Awesome-Agent-Skills-for-Empirical-Research
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Health Pass
- License — License: NOASSERTION
- Description — Repository has a description
- Active repo — Last push 0 days ago
- Community trust — 30 GitHub stars
Code Pass
- Code scan — Scanned 12 files during light audit, no dangerous patterns found
Permissions Pass
- Permissions — No dangerous permissions requested
Purpose
This project is a curated, awesome-list repository containing over 23,000 AI agent skills and 119 external GitHub links tailored for empirical research across eight social science disciplines. It serves as a comprehensive directory to help researchers find workflow automation tools.
Security Assessment
Overall Risk: Low
The light code audit scanned 12 files and found no dangerous patterns. It does not execute shell commands, request dangerous system permissions, or access sensitive data. It primarily functions as a documentation hub linking to external resources. The only minor risk is standard web navigation, as it contains multiple links directing users to the maintainer's commercial product (CoPaper.AI). No hardcoded secrets were detected.
Quality Assessment
The repository is highly active and well-maintained, with its last push occurring today. It possesses a clear description and is associated with the Stanford REAP institution, providing a degree of academic credibility. Community trust is modest but positive, currently sitting at 30 GitHub stars. A minor administrative issue exists: the automated system flagged the license as "NOASSERTION," though the README explicitly indicates it uses the standard Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 (CC BY-SA 4.0) license.
Verdict
Safe to use: It is a static documentation and link-directory resource with no malicious code, making it a highly useful reference list for academic researchers.
This project is a curated, awesome-list repository containing over 23,000 AI agent skills and 119 external GitHub links tailored for empirical research across eight social science disciplines. It serves as a comprehensive directory to help researchers find workflow automation tools.
Security Assessment
Overall Risk: Low
The light code audit scanned 12 files and found no dangerous patterns. It does not execute shell commands, request dangerous system permissions, or access sensitive data. It primarily functions as a documentation hub linking to external resources. The only minor risk is standard web navigation, as it contains multiple links directing users to the maintainer's commercial product (CoPaper.AI). No hardcoded secrets were detected.
Quality Assessment
