research-skills：把科研工作流沉淀成可复用 AI Skills

这个工具解决什么问题

research-skills 的核心对象不是某一个单独的医学数据库或统计软件，而是一套把科研工作流写成 AI Skills 的开源思路。对医学科研团队来说，它的价值在于把“怎么让 AI 做一件事”从临时提示词，变成可保存、可修改、可复核的流程文件。

在真实课题组里，很多工作并不难，但非常容易因为人不同而输出不一致。例如文献摘要结构化、PICO 抽取、审稿意见拆解、统计方法段落核查、组学结果解释说明。research-skills 适合把这些高频步骤写清楚，让不同成员按同一套规则使用 AI。

它不应被理解为自动完成科研的工具。医学研究对证据来源、数据质量、伦理审批、统计假设和临床语境都有严格要求。Skill 可以帮助整理流程，但不能替代 PI、临床专家、统计师或生信分析师的判断。

适合的医学科研场景

research-skills 与医学科研的关系主要体现在“流程沉淀”。如果你的团队已经在使用 Claude Code 或类似 AI 助手，但每个人写提示词的方式都不同，那么它可以作为模板化管理的起点。

适合的场景包括系统综述、临床研究方案写作、论文方法学段落核查、生信分析报告解释、医学影像 AI 论文阅读、审稿回复提纲整理等。这些任务通常有明确输入、明确输出格式，并且可以由人进行复核。

• 系统综述：把检索式扩展、PICO 抽取、纳排理由表、证据等级提示写成不同 Skill，要求输出必须保留原文依据。
• 临床研究：检查研究方案中研究对象、暴露、结局、协变量、缺失值处理和敏感性分析是否表述完整。
• 生信/组学：要求 AI 按固定格式解释差异基因、富集分析、样本分组、阈值和多重检验校正。
• 医学影像：提取论文中的数据集来源、训练验证划分、外部验证、标签来源和评价指标。

这些任务共同特点是：AI 可以帮助整理和提醒，但最终结论必须由研究者确认。尤其是涉及临床建议、药物疗效、安全性判断或诊断准确性时，不能只依赖 Skill 输出。

不适合的情况

research-skills 不适合直接处理高风险医学决策。例如根据患者资料给出诊断、推荐治疗方案、判断是否入组试验，或替代伦理委员会、统计师、临床专家做最终决定。这些任务需要正式的医学责任链条。

如果团队没有数据治理规范，也不建议一开始就把真实病历、原始影像、可识别 DICOM 信息、未发表组学数据或合作单位受限数据放入外部 AI 工具。即使 Skill 写得再好，也不能自动解决隐私和授权问题。

另一个不适合的情况是任务边界过大。比如要求一个 Skill 同时完成检索、筛文、统计分析、写作、投稿和审稿回复，这样很难定位错误。更稳妥的方式是把任务拆成多个小 Skill，每一步都有输入、输出和复核标准。

如何接入课题组工作流

建议从低风险、公开材料、可验证答案开始。比如选择 10 到 20 篇团队熟悉的论文，让 Skill 提取研究设计、样本量、主要结局、统计方法和局限性。然后由两名成员独立检查输出质量。

每个 Skill 都应写清四类信息：输入材料是什么、输出格式是什么、不能做什么、哪些地方必须人工复核。对于医学科研，禁止事项尤其重要，例如不得编造引用、不得把相关性写成因果性、不得生成未经确认的临床建议。

团队还应记录 Skill 的版本、测试日期、样本材料、发现的问题和修改原因。这样做的好处是，当指南更新、期刊格式变化或研究方向调整时，团队知道哪些模板需要重新检查。

优势、限制与风险边界

research-skills 的优势在于降低团队内部使用 AI 的随机性。很多课题组已经在使用 AI 辅助写作，但缺少统一模板，导致同一篇文献被不同成员抽取出不同字段。Skill 化可以减少这种差异。

它也适合培训新成员。研究生刚进入课题时，往往不知道文献阅读应关注哪些信息。把 PI 或高年级成员的经验写成 Skill，可以让新人更快理解任务结构，而不是只得到一句“去总结一下文献”。

限制同样明显。Skill 的质量取决于编写者对任务的理解。如果提示中没有写明证据等级、偏倚风险、样本量、外部验证、统计假设等医学研究关键点，AI 很可能输出看似完整但实际缺项的内容。

更安全的使用原则是：让 Skill 帮助整理材料、暴露遗漏、统一格式；不要让 Skill 单独决定医学结论、统计显著性、临床意义或投稿前最终表述。

对于系统综述研究者，还要特别注意引用准确性。AI 生成的摘要、纳排理由和证据表必须回到原文核查。对于临床医生，任何与患者治疗相关的输出都应限定在科研写作和资料整理层面，不能进入实际诊疗建议。

与其他工具如何取舍

如果你主要想管理文献和引用，Zotero、EndNote 或文献阅读模板可能更直接。research-skills 更适合管理“让 AI 如何执行某个科研步骤”的规则，而不是替代文献管理器。

如果你需要一个面向团队成员的聊天式助手，Claude Projects 或 OpenAI Custom GPTs 会更容易上手。research-skills 的优势是更偏文件化、流程化，适合与代码仓库、版本管理和团队规范结合。

如果你要做复杂自动化，例如自动检索、调用数据库、运行分析脚本、生成报告并发送通知，LangChain 或 LangGraph 这类框架更合适。research-skills 可以作为任务规范来源，但未必承担完整工程编排。

总体来说，research-skills 适合有一定 AI 使用经验、愿意维护流程文档、重视可复核性的医学科研团队。它的正确位置是科研工作流中的规范层，而不是最终裁判。

编辑部使用建议

医学科研团队可以先建立三个基础 Skill：文献摘要结构化、研究方案核查、论文段落润色前检查。每个 Skill 都只覆盖一个明确任务，并在输出末尾列出“需要人工确认的问题”。

对于 PI 和课题负责人，更重要的是建立使用边界。哪些材料可以上传，哪些必须脱敏，哪些输出可以进入论文草稿，哪些只能作为内部讨论，都应写进团队规范。

对于研究生和初级医生，research-skills 的价值在于学习规范化思考。使用它时不要只看 AI 是否给出漂亮文字，而要检查它是否保留证据来源、是否遗漏研究设计、是否混淆统计显著性和临床意义。

如果团队能持续维护 Skill，并把错误案例反馈到模板中，它会逐渐成为课题组的科研操作手册。如果没有维护和复核，它也可能只是另一组很快过期的提示词文件。