auto-empirical-research-skills

Auto-Empirical Research Skills 路由器

当完整的 AERS 仓库作为单个技能文件夹安装后，使用此根技能。将其视为路由器和目录，而不是要求加载所有随附的 SKILL.md。

目录中有 1,108 项技能，分布在 78 个随附集合中。切勿全部读取——先路由到一项技能，然后仅加载该技能的 SKILL.md。

工作流

1. 按阶段对用户的实证研究任务进行分类，然后加载最匹配的一项技能：

   • 完整流程或编排：从 skills/69-Paper-WorkFlow/ 或 skills/00* 旗舰分析技能开始——skills/00-Full-empirical-analysis-skill_StatsPAI/（StatsPAI）、skills/00.1-Full-empirical-analysis-skill_Python/（Python）、skills/00.2-Full-empirical-analysis-skill_Stata/（Stata）、skills/00.3-Full-empirical-analysis-skill_R/（R）。注意，StatsPAI 旗舰技能的前缀中没有点，因此 skills/00.* 通配符会漏掉它。
   • 因果推断和计量经济学：从下表按方法选择，或搜索 catalog/skills.json / docs/TAXONOMY.md。
   • AER 或顶级经济学期刊研究：从 skills/50-brycewang-aer-skills/ 开始。
   • 复现、引用或同行评审：使用 docs/SKILL_CATALOG.md 和 docs/GOLDEN_WORKFLOWS.md 选择一项针对性技能。
   • 学术去 AIGC（英文或中文）或学术改写：从 skills/48-de-AIGC-skills/ 或目录中相近的写作技能开始。

2. 只阅读选定子技能的 SKILL.md，然后遵循其中渐进式披露的说明，查看 references/、scripts/、assets/ 或模板。

3. 如果没有明确匹配的子技能，先运行排序后的目录搜索——它接受英文或中文任务文本：

   python3 scripts/find-skill.py "staggered difference-in-differences event study"
   python3 scripts/find-skill.py "降低中文论文 AIGC 率" -k 5
   

   搜索结果先按相关性排序，再按 catalog/curation.json 中的路由层级排序：首先是第一方 core 技能；每个重名技能只保留一个首选副本（其余副本会被折叠）；最后是自然科学 / CS 指南（除非查询中明确提到它们，否则归为“域外”）。如果排名第一的结果描述明显不匹配，则选择其他结果；随后只阅读其 SKILL.md。其准确性由 python3 scripts/check-routing.py 根据 evals/routing-cases.json 进行衡量。

   如果需要原始数据，catalog/skills.json 包含 path、name、description、line_count 和全局唯一的 qualified_name；catalog/skills-enriched.json 还包含 tier、tags、quality_score、license 和 commercial_use。避免广泛递归读取 skills/。

   • 两个目录 JSON 文件都很大（各约 1 MB / 20k 行）——应使用查询，而不是从头到尾读取。示例：

     python3 -c "import json; [print(s['qualified_name'], '->', s['path']) for s in json.load(open('catalog/skills.json'))['skills'] if 'synthetic control' in (s['name'] + ' ' + s['description']).lower()]"
     

     只需粗略匹配时，也可以直接使用 grep -in "synthetic control" catalog/skills.json。

4. 如需安装帮助，请使用 INSTALL.md：用户提供此文件夹的本地路径并要求安装时使用方法 0；Codex 使用第 2C 节（~/.agents/skills/）；Claude Code marketplace/plugin 安装使用方法 1。docs/INSTALL.md 提供简短的复制安装参考。

5. 如果要编辑此仓库，请将父仓库与嵌套仓库分开处理。尤其是在修改 skills/69-Paper-WorkFlow/（一个 git 子模块）之前，先在其中检查 git status。

方法 → 起始位置

将用户的识别策略或任务与一个起始集合匹配，然后通过 catalog/skills.json 确认。 此表是最常用起点的快捷索引，并非完整索引——其中列出的供应商集合不到一半，其余集合只能通过 catalog/skills.json 找到。如果某项任务未列在此表中，并不代表没有适用的技能：请继续执行第 3 步，在目录中搜索后再判断是否没有匹配项。

