🔬 A curated collection of 23,000+ agent skills for empirical research across 8 social science disciplines. | 精选 23,000+ AI Agent 技能库,覆盖8大社会科学学科的实证研究。CoPaper.AI 20分钟完成一篇可复现的规范实证论文,并支持用户上传 Skills。-- Maintained by CoPaper.AI from Stanford REAP.
# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/brycewang-stanford/Awesome-Agent-Skills-for-Empirical-ResearchGuides for using ai agents skills like Awesome-Agent-Skills-for-Empirical-Research.
Last scanned: 5/7/2026
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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。
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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"。
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)。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-skills PR。支持手动 workflow_dispatch,需要立即同步时一键触发。7e9c44d(2026-05-25,含 modern-aer-exemplars.md 30+ 篇分子领域典范)。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。skills/00.3-Full-empirical-analysis-skill_R/ —— 第 0.3 位,覆盖 R 与 Quarto 用户。
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。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