Awesome Agent Skills for Empirical Research
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Stanford REAP × CoPaper.AI · 实证研究 AI 工具的学术工业级产品 由斯坦福实证研究方法论团队打造，覆盖从数据清洗到顶刊投稿的完整工作流
实证研究全流程 AI Agent Skills 大全 — 收录 119 个 GitHub 仓库 / 覆盖 23,000+ Skills
A curated, opinionated list of 119 GitHub repositories and 23,000+ AI Agent Skills for empirical research in economics, political science, sociology, psychology, public health, education, management, finance, and public policy — organized by research workflow, from topic selection to journal submission.
2026 年，实证研究的工作方式正在被重新定义。
CoPaper.AI —— 由 Stanford REAP（中国经济与制度研究中心）研究者团队孵化的实证研究 AI 助手——已经做到 20 分钟完成一篇主流期刊级别的实证论文：从数据导入、描述性统计、因果推断模型、稳健性检验到结果表格，一步到位。这背后的秘密不是更强的模型，而是 Skills：把资深研究者的方法论经验编码成结构化工作流，让 AI 知道"一个完整的 DID 分析应该包含哪些步骤"，而不是每次都等你一步步提醒。
这个仓库，是我们在构建 CoPaper.AI 过程中整理的一份 Agent Skills 全景图。我们把散落在 GitHub、社区和学术圈的数百个 Skills 仓库和上万个 Skills 按实证研究流程梳理归类，方便你按需取用。
🎓 三层信用锚点 · 为什么是我们做这件事
| 层级 | 锚点 | 抓手 |
|---|---|---|
| 🏛️ 学术血统 | Stanford REAP / SCCEI 中国经济与制度研究中心 | 实证经济学方法论领域的学术研究背景，研究者团队在顶刊有持续发表传统 |
| 🔧 工程落地 | CoPaper.AI 实证研究 AI 助手 | 内置 20 个经济学方法论 Skills（DID/IV/RDD/PSM/DML 等），Supervisor + 4 子代理多智能体架构，一句话触发，结果自动输出 |
| ⚙️ 开源引擎 | StatsPAI —— CoPaper.AI 的因果推断引擎 | 900+ 函数 · 一个 import statspai as sp · JOSS 投稿中 · MIT 开源。CoPaper.AI 跑出的每一个 DID/IV/RD/SCM 估计都由 StatsPAI 驱动；这份 Skills 大全本身也是 StatsPAI 生态的一部分 |
🔒 可信使用：本仓库 52 个 Skill / 2,940+ 文件经系统性安全扫描 —— 52/52 全部 CLEAN，零 FLAGGED，零网络外泄、零反向 shell、零 prompt 注入。
💡 想要开箱即用？ 不必自己拼装 Skills —— 直接试试 → copaper.ai，让 Stanford 研究方法论团队为你做完整的实证流水线。
🆕 更新日志
- 📕 skills/50-brycewang-aer-skills：本仓库原创姊妹项目 brycewang-stanford/AER-skills 整仓 vendor 进来，按 StatsPAI 同款
scripts/sync-aer-skills.sh+.github/workflows/sync-aer-skills.yml周一 06:00 UTC 自动跑 diff → 漂移则开 PR 的闭环。抓手很明确：Top-5 经济学（AER / AER:Insights / AEJ 全家桶）的投稿专用 skill stack，把 StatsPAI / 00.x 那套"跑分析"延伸到"写论文"。- 🧱 9 个 skill 全链路覆盖投稿流水线：
aer-topic-selection（选题路由 AER vs Insights vs AEJ）→aer-identification（识别策略审计：现代 DiD / 弱 IV / 边界 RDD 避雷）→aer-robustness（审稿人导向稳健性矩阵）→aer-introduction（Keith Head 五段式 intro）→aer-tables-figures（AER booktabs 排版）→aer-replication（AEA Data and Code Availability Policy 复现包，openICPSR 合规）→aer-submission（投稿 preflight：100 词 abstract、disclosure、cover letter）→aer-rebuttal（R&R 回复信，针对revised manuscript 而非旧稿）→aer-workflow（总调度，告诉你下一步用哪个 skill）。 - 🆚 与现有 skill 的差异化：StatsPAI / 00.x 解决"如何把分析跑对"；AER-skills 解决"如何把论文写到 Top-5 录用门槛"——AER 100 词 abstract / AER:Insights 7000 词上限 / 45% desk rejection / AEA mandatory replication 这些 Top-5 特定约束，通用 scientific-writing skill（Nature-Paper-Skills 等）一律不覆盖。identification-first：先审识别策略，识别脆，再多 prose 也救不回来。
- 🔁 vendor sync 闭环：
git clone --depth=1上游 →rsync -a --delete --exclude='.git'整仓镜像 → 对比 before/after 内容 hash，无漂移 exit 0，有漂移 exit 1 触发peter-evans/create-pull-request@v6开chore/sync-aer-skillsPR。支持手动workflow_dispatch，需要立即同步时一键触发。 - License: MIT —— 同 StatsPAI / 00.x 一致，可商可学。