The repository is highly active and well-maintained, with its last push occurring today. It possesses a clear description and is associated with the Stanford REAP institution, providing a degree of academic credibility. Community trust is modest but positive, currently sitting at 30 GitHub stars. A minor administrative issue exists: the automated system flagged the license as "NOASSERTION," though the README explicitly indicates it uses the standard Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 (CC BY-SA 4.0) license.
Verdict
Safe to use: It is a static documentation and link-directory resource with no malicious code, making it a highly useful reference list for academic researchers.
🔬 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.
README.md
Awesome Agent Skills for Empirical Research
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 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。
CoPaper.AI 内置了 20 个经济学方法论 Skills（DID、IV、RDD、PSM、DML 等完整分析流程），支持一句话触发、多代理协作、结果自动输出。想要开箱即用？直接试试：copaper.ai
目录
- 这份列表能帮你什么？
- 按研究流程速查
- Skills 分类详解
- 综合型 Skill 套件
- 多代理协作系统
- Skill 聚合平台与发现工具
- 学习资源
- Contributing
这份列表能帮你什么？
如果你正在做实证研究，大概经历过这些场景：
- 让 AI 帮你跑一个 DID，它给了基准回归就停了。你说"平行趋势呢"，它补一个。"安慰剂检验呢"，再补一个。每次都像挤牙膏。
- 好不容易写完初稿，引用格式一塌糊涂，还夹了几条 AI 编造的假引用。
- 想复现一篇顶刊的识别策略到自己的研究里，但从读懂到落地隔了一座山。
问题不在于 AI 不会做——在于它不知道完整的流程应该包含哪些步骤。
Skill 就是解决这个问题的：它是给 AI 的方法论操作手册。有了 Skill，AI 知道"跑 DID 应该先做平行趋势检验，再做基准回归，再做 4 项稳健性检验，再做异质性分析，再做机制分析，每一步的输出格式是什么"。你只需要说"帮我做 DID 分析"，剩下的它自己按流程走完。
这份列表按照实证研究的完整流程，帮你找到每个阶段最好用的 Skills。
按研究流程速查
不确定该用哪个 Skill？从你当前所处的研究阶段出发：
选题构思 → 文献检索 → 文献精读 → 研究设计 → 数据获取
│ │ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼ ▼
01 02 03 01 04
数据清洗 → 统计分析 → 论文初稿 → 修改润色 → 排版引用
│ │ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼ ▼
04 05 06 07 08
论文复现 → 投稿审稿 → 审稿回复 → 答辩展示
│ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼
09 10 10 10
一站式方案
如果你不想逐个挑选，以下方案直接覆盖全流程：
| 方案 | 覆盖范围 | 特点 | 链接 |
|---|---|---|---|
| CoPaper.AI | 数据分析 → 论文写作 | 20 个方法论 Skills 内置，多代理架构，20 分钟完成主流期刊级别实证论文 | copaper.ai |
| Claude Scholar | 选题 → 投稿 | 25+ Skills 覆盖研究全生命周期，集成 Zotero MCP | GitHub |
| K-Dense Scientific Skills | 跨学科科学研究 | 140+ Skills，28+ 科学数据库，55+ Python 包 | GitHub |
| AI-Research-SKILLs | AI/ML 研究 | 22 个类别、87 个技能，完整研究周期 | GitHub |
| OpenClaw Medical Skills | 生物医学/公共健康 | 869 个 Skills，流行病学、临床研究、药物安全、生物统计 | GitHub |
| Agent Laboratory | 全自主研究 | 文献综述 → 实验 → 报告，研究成本降低 84% | GitHub |
综合型 Skill 套件
这些是包含多个 Skills 的综合型仓库，通常覆盖研究的多个阶段：
学术研究专用
| 套件 | Stars | Skills 数 | 核心特色 | 社科适配 |
|---|---|---|---|---|
| K-Dense-AI/claude-scientific-skills | 8,799 | 140+ | 28+ 科学数据库（OpenAlex、PubMed），scientific-writing + literature-review + statistical-analysis | ⭐⭐⭐⭐ |
| Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs | 3,637 | 87 | 22 个类别，ML 论文写作，LaTeX 模板，引文验证 | ⭐⭐⭐ |
| Imbad0202/academic-research-skills | ~1,790 | 多个 | 完整论文管线（research → write → review → revise → finalize），风格校准，幻觉检测 | ⭐⭐⭐⭐ |
