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📢 重大更新与架构调整公告 (2026-04-16)
Academic Forge 已经进行重大升级！我们强烈**推荐优先使用全新的基于网页的在线选配站 (Web Version)**来安装和管理你的 Skills。
"Forge" 灵感来自 Minecraft 的模组加载器系统——就像 Minecraft Forge 整合包为特定游戏体验集成各种模组一样，Academic Forge 为学术写作工作流程整合多个 AI 编程助手技能。
- 🔧 集成优于安装 - 精心策划、协同工作的技能集合，而非零散安装
- 🎯 专门构建 - 只包含学术写作相关技能，避免太多技能导致 AI 准确性下降
- 🔄 自动更新 - Skills 通过 git submodules 与 skills-only 同步机制保持最新
- 🤝 社区驱动 - 建立在多个 Skills 创作者的优秀工作之上
我们已 部署了在线按需安装平台。在你的项目里 不再需要拉取大量仓库源码和 Submodules 实体：
- 打开 https://hughyau.com/AcademicForge/
- 在网页上简单勾选你当前项目需要的 skill pack 与你的平台（Claude Code / OpenCode / Codex）
- 单击生成一键安装命令
- 在你自己的项目根目录执行复制的命令即可完成！
demo_github.mp4
⚠️ 注意：以下安装方式基于当前这个遗留分支（Legacymaster）维护，后续可能会被移除。
macOS/Linux:
cd your-project
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/HughYau/AcademicForge/refs/heads/master/scripts/install.sh | bashWindows (PowerShell):
cd your-project
irm https://raw.githubusercontent.com/HughYau/AcademicForge/refs/heads/master/scripts/install.ps1 | iex指定目标工具（可选）：
bash install.sh --tool claude # 安装到 .claude/skills/
bash install.sh --tool opencode # 安装到 .opencode/skills/
bash install.sh /custom/path # 自定义路径不指定
--tool时，脚本会自动检测：优先使用.claude/目录，否则使用.opencode/。
bash scripts/verify.sh # 检查所有技能是否正确安装
bash scripts/list-skills.sh # 列出所有已安装技能| 技能包 | 数量 | 擅长领域 | 来源 |
|---|---|---|---|
| scientific-agent-skills | 133 | 科研工作流、科学数据库、科学计算、科学写作 | @K-Dense-AI |
| AI-research-SKILLs | 82 | AI 研究方法、训练、推理、评估 | @zechenzhangAGI |
| superpowers | 15 | 规划、调试、TDD、代码审查 | @obra |
| paper-polish-workflow-skill | 15 | 论文翻译、润色、审稿模拟与投稿工作流 | @Lylll9436 |
| scientific-visualization | 1 | 出版级图表、色盲友好配色 | 本地维护 |
| humanizer | 1 | 学术语气润色、可读性优化 | @blader |
| humanizer-zh | 1 | 中文去 AI 味、自然化改写、学术中文润色 | @op7418 |
所有 Skills 保留其原始许可证和作者身份。详细归属请查看 ATTRIBUTIONS.md。
📋 查看每个 Skills 的详细内容
- 许可证: MIT
- 覆盖范围: 133 个即用型科研与科学 skills，涵盖 15+ 领域
- 兼容性: 已升级为遵循开放
Agent Skills标准的通用技能库，不再局限于 Claude - 包含内容:
- 🧬 生物信息学与基因组学 - BioPython, Scanpy, 单细胞RNA-seq, 变异注释
- 🧪 化学信息学与药物发现 - RDKit, DeepChem, 分子对接, 虚拟筛选
- 🏥 临床研究 - ClinicalTrials.gov, ClinVar, FDA数据库, 药物基因组学
- 📊 数据分析 - 统计分析, matplotlib, seaborn, 出版级图表
- 📚 科学交流 - LaTeX格式化, 引用管理, 同行评审, 海报/幻灯片/图示
- 🔬 实验室自动化 - PyLabRobot, Benchling, Opentrons集成
- 🤖 机器学习 - PyTorch Lightning, scikit-learn, 深度学习工作流
- 🗃️ 数据库 - 78+ 科学数据库与更多聚合入口 (PubMed, OpenAlex, ChEMBL, UniProt 等)
- 最适合: 从文献综述到论文发表的多步骤科学工作流程
- 广告净化: 脚本每次安装/下载/更新后自动移除各 SKILL.md 中内嵌的平台推广段落，保持 skill 内容纯净
- 许可证: MIT
- 覆盖范围: 82 个专家级AI研究工程 skills，涵盖 20 个类别
- 包含内容:
- 🏗️ 模型架构 - LitGPT, Mamba, RWKV, NanoGPT, TorchTitan (5个skills)