任务 / 方法	从这里开始
完整论文流程（编排器）	skills/69-Paper-WorkFlow/
数据 → 完整 Word .docx 稿件（一次运行：分析 + 写作 + 汇总交付物）	skills/69-Paper-WorkFlow/ — 当交付物为 Word 时，在 Stage 0 选择 manuscript.format = markdown；Stage 9 会组装 09_submission/main.docx（正文 + 表格 + 图 + 参考文献）并进行检查
仅 Markdown / LaTeX → .docx 转换（无分析）	skills/67-econfin-workflow-toolkit/md-to-docx/，skills/08-ndpvt-web-latex-document-skill/
Agent 原生因果分析（一次调用即可运行 DiD / RD / IV / SCM / DML，并自动进行稳健性检查）	skills/00-Full-empirical-analysis-skill_StatsPAI/
DiD / 分期 DiD / 事件研究	skills/50-brycewang-aer-skills/，skills/10-Jill0099-causal-inference-mixtape/，skills/13-scunning1975-MixtapeTools/
工具变量（IV）	skills/50-brycewang-aer-skills/，skills/40-py-econometrics-pyfixest/
回归不连续设计（RDD）	skills/50-brycewang-aer-skills/，skills/10-Jill0099-causal-inference-mixtape/
合成控制（SCM）	skills/50-brycewang-aer-skills/，skills/13-scunning1975-MixtapeTools/
面板固定效应	skills/40-py-econometrics-pyfixest/，skills/39-vincentarelbundock-marginaleffects/
设定搜索 / 多宇宙分析 / p-hacking 审计、诚实 p 值、p 曲线、预注册	skills/73-brycewang-p-hacking-skills/（从 skills/00-phack-router/ 开始；仅用于教学和审计）
使用 SPSS + AMOS 进行问卷 / 调查 SEM — 信度、EFA、CFA（CR / AVE / HTMT）、结构模型、Bootstrap 中介、多组分析、PROCESS（结构方程 / 问卷 / 信效度）	skills/74-brycewang-spss-amos-sem/
匹配 / 倾向得分	skills/10-Jill0099-causal-inference-mixtape/，skills/11-James-Traina-compound-science/
结构估计	skills/11-James-Traina-compound-science/，skills/14-luischanci-claude-code-research-starter/
时间序列 / 预测	skills/17-DAAF-Contribution-Community-daaf/，skills/43-wentorai-research-plugins/
文本数据 / NLP	skills/43-wentorai-research-plugins/
空间 / GIS 分析	skills/17-DAAF-Contribution-Community-daaf/，skills/43-wentorai-research-plugins/
实验 / RCT 设计	skills/11-James-Traina-compound-science/，skills/25-HosungYou-Diverga/
调查 / 问卷设计	skills/43-wentorai-research-plugins/，skills/25-HosungYou-Diverga/
DML / CATE / 因果森林	skills/00.1-Full-empirical-analysis-skill_Python/，skills/63-tondevrel-scientific-agent-skills/
贝叶斯建模	skills/23-Learning-Bayesian-Statistics-baygent-skills/，skills/51-pymc-labs-CausalPy/
Python 分析（完整流程）	skills/00.1-Full-empirical-analysis-skill_Python/，skills/40-py-econometrics-pyfixest/
Stata 分析	skills/00.2-Full-empirical-analysis-skill_Stata/，skills/32-dylantmoore-stata-skill/，skills/64-tmonk-mcp-stata/
R 分析	skills/00.3-Full-empirical-analysis-skill_R/，skills/55-ab604-claude-code-r-skills/
博弈论 / 理论论文	skills/65-game-theory-paper-writer/
定性 / 主题分析	skills/53-keemanxp-thematic-analysis-skill/
数据获取（Kaggle、SEC 文件、开放数据）	skills/72-kaggle-research/，skills/57-dgunning-edgartools/，skills/59-shiquda-openalex-skill/
文献综述	skills/36-taoyunudt-literature-review-skill/，skills/52-keemanxp-slr-prisma/，skills/59-shiquda-openalex-skill/
文献综述工具选择 / PDF→Markdown / 基于 PDF 的引用式问答 / PRISMA 筛选运行器	skills/71-brycewang-lit-review-agent-tools/
引文检查	skills/62-PHY041-claude-skill-citation-checker/
稿件写作 / 校对	skills/04-K-Dense-AI-claude-scientific-writer/，skills/38-peternka-academic-proofreader/
同行评审 / 审稿报告 / 审稿回复	skills/21-claesbackman-AI-research-feedback/，skills/12-pedrohcgs-claude-code-my-workflow/，skills/67-econfin-workflow-toolkit/
LaTeX / Quarto 编译、幻灯片	skills/08-ndpvt-web-latex-document-skill/，skills/60-regisely-superpapers/，skills/12-pedrohcgs-claude-code-my-workflow/
去 AIGC / 人性化改写	skills/48-de-AIGC-skills/，skills/45-stephenturner-skill-deslop/，skills/47-conorbronsdon-avoid-ai-writing/
中文 SSCI/CSSCI 期刊润色	skills/70-ssci-polish/，skills/49-voidborne-d-humanize-chinese/
复现	skills/28-maxwell2732-paper-replicate-agent-demo/，skills/29-quarcs-lab-project20XXy/
开放科学 / 可复现性	skills/54-scdenney-open-science-skills/，skills/29-quarcs-lab-project20XXy/
基金申请 / 资助	skills/42-wanshuiyin-ARIS/，skills/43-wentorai-research-plugins/
会议海报 / 录用后事项	skills/42-wanshuiyin-ARIS/，skills/33-Galaxy-Dawn-claude-scholar/