| Galaxy-Dawn/claude-scholar | - | 25+ | 研究全生命周期：选题 → 综述 → 实验 → 写作 → 审稿回复，集成 Zotero MCP | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| luwill/research-skills | 209 | 3 | 研究提案生成（research-proposal）、医学综述写作、论文转幻灯片，双语支持 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| lishix520/academic-paper-skills | 22 | 2 | Strategist（7 维度审稿人模拟）+ Composer（系统化写作），适合人文社科 | ⭐⭐⭐⭐ |
| Data-Wise/claude-plugins | - | 17 | 统计研究专用：arXiv 搜索、DOI 查询、BibTeX 管理、方法论写作、审稿回复 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
经济学/因果推断专用
| 套件 | 核心特色 | 适用场景 |
|---|---|---|
| CoPaper.AI | 20 个方法论 Skills（OLS、DID、交错DID、IV、RDD、PSM、SCM、DML、因果森林等），多代理架构（Supervisor + 4 子代理），智能路由，结果自动输出 | 经济学实证研究全流程 |
| claesbackman/AI-research-feedback | 2 代理经济学论文预审：因果过度声称检测、识别策略评估；支持 AER/QJE/JPE/Econometrica/REStud；6 代理基金评审 | 论文投稿前自审、基金申请 |
| fuhaoda/stats-paper-writing-agent-skills | LaTeX 统计论文写作，前端草稿生成 | 统计学、计量经济学论文 |
| dylantmoore/stata-skill | Stata 全覆盖：语法、数据管理、计量经济学、因果推断、图形、Mata、20+ 社区包 | Stata 用户 |
| SepineTam/stata-mcp | LLM 通过 MCP 直接操作 Stata 回归，"从回归猴进化为因果思考者" | Stata 计量分析 |
金融与投资研究
| 套件 | 核心特色 | 适用场景 |
|---|---|---|
| anthropics/financial-services-plugins | Anthropic 官方金融服务插件：投资银行、股权研究、私募、财富管理 | 金融服务全流程 |
| OctagonAI/skills | Octagon 代理式金融研究 Claude Skills | 机构级金融研究 |
| tradermonty/claude-trading-skills | 股票投资与交易：市场分析、技术图表、经济日历、筛选器、策略开发 | 量化交易研究 |
| himself65/finance-skills | Agent Skills 开放标准，盈利前后分析、共识预估、分析师情绪 | 金融分析 |
| quant-sentiment-ai/claude-equity-research | 机构级股权研究插件：基本面分析、技术指标、风险评估 | 股权研究 |
教育与公共健康
| 套件 | 核心特色 | 适用场景 |
|---|---|---|
| GarethManning/claude-education-skills | 循证教育 Claude Skills，专为教师和代理编排设计 | 教育研究、教学设计 |
| FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills | 869 个医学 AI Skills：流行病学、公共健康监测、临床研究、药物安全、生物统计 | 公共健康、医学研究 |
治理、合规与法律
| 套件 | 核心特色 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Sushegaad/Claude-Skills-Governance-Risk-and-Compliance | GRC Skills：ISO 27001、SOC 2、GDPR、HIPAA 等合规指导（94% vs 基准 72%） | 合规研究、政策分析 |
| zubair-trabzada/ai-legal-claude | 法律助手：合同审查、风险分析、NDA 生成、合规审计，14 Skills + 5 代理 | 法律经济学、规制研究 |
| evolsb/claude-legal-skill | AI 合同审查：CUAD 风险检测、市场基准、律师级红线标注 | 法经济学研究 |
营销与消费者行为
| 套件 | 核心特色 | 适用场景 |
|---|---|---|
| coreyhaines31/marketingskills | CRO、文案、SEO、分析和增长工程 | 市场营销研究 |
| zubair-trabzada/ai-marketing-claude | 15 Skills + 并行子代理：网站审计、文案、邮件序列、竞争情报 | 消费者行为分析 |
| ericosiu/ai-marketing-skills | 增长实验、销售管线、内容运营、SEO、财务自动化 | 营销策略研究 |
产品管理与组织行为
| 套件 | 核心特色 | 适用场景 |
|---|---|---|
| phuryn/pm-skills | 100+ 代理 Skills：发现到战略、执行、发布、增长，65 PM Skills + 36 链式工作流 | 产品管理、组织研究 |
| mastepanoski/claude-skills | UX/UI 评估（Nielsen 启发式、WCAG）、AI 治理（NIST AI RMF、ISO 42001） | 用户体验研究 |
通用 Agent 能力增强
| 套件 | Stars | 核心特色 |
|---|---|---|
| lyndonkl/claude | - | 85 skills + 6 编排代理，含因果推断、贝叶斯推理、实验设计、多准则分析 |
| alirezarezvani/claude-skills | ~5,200 | 220+ skills + 298 CLI 脚本，含金融分析和数据处理 |
