Skill: smseow001/ai-research-tools (version 1.0.0)

# AI 科研工具全景指南 > 论文复现 · 自主研究 · 审稿提效 · 多智能体协作 --- ## 一、核心定位 本技能整合 AI 科研工具完整生态，覆盖： - 数据获取提速 · 论文复现实战 · 审稿回复提效 · 多智能体系统 · 聚合平台 ⚡ **核心理念**：AI 是科研效率放大器，承担耗时基础工作，研究者保留核心判断。 --- ## 二、数据获取提速 ### 2.1 MCP 接口方案 | 项目 | 详情 | |------|------| | **核心能力** | 对接国内外多类学术、政府数据源 | | **效率提升** | 找数据：1个月 → 1次 MCP 操作 | | **代表工具** | MCP 协议（Model Context Protocol）| **MCP 优势**： - 标准化接口，一次配置多源调用 - 支持中文环境（人大 DeepAnalyze） - 实时更新数据源 ### 2.2 人大 DeepAnalyze | 项目 | 详情 | |------|------| | **出品** | 中国人民大学 | | **核心能力** | 自主完成：找数据 → 跑分析 → 写报告 | | **适用环境** | 中文环境（国内数据/政策研究）| **典型流程**： ``` 用户输入研究问题 → DeepAnalyze 自动找数据 → 跑统计分析 → 生成完整报告 → 输出结论 ``` --- ## 三、论文复现实战 ### 3.1 Stata Skill 复现方案 | 项目 | 详情 | |------|------| | **速度** | 10 分钟复现 AER 顶刊论文 | | **方法** | Stata 代码 → Python 转译 | | **验证结果** | 核心系数、标准误、显著性水平全部匹配 ✅ | **技术细节**： - 保留原始 Stata 逻辑 - Python 语法等价转换 - 自动对标显著性阈值 ### 3.2 三大自主研究系统 #### 🧪 Agent Laboratory | 项目 | 详情 | |------|------| | **Star** | 5500+ ⭐ | | **效果** | 降低研究成本 **84%** | | **定位** | 端到端研究助手 | #### 🧪 AI-Scientist-v2 | 项目 | 详情 | |------|------| | **突破** | 首篇 AI 撰写且通过同行评审的论文 ✅ | | **意义** | AI 科研产出获学术界认可 | #### 🧪 ARIS | 项目 | 详情 | |------|------| | **能力** | 隔夜完成自主研究 | | **适用** | 紧急研究任务 / 快速文献综述 | --- ## 四、审稿回复提效 ### 4.1 三大提效工具 #### 📝 review-response | 功能 | 说明 | |------|------| | **自动分类** | 智能识别审稿意见类型 | | **起草回复** | 按类别生成回复草稿 | | **效率提升** | 审稿周期 6-8 个月 → **2 周** | #### 📝 ai-research-feedback | 功能 | 说明 | |------|------| | **AI 审稿模拟** | 6 个 AI 代理模拟顶刊审稿流程 | | **覆盖维度** | 方法论 / 数据 / 创新性 / 写作 | #### 📝 paper-slide-deck | 功能 | 说明 | |------|------| | **一键转 PPT** | 论文内容自动生成演示文稿 | | **适用场景** | 会议报告 / 答辩 / 组会分享 | ### 4.2 审稿回复周期对比 ``` 传统方式：6-8 个月 ↓ AI 辅助：2 周 效率提升：10-20x ``` --- ## 五、多智能体系统 ### 5.1 角色分离分工模式 #### CoPaper.AI ``` Supervisor（统筹） ├── 选题代理 ├── 分析代理 ├── 写作代理 └── 审核代理 ``` **优势**：各司其职，减少 AI "幻觉"，提高整体质量 #### 港大 AI-Researcher | 能力 | 说明 | |------|------| | **端到端** | 从文献 → 论文全流程 | | **适用** | 英文论文 / 国际期刊 | #### 人大 DeepAnalyze | 能力 | 说明 | |------|------| | **中文环境** | 国内数据/政策研究 | | **自主实证** | 自动建模 + 分析 + 报告 | ### 5.2 多智能体架构优势 | 传统方式 | 多智能体协作 | |---------|-------------| | 单 AI 输出，质量不稳定 | 角色分工，互相校验 | | 人工协调多个工具 | Supervisor 自动调度 | | 容易出现 AI 幻觉 | 审核代理降低错误率 | --- ## 六、聚合生态平台 ### 6.1 三大平台对比 | 平台 | Skills 数量 | Star 数 | 特色 | |------|------------|---------|------| | **ClawHub** | 