- 🎯 微调 - Axolotl, LLaMA-Factory, PEFT, Unsloth (4个skills)
- 🎓 后训练 - TRL, GRPO, OpenRLHF, SimPO, verl (8个RLHF/DPO skills)
- ⚡ 分布式训练 - DeepSpeed, FSDP, Megatron-Core, Accelerate (6个skills)
- 🚀 优化 - Flash Attention, bitsandbytes, GPTQ, AWQ (6个skills)
- 🔥 推理 - vLLM, TensorRT-LLM, SGLang, llama.cpp (4个skills)
- 📊 评估 - lm-eval-harness, BigCode, NeMo Evaluator (3个skills)
- 🤖 Agents与RAG - LangChain, LlamaIndex, Chroma, FAISS (9个skills)
- 🎨 多模态 - CLIP, Whisper, LLaVA, Stable Diffusion (7个skills)
- 📝 机器学习论文写作 - NeurIPS, ICML, ICLR, ACL的LaTeX模板 (1个skill)
- 文档质量: 每个 skill 约 420 行 + 300KB+ 参考资料
- 最适合: 从假设到论文发表的AI研究工作流程
- 许可证: 查看原始仓库
- 用途: 优化学术语气、提高可读性、避免 AI 检测特征
- 最适合: 润色草稿、保持学术声调、同行评审准备
- 许可证: MIT
- 用途: 中文去 AI 痕迹、自然化改写、保留原意的语气润色
- 最适合: 中文摘要、中文论文段落、双语改写后的中文定稿
- 许可证: MIT
- 定位: 一个"流程型技能库"，强调 先设计、后实现、再验证 的工程纪律
- 核心技能:
brainstorming：把模糊需求收敛成可执行方案writing-plans/executing-plans：把任务拆到可验证的粒度systematic-debugging：按步骤定位根因，避免拍脑袋修 bugtest-driven-development：以测试驱动最小改动实现requesting-code-review/receiving-code-review：形成闭环复盘verification-before-completion：在宣告完成前做证据化验证
- 许可证: MIT
- 定位: 面向科研论文与报告的可视化增强
- 核心能力:
- 出版级样式模板（期刊风格、字体/线宽/配色一致化）
- 多子图布局与标注规范（panel labels、legend、单位、误差线）
- 色盲友好配色与灰度可读性校验
- 导出优化（PDF/EPS/TIFF/PNG，分辨率与尺寸对齐投稿要求）
为了防止部分上游 Skills 中可能包含的 Prompt 注入攻击（如劫持 AI 行为）或破坏上下文的无关广告，本仓库在同步与安装流程中内置了以下机制：
- 黑名单屏蔽 (Blacklist)：通过维护
scripts/skill-blacklist.txt，安装向导和更新脚本会自动移除已知的含有恶意 Prompt、质量低下或会导致上下文混乱的特定文件。 - Prompt 后置清理 (Clean-AdInsertions)：在上游内容同步后，脚本会自动执行清洗策略（如
Clean-AdInsertions函数），通过正则匹配自动剥离 SKILL 文件中夹带的第三方平台引流、赞助广告等附加指令，确保输入给 AI 助手的 Prompt 内容纯净、安全。
./scripts/update.sh # 或 Windows: .\scripts\update.ps1所有脚本支持从任意目录运行，会自动定位仓库根目录。
编辑 forge.yaml 中的 config.enabled 来启用/禁用特定技能包：
config:
enabled:
scientific-agent-skills: true
humanizer: false # 设为 false 会在下次同步后移除
humanizer-zh: false # 设为 false 会在下次同步后移除如需屏蔽特定上游 skill（而非整个技能包），编辑 scripts/skill-blacklist.txt。
本仓库配置了自动化工作流程，每周一 09:00 UTC（北京时间 17:00）自动更新所有上游 skills 来源。
Q: 技能怎么触发？需要手动调用吗？ A: 不需要。技能由 AI 助手根据你的提示词自动选择并调用。你只需正常对话即可。
Q: 装了这么多技能会变慢吗？ A: 不会影响响应速度。Skills 只是提供给 AI 的参考信息，不会增加运行开销。
Q: 和手动装单个 skill 有什么区别？ A: Academic Forge 精选了互相兼容的技能组合，避免冲突。同时提供一键安装、自动更新、广告清理等便利功能。
Q: 怎么卸载？
A: 运行 bash scripts/uninstall.sh（Windows: .\scripts\uninstall.ps1），或直接删除安装目录。
- 📝 撰写研究论文 - 从大纲到提交就绪的手稿
- 🔬 实验设计 - 规划和记录研究方法
- 📊 数据分析 - 统计分析和结果解释
- 🖼️ 科研绘图 - 生成或改造投稿级图表
- 📚 文献综述 - 组织和综合学术资源
- ✍️ 学位论文写作 - 长篇学术文档管理
发现了一个非常适合学术写作的Skills？请查看 CONTRIBUTING.md 了解如何：
- 建议新Skills
- 报告问题
- 改进文档
- 创建你自己领域的 forge
forge 结构（脚本、配置、文档）采用 MIT 许可证。
单个Skills保留其原始许可证 - 详见 ATTRIBUTIONS.md 和每个Skills的仓库。
为学术研究社区用 💙 构建
⭐ 如果这个 forge 对你的研究有帮助，请给本仓库和各个Skills仓库点星！