| rohitg00/awesome-claude-code-toolkit | - | 135 agents 含数据科学家代理（EDA、DID、RDD），35 skills，42 commands |
| jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills | - | 340 plugins + 1,367 agent skills，CCPI 包管理器 |
| affaan-m/everything-claude-code | - | Skills、直觉、记忆、安全、研究优先开发框架 |
| posit-dev/skills | - | Posit 官方：modern-r-tidyverse、predictive-modeling、quarto-authoring、shiny-bslib |
多代理协作系统
单个 Skill 解决单点问题，多代理系统解决端到端流程。以下系统让多个 AI 角色分工协作，互相审查，输出质量远超单 Agent：
论文修改与写作
| 系统 | 架构 | 核心特色 |
|---|---|---|
| copy-edit-master | 3 子代理：structure-editor + line-editor + quality-reviewer | 文档类型自动检测，底层编码 Strunk & White / McCloskey 规则，每阶段 git 检查点，审阅循环（最多 2 次迭代） |
| introduction-writer | 4 子代理：strategist → drafter → reviewer → reviser | Keith Head 公式起草引言，审阅者与起草者独立形成质量闭环 |
| CoPaper.AI PaperAgent | Supervisor + 4 子代理（preparation / modeling / visualization / writing） | Skill 按 target_agent 精准路由，每个子代理只看到相关方法论指导，减少上下文干扰 |
为什么多代理比单 Agent 好？ 同一个 Agent 既写又审，倾向于认为自己写的都对。角色分离后，审阅者独立于起草者，才能形成真正的质量闭环。这和学术界同行评审的逻辑一样。
数据分析与研究
| 系统 | 来源 | 核心特色 |
|---|---|---|
| ruc-datalab/DeepAnalyze | 中国人民大学 | 自主数据分析 Agent，原始数据 → 专业报告，支持 CSV/Excel/JSON/数据库，开源模型 DeepAnalyze-8B |
| business-science/ai-data-science-team | Business Science | 多代理数据科学团队：EDA Agent + SQL Agent + MLflow Agent，LangChain 集成 |
| HungHsunHan/claude-code-data-science-team | 社区 | Claude Code 多代理数据科学团队，自动清洗 → 建模 → 生成可执行 Notebook |
| HKUDS/AI-Researcher | 港大 (NeurIPS 2025 Spotlight) | 全自主研究管线：文献综述 → 假设生成 → 算法实现 → 论文撰写 |
| wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep (ARIS) | 社区 | 隔夜自主研究，跨模型审阅循环（Claude + 外部 LLM 做批评者） |
| SamuelSchmidgall/AgentLaboratory | 学术 (ICLR) | 端到端自主研究：文献综述 → 实验 → 报告，集成 arXiv/Hugging Face/LaTeX，研究成本降低 84% |
| SakanaAI/AI-Scientist-v2 | Sakana AI | 全自动科学发现：假设生成 → 实验 → 论文，首篇 AI 论文通过同行评审 |
| assafelovic/gpt-researcher | 社区 | 自主深度研究代理，支持任意 LLM 提供商 |
| LitLLM/LitLLM | 学术 | AI 文献综述助手：关键词提取 + 多策略检索 + 重排序归属，基于 RAG |
| pedrohcgs/claude-code-my-workflow | Emory 大学 | 学术 LaTeX/Beamer + R 模板，多代理审查 + 质量门控，15+ 研究组采用 |
| hugosantanna/clo-author | 社区 | 将 Sant'Anna 工作流从课件扩展到全社科实证研究发表 |
学术数据 MCP 服务器
| 系统 | 核心特色 |
|---|---|
| xingyulu23/Academix | 聚合 OpenAlex + DBLP + Semantic Scholar + arXiv + CrossRef 为统一学术研究接口 |
| Eclipse-Cj/paper-distill-mcp | 11 源并行搜索，4 维加权排名（相关性/时效性/影响力/新颖性） |
| oksure/openalex-research-mcp | OpenAlex API：搜索 2.4 亿+ 学术作品、引用分析、趋势追踪、协作网络 |
| zongmin-yu/semantic-scholar-fastmcp-mcp-server | Semantic Scholar API 完整访问：论文、作者、引用网络 |
| openags/paper-search-mcp | 搜索 20+ 来源：arXiv、PubMed、bioRxiv、Google Scholar、SSRN、Unpaywall 等 |
| aringadre76/mcp-for-research | 整合 PubMed + Google Scholar + ArXiv + JSTOR，NPM 发布 |
| blazickjp/arxiv-mcp-server | arXiv 论文搜索与分析 MCP |
| lzinga/us-gov-open-data-mcp | 40+ 美国政府 API（FRED/Census/CDC/FDA/FEC 等），250+ 工具 |
| stefanoamorelli/fred-mcp-server | FRED 80 万+ 经济时间序列直接访问 |
| llnOrmll/world-bank-data-mcp | 世界银行 Data360，1000+ 经济社会指标、200+ 国家 |