全流程触发

如果用户要求从构思到投稿完成一篇实证论文，请路由至 skills/69-Paper-WorkFlow/。编排器会在正确阶段加载相应技能，并在两个关键关卡处等待人工决策（第 3 阶段后的方法关卡、第 7 阶段后的草稿质量关卡）。

触发短语（任意一个即可调度至编排器）：

• /paper-workflow
• “帮我写一篇实证论文”
• “从选题到投稿”
• “end-to-end empirical paper”
• “完整复现”
• “from proposal to submission”
• “从数据到 docx 论文全文” / “一条龙” / “出一份 Word 版论文”
• “raw data to a finished Word manuscript”

对于单项任务请求（例如“拟合一个 DiD”“重新编码这个变量”“撰写一份审稿报告”），编排器并非合适的入口——这些任务列在上方“方法 → 从何处开始”表格中。

覆盖范围说明

• skills/69-Paper-WorkFlow/ 是一个 git submodule。如果其文件夹为空，说明复制或克隆时跳过了子模块（克隆后运行 git submodule update --init 即可修复）；请改用直接 vendored 的 skills/00* 旗舰工作流技能。它们会生成可供发表的表格和图表，以及第 8.5 步交接契约（exhibits_index.md + results_summary.json）；论文正文需配合写作技能完成，因为完整 .docx 的组装和关卡审核由编排器负责。
• vendored 的 ARIS 集合（skills/42-wanshuiyin-ARIS/）也将其技能集作为 OpenAI Codex CLI 运行时移植版（skills-codex* 子目录）一并提供。这些内容会保留在磁盘上，但不会纳入 catalog/skills.json（参见 scripts/skill_discovery.py）——请仅将 Claude Agent 路由至主 skills/ 目录树。

安装说明

• 本仓库根目录下的 SKILL.md 是轻量级兼容入口，支持导入整个仓库。
• 当运行时要求每项技能各占一个文件夹时，仍建议单独安装技能。请复制直接包含目标 SKILL.md 的文件夹。
• 除非运行时明确支持递归发现技能，否则不要将仓库根目录复制到运行时，并指望其子目录中的每项技能都能单独注册。
• 不要平铺安装整个目录（例如将每个子文件夹都符号链接到 ~/.claude/skills）。每项已注册技能的描述都会在会话开始时加载——此处全部 1,108 项约占 64k tokens——而运行时会截断较长的技能列表，因此匹配效果会变差，而不是变好。请使用插件、此路由器或复制少量技能。
• **名称冲突：**目录中有 47 个裸 name 被多个集合共享（例如 data-analysis、lit-review、proofread）；catalog/curation.json 为每个名称指定了一个首选副本，scripts/find-skill.py 会返回该副本。当运行时按扁平名称注册技能时，请一次安装一个集合，或使用 catalog/skills.json 中全局唯一的 qualified_name 字段（<collection>::<name>，例如 12-pedrohcgs-claude-code-my-workflow::data-analysis）消除歧义，或使用完整的 skills/<collection>/.../SKILL.md 路径。

关键文件

• catalog/skills.json：vendored 技能的机器可读列表。
• catalog/skills-enriched.json：相同列表，另含用于筛选的 tier、tags、quality_score、license 和 commercial_use。
• catalog/curation.json：人工整理的路由层级（核心集合、每个重复名称的首选副本、域外前缀）。仅用于排序——不会移除任何内容。
• scripts/find-skill.py：对目录进行排序搜索（路由器的搜索步骤）。
• docs/SKILL_CATALOG.md：便于阅读的技能索引。
• docs/TAXONOMY.md：任务与方法分类。
• docs/GOLDEN_WORKFLOWS.md：可直接使用的实证研究提示词。
• docs/INSTALL.md：单项技能和整个仓库的运行时安装指南。
• docs/CONTENT_ZH.md 和 README-zh-CN.md：中文集合索引和入口。用户使用中文时优先参考这些文档——其中对若干集合（de-AIGC、SSCI/CSSCI 润色、中文学术写作）的说明比英文文档更详细。