- 首版上游 commit：
7e9c44d（2026-05-25，含 modern-aer-exemplars.md 30+ 篇分子领域典范）。
- 🧱 9 个 skill 全链路覆盖投稿流水线：
- 🇨🇳 skills/49-voidborne-d-humanize-chinese：由 @voidborne-d 通过 PR #5 贡献，按
LICENSE + README-original.md + SKILL.md三件套 vendor 进仓库。同时提供 SKILL.md 和独立 Python CLI：17 类中文 AI 模式检测 + 7 风格改写器（academic / novel / blog / 小红书 / 微信 等）+ LR ensemble 程序化打分，长度 ≥1500 字自动切长篇 LR，HC3 100 短问答基准 95% 正确分离。License: MIT (Non-Commercial) —— 非标准修改版 MIT，明确禁商用（SaaS / 付费 API / 商业产品集成），下游使用请注意。 - 🤝 欢迎社区 PR：本仓库长期开放收录有价值的实证研究类 Skill / Agent / 工具。无论是你自己开发的还是发现的好工具，欢迎提 PR —— 我们会继续保持收录，认真审查每一条贡献，让这份清单成为社区共建的资产。流程参见 Contributing。
- 🛡️ SECURITY-SCAN-REPORT.md：对仓库内 52 个 Skill / 2,940+ 文件完成系统性安全审查，未发现任何恶意 prompt、病毒、木马或其他恶意内容。结论先行：可以放心使用本仓库内任意 Skill。
- 🔍 六阶段多层防御：(1) 13 类风险模式自动化 grep（pipe-to-shell / 反向 shell / 凭据外泄 / 解码执行 / 挖矿 RAT 签名 / Prompt 注入等）→ (2) 6 个含 hook 的 skill、40+ hook 脚本 100% 人工核查 → (3) 三 Agent 并行审查 SKILL.md / agent 定义 / reference 文档 → (4) 补充完整性检查（隐藏 Unicode / 编码异常 / 极长行 / HTML 注入 / 网络相关 import）。
- 📊 结果分布：所有看似敏感的命中均为三类合法内容 —— 防御性安全规则（deny rule、bash-safety hook、凭据检测器）、合法学术 API 调用（arXiv / CrossRef / PubMed / FRED / World Bank 等）、标准 Claude Code 本地 hook（脚手架 / 状态保存 / context 监控，全部本地操作、零网络 IO）。
- 🔑 关键洞察：17-DAAF 反而是这批 Skill 中"安全意识最强"的参考样板（14 个防御 hook + 32 条 deny rule + 主动凭据扫描）；规模最大 ≠ 风险最高。
- 📈 可视化信息图：报告内嵌 5 张 zhihu 风格信息图（总览 / 六阶段方法论 / 威胁矩阵 / Top 5 规模分布 / 二轮补扫），3 秒可懂。
- 详见 完整安全扫描报告。
- 📗 Full Empirical Analysis Skill — R：与 StatsPAI / 00.1 / 00.2 形成同日四联的 R 版本，放在
skills/00.3-Full-empirical-analysis-skill_R/—— 第 0.3 位，覆盖 R 与 Quarto 用户。- 🧱 现代 tidyverse + fixest 生态：
dplyr/tidyr/haven处理数据；fixest::feols/feglm/fepois作为面板/IV/DID 主力（一行代码搞定 HD FE + 多向 cluster + IV）；did::att_gt+fixest::sunab+didimputation::did_imputation+synthdid+DIDmultiplegtDYN+bacondecomp+HonestDiD处理现代 DID；rdrobust/rddensity/rdmulti/rdlocrand处理 RD；Synth/gsynth/tidysynth/synthdid处理合成控制；MatchIt/WeightIt/cobalt/ebal处理匹配；grf::causal_forest+DoubleML处理 ML 因果；mediation::mediate+lavaan::sem处理中介；marginaleffects::avg_slopes/plot_slopes处理后估计；modelsummary/kableExtra/gt/flextable出版级表格；ggplot2+iplot+binsreg+cowplot+patchwork出图；Quarto一键生成 PDF/HTML/Word 一体化报告。 - 🔁 8 步 R 闭环（与 00.1 / 00.2 同结构）：(1) 数据导入与清洗（
read_dta+clean_names+naniar::vis_miss+mice+validate/assertr）→ (2) 变量构造（mutate+across+DescTools::Winsorize+scale+arrange %>% group_by %>% lag/lead）→ (3) 描述统计（gtsummary::tbl_summary+modelsummary::datasummary_balance+psych::corr.test+corrplot/ggcorrplot）→ (4) 12 类诊断检验（shapiro.test/tseries::jarque.bera.test/lmtest::bptest/dwtest/bgtest/car::vif/tseries::adf.test/kpss.test/plm::pbgtest/pcdtest/phtest/lmtest::resettest）→ (5) 12 类估计器（feols+AER::ivreg+did::att_gt+fixest::sunab+didimputation+synthdid+rdrobust+tidysynth+gsynth+MatchIt+WeightIt+ebal+grf::causal_forest+DoubleML+sampleSelection::heckit+quantreg::rq+lavaan::sem）→ (6) 稳健性（modelsummary出 M1–M6 +clubSandwich多 clust
- 🧱 现代 tidyverse + fixest 生态：