MUHUB·项目档案
返回首页Academic Research Skills 是一个基于 Claude Code 的开源插件，通过 32 个 AI Agent 协同工作，覆盖学术论文从选题、文献检索、写作、同行评审到定稿的全流程。项目强调 AI 作为辅助工具，而非替代研究者，并内置反幻觉、反谄媚等质量控制机制。
项目已收录到 MUHUB 项目库
来自项目发现队列的候选线索，已完成首次建档。
一个为 Claude Code 设计的开源插件，提供 4 个核心模块（Deep Research、Academic Paper、Academic Paper Reviewer、Academic Pipeline），共 32 个 AI Agent，自动化科研中的重复性工作，如文献检索、格式校对、引用验证、同行评审模拟等。 适合：学术研究者（研究生、博士后、教授）、需要高效完成论文写作和审稿流程的科研人员、对 AI 辅助学术写作感兴趣的技术用户。 典型使用场景：从零开始撰写学术论文，包括选题、文献综述、全文写作、修订；模拟同行评审，获取多角度反馈（主编+审稿人+唱反调角色）；自动检查引用真实性、数据一致性、逻辑漏洞；生成符合顶会要求的 AI 使用披露声明；学习研究者写作风格并辅助后续写作。
本项目页基于网络公开信息整理，如有侵权，请联系我们。
暂无代码仓库数据
点击「刷新仓库数据」从 GitHub / Gitee 拉取指标。
暂无官方媒体信息。后续将展示项目方官网、公众号、新媒体账号等公开入口。
暂无运营信息。后续将展示项目方主动披露的运营数据、更新动态、用户规模、融资进展等信息。