Maintainer of this skill?
by YCC-Lover
面向科研新手的 Codex 科研协作技能集：选题、文献检索与阅读、论文写作、自然润色、审稿返修和可编辑学术汇报。结合 Research-Starter-Kit 原创教程，用 1 个总入口与 6 个专业模块推进研究。 Research training, writing & editable presentations for Codex.
# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/YCC-Lover/research-starter-skillsGuides for using ai agents skills like research-starter-skills.
See how research-starter-skills compares with popular alternatives.
research-starter-skills is an open-source ai agents skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built by YCC-Lover. 面向科研新手的 Codex 科研协作技能集：选题、文献检索与阅读、论文写作、自然润色、审稿返修和可编辑学术汇报。结合 Research-Starter-Kit 原创教程，用 1 个总入口与 6 个专业模块推进研究。 Research training, writing & editable presentations for Codex. It has 53 GitHub stars.
research-starter-skills's catalog security scan is still queued. You can run an instant dependency and prompt-injection check now with the "Scan for vulnerabilities" button above.
Clone the repository with "git clone https://github.com/YCC-Lover/research-starter-skills" and add it to your Claude Code skills directory (see the Installation section above).
research-starter-skills is primarily written in Python. It is open-source under YCC-Lover on GitHub, so you can review or fork the full source.
Yes. SkillsLLM lists many other AI Agents skills you can browse and compare side by side. Open the AI Agents category from the badge at the top of this page, or use the Related Skills and comparison links further down to weigh research-starter-skills against similar tools.
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Available after the catalog security scan passes.
⚠️ Third-Party Software Notice
This skill is third-party open-source software developed and hosted independently on GitHub. SkillsLLM is an informational directory and does not control or maintain the underlying repository.
Any security checks, ratings, or warnings displayed by SkillsLLM are automated and limited in scope. They do not constitute a security certification or guarantee that the software is safe, error-free, or free from malicious code, vulnerabilities, compromised dependencies, or prompt-injection risks.
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科研入门、论文写作与学术汇报，连接到你正在做的研究。
刚进课题组，缺少系统的科研训练或持续指导，不知道论文从哪里找、读完怎样形成问题、结果怎样写成论证？这里把科研方法整理为 1 个总入口 + 6 个专业模块，让 Codex 从你现有的一句话、一份笔记或一段草稿开始，陪你完成眼前的任务。
读 Research-Starter-Kit 的对应原创教程理解方法，再用本项目的 skills 处理自己的材料。从选题、检索与阅读，到自然润色、审稿返修、可编辑科研汇报和学术交流，按需要进入相应阶段。
三步开始 · 下载最新版 · 查看实际交付 · 文档导航 · English
科研方法源于原项目的 19 篇教程；本仓库由 YCC-Lover 独立提炼、适配与扩展维护。来源与致谢
