)

範例

examples/ 目錄展示日常實驗室歷程記錄的完整樣貌，而不是事後整理的成果報告。

實驗日誌（研究過程記錄）

三篇涵蓋完整實驗週期的日誌——包括失敗、修正、與轉折：

| 日誌 | 模式 | 記錄了什麼 | |------|------|-----------| | 2026-05-10_esa_baseline_quick.md | Quick | 第一天的基準測試，QWK=0.674，發現 zh-TW 遷移困難 | | 2026-05-18_bert_finetuned_full.md | Full | Fine-tuning 實驗，含失敗的嘗試與 P3 修正記錄（amended:） | | 2026-05-25_crosslingual_eval_full.md | Full | 跨語言評估，DIF 公平性分析，兩筆修訂記錄 |

進度簡報（自動從日誌生成）

對應以上日誌的 7 張週報投影片，同時輸出 SVG 原始檔與可編輯 PPTX：

| 投影片 | 類型 | 說明 | |--------|------|------| | slide01_title.svg | Title | 標題頁 | | slide02_two_column.svg | Two-column | 問題背景與研究方向 | | slide03_timeline.svg | Timeline | 三週實驗時間線（含 amended 標記） | | slide04_bar_chart.svg | Bar chart | EN vs. zh-TW QWK 跨模型比較 | | slide05_table.svg | Table | 模型效能對比（DIF 公平性標記） | | slide06_metric_cards.svg | Metric cards | 4 個關鍵指標 | | slide07_conclusion.svg | Conclusion | 結論與後續步驟 |

資料來源：slide_data_weekly_progress.json

專案結構

docs/research_log/
  INDEX.md                              ← 自動生成（勿直接編輯）
  2026-05-25_crosslingual_eval_full.md

docs/slides/
  _style.md                             ← 專案預設風格（選用）
  reports/
    2026-05-25_weekly/
      slide01_title.svg
      deck.pptx                         ← 可在 PowerPoint/Keynote 直接編輯
      slide_data.json

scripts/
  generate_slides.py                    ← 首次使用時從 skill 複製
  to_pptx.py

授權與來源

本專案採用 CC BY-NC 4.0 授權。

Lab 技能（research-log、report-slides、research-mode）— ZI-YUE,CHAO（CC BY-NC 4.0）
學術研究技能（deep-research、academic-paper、academic-paper-reviewer、academic-pipeline）— 原作 Cheng-I Wu（Imbad0202）（CC BY-NC 4.0）

詳見 LICENSE 與 NOTICE.md。

貢獻者

ZI-YUE,CHAO — Lab 技能作者與本專案維護者

吳政宜 (Cheng-I Wu) — ARS 原作者

aspi6246、mchesbro1、cloudenochcsis、eltociear（日文翻譯）、xpfo-go（簡中翻譯）— ARS 貢獻者

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research-lab-skills

這是用來做什麼

為什麼需要它

技能總覽

完整研究歷程

安裝

npm（推薦）

curl（不需 npm）

Lab 技能

/research-log — 實驗日誌

/report-slides — 進度簡報生成器

/mode — 工作模式

學術研究技能（ARS）

功能概覽

完整 pipeline

範例

實驗日誌（研究過程記錄）

進度簡報（自動從日誌生成）

專案結構

授權與來源

貢獻者

`/research-log` — 實驗日誌

`/report-slides` — 進度簡報生成器

`/mode` — 工作模式