research-skills：把科研工作流沉淀成可复用 AI Skills
research-skills 是一个面向 Claude Code/AI 助手的开源 Skills 集合思路，适合把文献检索、证据抽取、统计核查、论文写作等医学科研流程整理成可复用的任务规范。
30 秒判断
先看这四点，再决定要不要继续读完整评测。
research-skills 更适合作为“科研流程规范化模板”的参考，而不是直接替代研究者完成医学判断。
最适合希望把医学科研中的重复性 AI 任务标准化、版本化、可复核化的课题组，例如系统综述团队、临床研究团队、生信分析团队和医学论文写作小组。
不适合把 AI 输出直接用于诊疗决策、伦理审批结论、统计显著性判断或最终论文定稿的场景；也不适合缺少人工复核和数据治理规范的团队。
选择一个低风险且可复核的医学科研任务，例如 20 篇公开文献的摘要结构化或审稿意见回复提纲。
最适合希望把医学科研中的重复性 AI 任务标准化、版本化、可复核化的课题组，例如系统综述团队、临床研究团队、生信分析团队和医学论文写作小组。
不适合把 AI 输出直接用于诊疗决策、伦理审批结论、统计显著性判断或最终论文定稿的场景；也不适合缺少人工复核和数据治理规范的团队。
Claude Projects / OpenAI Custom GPTs / LangChain/LangGraph
适合谁用
适合医学研究生、临床医生、PI、生信/组学/影像/系统综述研究者，以及希望统一课题组 AI 使用方式的科研团队。
用它完成一次医学文献发现
先让工具帮你找线索，再回到 PubMed、期刊页和 Zotero 做正式记录。
输入材料
一个中文临床或基础研究问题
应该得到
关键词池、候选论文、种子文献和下一步检索策略
- 1把中文问题拆成研究对象、干预/暴露、比较对象和结局。
- 2让工具生成英文关键词、同义词和可能的种子论文。
- 3筛掉综述、评论或不匹配人群的结果，保留真正可引用的研究。
- 4把关键论文回到 PubMed/期刊页核验，再导入 Zotero。
人工核验点
- 候选论文是否存在且来源可靠
- 研究类型是否符合你的问题
- 是否记录检索日期和纳排理由
更适合
最适合希望把医学科研中的重复性 AI 任务标准化、版本化、可复核化的课题组，例如系统综述团队、临床研究团队、生信分析团队和医学论文写作小组。
不太适合
不适合把 AI 输出直接用于诊疗决策、伦理审批结论、统计显著性判断或最终论文定稿的场景；也不适合缺少人工复核和数据治理规范的团队。
数据与隐私
使用前应区分公开文献、去标识化研究数据、受限临床数据和未发表课题资料。不要把可识别患者信息、原始病历、影像 DICOM 标识、未授权组学数据直接发送给外部模型；必要时按医院、IRB/伦理委员会和数据使用协议要求处理。
医学科研场景
- 把系统综述的 PICO 抽取、纳排理由、证据表字段和偏倚风险提示写成可复用 Skill，辅助研究生进行一致化初筛。
- 为临床队列研究建立统计分析计划核查 Skill，提醒研究者检查暴露、结局、协变量、缺失值处理和敏感性分析是否写清楚。
- 为生信论文写作建立方法学段落核查 Skill，检查样本来源、测序平台、质控阈值、差异分析工具和多重检验校正是否完整。
- 为医学影像 AI 研究建立论文阅读 Skill，提取数据集划分、外部验证、评价指标、标签来源和潜在数据泄漏风险。
核心功能
使用场景
优点与局限
优点
- +有助于把课题组隐性经验写成明确流程，特别适合文献阅读、证据表抽取、论文段落润色前的结构化准备。
- +比临时写提示词更容易复用和审计，团队可以记录 Skill 版本、适用任务、输入材料和输出问题。
- +可降低不同成员使用 AI 的随意性，让医学结论、引用、统计结果、隐私信息等关键环节有固定复核要求。
- +开源项目便于研究者查看文件结构和实现方式，也便于按本机构规范二次修改。
局限
- -Skill 本身不能保证医学结论正确，证据等级判断、统计解释、临床可行性仍需研究者和领域专家确认。
- -如果直接处理患者资料、未发表数据或受限临床数据，可能涉及隐私、伦理和机构合规风险，需要额外脱敏和审批。
- -需要持续维护；指南更新、数据库字段变化、期刊要求变化后，旧 Skill 可能输出过时建议。
- -对没有 AI 助手使用经验或缺少版本管理习惯的团队，上手成本不低，早期需要有人负责测试和规范。
快速上手
选择一个低风险且可复核的医学科研任务，例如 20 篇公开文献的摘要结构化或审稿意见回复提纲。
写清 Skill 的输入、输出格式、禁止事项和人工复核点，例如不得生成不存在的引用，不得给出未经确认的临床建议。
用已知答案或团队熟悉的材料做小样本测试，记录输出是否遗漏 PICO、统计方法、样本量、结局指标和偏倚信息。
根据测试结果修改 Skill，并把版本号、适用场景、负责人和更新日期写入团队文档。
只在通过复核的任务中扩大使用范围，涉及患者数据、未发表数据或临床决策时先做脱敏和合规确认。
详细介绍
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。
| 环节 | 建议做法 |
| 文献阅读 | 要求输出原文证据、研究设计、主要结局和局限性，避免只给概括性总结。 |
| 统计核查 | 让 Skill 提醒变量类型、模型选择、缺失值处理和多重比较，但不让它替代统计师判断。 |
| 论文写作 | 用于结构化提纲、语言润色和审稿回复框架，最终引用和结论必须人工核对。 |
| 生信分析 | 用于解释结果和检查报告完整性，原始代码、参数和版本仍需研究者审计。 |
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。
替代选择
如果 research-skills：把科研工作流沉淀成可复用 AI Skills 不适合你，可以考虑：
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