概念图由本项目使用 GPT-image 生成，不是软件界面或研究数据。生成说明 · 更多展示场景
| 你当前的问题 | 可以一起完成的成果 |
|---|---|
| 导师给了方向，但不知道下一步做什么 | 一张能带去组会的问题卡、最小材料请求与下一步行动 |
| 读了几篇论文，却写不出自己的观点 | 方法与证据对照、分歧梳理和有来源的综合段落 |
| 有结果和草稿，但论证不清、语言生硬 | 可替换正文、自然润色、作者语气匹配与章节联动清单 |
| 要返修、汇报或答辩，材料还很零散 | 有证据的回复、可编辑 PPTX、逐页讲稿与一问一答练习 |
没有完整计划也能起步。已有明确任务时，直接处理当前文本或文件；只想检查时，给出发现与建议，不自动改稿。
在 最新发布页 下载 Assets 中的 research-starter-skills-v<版本>.zip，解压后在含 catalog.json 的目录运行：
python scripts/install_skills.py
安装只需 Python 3.10+ 和标准库。七个目录一起安装到 $CODEX_HOME/skills，未设置时为 ~/.codex/skills。普通文字指导无需安装绘图、演示或语音依赖。
git clone https://github.com/YCC-Lover/research-starter-skills.git
cd research-starter-skills
python scripts/install_skills.py
更新前先检查当前副本，保留需要的自定义内容，再指定备份目录：
python scripts/install_skills.py --check
python scripts/install_skills.py --update --backup-dir <备份目录>
备份目录与来源、安装目录分开，按自己的存储约定选择。完整安装与验收
可以是一段草稿、一份笔记、一篇论文或一个可读的数据导出。没有文件也可以先说方向，不用先整理成专业模板。零材料起步
使用 $research-starter-paper。
我刚读研，没有系统学过科研。
导师让我看看【用自己的话写方向】，
带我做出下次组会能讨论的东西。
项目目录是【路径】，请在这里保存进度。
修改与自然润色
使用 $rsk-paper-writing。
修改附件中的讨论，先给可替换正文。
保留数值、引用、研究含义和我的语气，
再列出关键修改与需要联动的章节。
制作科研汇报
使用 $rsk-research-workflow。
根据附件笔记和数据制作8分钟组会PPT。
保留可编辑图表，附逐页讲稿，
说明证据不足之处，并检查实际导出文件。
练习开题问答
使用 $rsk-research-workflow。
根据我的开题材料一次问一个问题，
等我回答后给针对性反馈，再继续追问。
19 个任务提示词 · 七套完整教学任务 · 原教程学习路径
下面是 v2.1.0 四页合成教学汇报的实际 PowerPoint 渲染，展示其中的原生图表与表格。可以下载 PPTX，直接查看数据编辑、公式和讲稿。
下载可编辑示例 PPTX · 查看输入与复做 · 查看验收记录
这份文件包含原生 Chart、Table、嵌入工作簿、OMML 公式和四页讲稿；另已验证只改封面时，其余三页及母版、布局、讲稿共 15 个部件字节不变。材料均为合成教学设定，不代表真实科研结果。预览来源
方法和实践连在一起。 学习路径把对应原文、具体任务、练习和自查连接起来。可以边学边做，也可以直接处理已有材料，不强制先完成整套课程。
自然表达，保留你的声音。 支持作者样例、结构调整与 26 类表达复核，处理重复、空话和模板腔，同时保留数值、引用、公式、确定程度与专业含义。不承诺通过 AI 检测器。
进度有文件可接续。 引导任务在授权目录保存关键回答、实际产物和下一步；新对话先核对检查点与材料变化，再继续。只读检查、单段润色或明确不保存的任务不强制建记录。这不是后台监控或模型凭空记忆。保存与恢复
日常任务按需调用；系统综述、完整写作、多视角审稿和多阶段研究可以进入更完整的流程。现有七个入口连接 35 种进阶模式。
| 当前任务 | 可用流程 |
|---|---|
| 把方向变成研究问题 | Socratic 提问、深度调研、WHY/HOW/WHAT 对照与事实核查 |
| 开展系统综述 | 协议、去重、试筛、独立筛选、冲突裁决与可追溯导出 |
| 从材料组织论文 | 分步规划、大纲、全文、摘要、综述章节与引用核验 |
| 检查和修改稿件 | 多视角审稿、方法专项、修改辅导、作者决定与复审 |
| 衔接多个研究阶段 | 材料护照、检查点、证据记录、AI 使用披露与投稿包检查 |
独立筛选和多视角审稿需要实际独立上下文；联网、文件转换及外部服务依赖当前环境。科研汇报按需选择新建、原稿保留编辑、模板、美化或截图重建路线。只要提纲和问答时不启动制稿。
只使用有权分享的材料；敏感与未发表内容按团队要求处理。不能读取的部分、缺失证据和未执行步骤需要明确保留。不同学科采用相应证据方式，不承诺所有期刊通用、固定节时或论文录用。
科研方法源于 LAMDA-NeSy/Research-Starter-Kit 的全部 19 篇教程。感谢郭兰哲老师及陈煜旸、葛凌岳、张逸凯等同学的整理与分享。YCC-Lover 负责本仓库的独立提炼、Codex 适配与扩展维护。
进阶研究、自然表达与演示制作资源分别保留固定版本、来源及各自使用范围。本仓库未为全部内容追加统一许可。逐篇来源 · 归属与使用范围 · 引用信息 · 版本记录
同机同一用户目录下可由不同 Codex 账号继续使用；换机器后重新安装。公开仓库可以 clone 或 fork，写入由相应 GitHub 权限控制。
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