学术研究全流程编排器
从研究到发表，10阶段学术论文流水线，带强制性完整性核验与两轮同行评审。
证据显示有明确的最小权限理念和用户确认机制，如强制检查点和用户确认。但权限控制依赖环境变量和外部工具，如WebSearch和API调用，缺乏明确的沙箱或隔离措施。数据流披露不完整，特别是外部API调用和缓存机制。依赖的依赖项安全未说明。扣分原因：权限和隔离不完整，外部效应和安全处理未充分披露。
静态审查显示指令自我一致性较好，状态机和流程定义清晰，但关键路径（如引用验证、检索）依赖外部服务和工具，未提供可复现的测试证据。异常输入的错误处理机制存在（如NOT_FOUND、MISMATCH），但未能验证其有效性和反馈质量。扣分原因：缺乏执行验证，错误处理反馈质量未证实。
适用范围明确，有清晰的触发场景和非触发场景表格，语义触发关键词详细，包括中文关键词。但核心功能依赖海外服务（如Semantic Scholar API、WebSearch），在中国大陆可能不可达，未提供替代方案或降级策略。扣分原因：环境适配不足，特别是中国大陆网络可达性。
文档结构层次分明，有版本号、更新日期、元数据，但缺少明确的安装/依赖说明、失败排查指南、已知限制披露、变更日志和许可证明确性。依赖项文档存在但未独立说明。扣分原因：治理文档不完整，尤其是许可证和变更日志缺失。
价值主张明确，目标清晰，但静态审查无法验证实际输出质量。流程设计精细，但边际价值未与手动或替代方案比较。扣分原因：缺乏可验证的输出证据，成本/收益比例未评估。
文件中包含大量内部引用和设计文档，但缺少独立的第三方验证证据。未提供可复现的测试结果或CI日志。扣分原因：证据类型单一，缺乏跨源交叉验证。
- 核心功能依赖Semantic Scholar API和WebSearch等海外服务，中国大陆网络环境下可能不可用，需考虑替代方案。
- 未提供测试或CI证据，静态审阅无法验证实际运行可靠性，建议查阅仓库中的测试文件。
- 许可证为NOASSERTION，使用前需确认版权和合规风险。
- 依赖多个外部技能（deep-research等），需确保这些技能也可靠并兼容。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
academic-pipeline 是一个轻量级编排器，协调从研究探索到最终稿的完整学术工作流。它本身不执行具体研究或写作，而是侦测阶段、推荐模式、调度子技能（deep-research、academic-paper、academic-paper-reviewer），并管理状态与用户确认检查点。其核心特色是强制性的完整性核验（第2.5和4.5阶段）与两阶段评审（第3和3'阶段），确保引用与数据100%准确。该技能支持从任意阶段中途进入，并具备可选的跨会话恢复能力（Material Passport）。
侦测用户当前阶段（研究、写作、完整性检查、评审、修订等）与可用材料；根据用户偏好推荐模式（如socratic、full、quick）；将对应技能调度到各阶段；在每个阶段完成后强制要求用户确认；运行完整性核验代理（integrity_verification_agent）执行引用、数据与主张的核查；管理两轮评审与修订循环；生成过程记录（Paper Creation Process Record）与进度仪表盘。
- 从零开始写论文：从研究到发表的完整流程，如“我想写一篇关于AI对高等教育质量保障影响的论文”。
- 已有草稿：想全面评审与修订，如“我有一篇论文，帮我评审”。
- 收到审稿意见：需要系统性回应与修订，如“我收到了审稿人的评论，帮我修改”。
- 跨会话恢复：长流程中希望保存进度，使用`resume_from_passport=<hash>`在全新会话中继续。
- 确保学术诚信：对已有论文运行完整性检查，验证引用与数据准确性。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 强制完整性核验，降低引用幻觉风险
- 两阶段评审流程，确保修订质量
- 支持从任意阶段进入，灵活性强
- 详细的过程记录与进度仪表盘
- 对用户确认的强制性检查点，减少自动错误
- 依赖Claude Code特定功能（如子代理），迁移到其他平台需调整
- 需额外安装Pandoc或tectonic才能输出DOCX/PDF
- 数据访问级别为verified_only，可能限制对原始数据的操作
- 文档较长，学习曲线较陡
如何安装这个 Skill？
在Claude Code中，使用插件市场安装：/plugin marketplace add Imbad0202/academic-research-skills 然后 /plugin install academic-research-skills。或者克隆仓库并将academic-pipeline文件夹放入Claude Code的skills目录（具体路径参见docs/SETUP.md）。需安装Claude Code和ANTHROPIC_API_KEY。
如何使用这个 Skill？
在Claude Code中，直接用自然语言触发，例如：“我想写一篇关于AI对高等教育质量保障影响的论文”，即可启动完整流水线。或提供部分材料进行中途进入。在流程中，每个阶段完成后等待提示并确认。查看进度可输入“status”。