| 54yyyu/zotero-mcp | Zotero 文献库与 AI 助手连接：论文评审、摘要、引用分析、PDF 标注 |
| datagouv/datagouv-mcp | 法国国家开放数据平台 MCP |
Skill 聚合平台与发现工具
不知道去哪找 Skills？这些平台是你的起点：
| 平台 | 规模 | 特色 |
|---|---|---|
| VoltAgent/awesome-agent-skills | 1,000+ skills | 13,700 stars，官方团队和社区精选 |
| sickn33/antigravity-awesome-skills | 1,340+ skills | 28,000 stars，CLI 一键安装 npx antigravity-awesome-skills |
| VoltAgent/awesome-openclaw-skills | 5,400+ skills | 从 OpenClaw 官方注册表（ClawHub 13,729 Skills）筛选分类 |
| jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills | 1,367 skills | 340 plugins + CCPI 包管理器 |
| skills.sh | 在线市场 | 可搜索的 Skill 市场 |
| ClawHub (clawhub.com) | 13,729 skills | 开源 AI 技能市场，一行命令安装 |
| Agent Skills 标准 | 规范文档 | Agent Skills 通用规范 |
| Anthropic 官方 Skills | 官方 | PDF/DOCX/XLSX/PPTX 文档处理 |
| Anthropic 官方插件市场 | 官方 | Anthropic 管理的高质量 Claude Code 插件目录 |
| Anthropic Knowledge Work Plugins | 官方 | 11 个插件含 Data Plugin（SQL 查询、数据探索） |
| Anthropic Financial Services Plugins | 官方 | 金融服务插件：投行、股研、私募、财管 |
学习资源
官方文档
- Claude Code Skills 完全指南 — Anthropic 官方 32 页指南
- Agent Skills 标准规范
- Claude Code 官方文档
学术讲座与课程
- AI Agents for Economics Research — Aniket Panjwani, CEPR/VoxDev, 2026.03
- Claude Code & Cowork for Academic Research — A Practical Guide — 经济学家和社科研究者实操指南，2026.02
- Building Claude Code Workflow for Economics Scholars — 经济学研究者的 Claude Code 工作流构建
因果推断教材
- Causal Inference for the Brave and True — 中文翻译版，Python 代码
- Statistical Tools for Causal Inference — 开源教材
- Causal Inference and Machine Learning Book
综述论文与 Awesome Lists
- A Survey of Data Agents — 数据代理综述（HKUST）
- From AI for Science to Agentic Science — arXiv:2508.14111
- From Automation to Autonomy — LLM 科学发现综述（EMNLP 2025）
- Awesome Agents for Science — LLM 和代理在科学研发中的论文列表
- Awesome AI for Science — AI 加速科学发现工具、论文、数据集
- Awesome AI for Economists — 经济学 AI 工具、库和资源列表（OpenEcon 团队）
- Awesome Econ AI Stuff — 经济学家 AI Skills 集合，遵循 SKILL.md 标准
- AI for Grant Writing — LLM 辅助基金申请资源策展列表
- Awesome AI Scientist Papers — AI 科学家 / 机器人科学家论文集
- FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills — 869 个医学 AI Skills，覆盖流行病学、公共健康、生物统计
社区与参考来源
- Awesome Claude Skills — 社区精选
- Awesome Claude Skills (ComposioHQ) — 策展 Claude Skills 列表
- Awesome Claude Skills (BehiSecc) — 策展 Claude Skills 列表
- Awesome Claude Code — Skills、Hooks、斜杠命令、代理编排器
- Reddit r/ClaudeCode
- Anthropic 官方 Claude Code Skills Cookbook — 金融应用 Skills 教程
Contributing
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- 经济学、政治学、社会学、心理学、教育学、公共管理、公共健康等社会科学领域的专用 Skills
- 因果推断方法的新 Skill 实现
- 金融、管理学、市场营销、法经济学等商科领域的 Skills
- 文献综述、基金申请、研究提案等通用学术 Skills
- MCP 服务器（学术数据库、政府数据 API）
- 中文友好的 Skills
- 多代理协作系统的案例分享
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内置 20 个方法论 Skills，20 分钟完成实证论文
由 CoPaper.AI 团队维护 | 实证研究 AI 助手
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