13,729+ | - | OpenClaw 官方生态 | | **VoltAgent** | 5,400+ | 44,791 ⭐ | 多智能体框架 | | **antigravity** | 1,340+ | 30,578 ⭐ | 轻量级聚合 | ### 6.2 配套资源 | 资源 | 说明 | |------|------| | 官方指南 | 快速上手教程 | | 学术讲座 | 视频教学 | | 因果推断入门教材 | 方法论基础 | --- ## 七、AI vs 人类分工 ### 7.1 AI 承担的工作 | 类型 | 占比 | AI 能力 | |------|------|--------| | **数据查找** | 80% | MCP 接口自动抓取 | | **代码转译** | 90% | Stata → Python | | **文献整理** | 70% | 自动摘要 + 分类 | | **统计分析** | 75% | 自动化建模 | | **审稿分类** | 80% | NLP 智能分类 | | **PPT 生成** | 85% | 一键转换 | ### 7.2 人类保留的工作 | 工作 | 原因 | |------|------| | **研究问题定义** | 需要领域直觉和创造力 | | **结论解读** | 需要判断实际意义 | | **学术贡献定性** | 需要主观评估创新性 | | **同行评审** | 人类信用背书 | --- ## 八、使用场景速查 | 场景 | 推荐工具 | |------|---------| | 复现 AER 顶刊论文 | Stata Skill + Python 转译 | | 快速文献综述 | ARIS（隔夜完成）| | 审稿回复 | review-response + ai-research-feedback | | 论文转 PPT | paper-slide-deck | | 中文实证研究 | 人大 DeepAnalyze | | 全流程自主研究 | Agent Laboratory | | AI 生成论文（首篇同行评审）| AI-Scientist-v2 | | 多智能体协作写论文 | CoPaper.AI | | 数据获取 | MCP 接口 | --- ## 九、快速上手指南 ### 第一步：配置数据源（MCP） ```bash # 安装 MCP 工具 npx clawhub@latest install mcp-tools # 配置学术数据源 openclaw mcp add academic --connector arxiv --connector semantic-scholar ``` ### 第二步：选择复现工具 ```bash # 安装 Stata Skill npx clawhub@latest install stata-skill # 使用 Python 转译 stata-to-python --input paper.do --output paper.py ``` ### 第三步：使用审稿工具 ```bash # 安装审稿回复助手 npx clawhub@latest install review-response # 一键转 PPT npx clawhub@latest install paper-slide-deck ``` --- ## 十、注意事项 ``` ✅ 正确姿势： - AI 承担耗时基础工作 - 人类保留核心判断 - 交叉验证 AI 生成的结论 ⚠️ 注意事项： - AI 可能产生"幻觉"，需人工审核 - 论文中使用 AI 生成内容需声明 - 遵守各平台使用条款 ``` --- ## 十一、与其他技能的关联 | 本技能 | 关联技能 | 关系 | |--------|---------|------| | AI科研工具 | `mckinsey-frameworks` | 战略分析框架辅助研究设计 | | AI科研工具 | `thinking-knowledge-system` | 思考四层次（问题定义）| | AI科研工具 | `knowledge-system-guide` | 知识体系构建（文献管理）| | AI科研工具 | `investor-reading-list` | 投资研究（金融论文复现）| --- ## 十二、使用方式 ### 触发场景 ``` 用户说「复现一篇 AER 论文」→ Stata Skill + 转译流程 用户说「快速做文献综述」→ ARIS 工具 用户说「帮我回复审稿意见」→ review-response 用户说「论文转 PPT」→ paper-slide-deck 用户说「AI 能帮我做研究吗」→ 展示完整工具链 用户说「多智能体研究系统」→ CoPaper.AI / 港大 AI-Researcher ``` ### 组合使用 ``` 用户：「我想做一篇关于中国资本市场的实证论文」 → 人大 DeepAnalyze（数据 + 分析） → Stata Skill（复现方法） → review-response（审稿回复） → paper-slide-deck（答辩展示） ``` --- *本技能整合 AI 科研工具完整生态，助力高效学术研究*


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