Habilidades de Pesquisa Acadêmica para Claude Code: Um Pipeline Humano-no-Loop para Redação de Artigos

Academic Research Skills (ARS) para Claude Code é um plugin que oferece suporte a todo o pipeline pesquisa-para-publicação: pesquisa → escrita → revisão → correção → finalização. Ele é projetado como um sistema humano-no-loop, rejeitando explicitamente a automação total. A ferramenta lida com o trabalho braçal — busca de referências, formatação de citações, verificação de dados, verificação de consistência lógica — enquanto o pesquisador mantém o controle sobre a definição da pergunta, seleção de métodos, interpretação e o argumento central.
Instalação Rápida (Claude Code v3.7.0+)
/plugin marketplace add Imbad0202/academic-research-skills
/plugin install academic-research-skillsVerifique com /ars-plan para iniciar um diálogo socrático mapeando a estrutura do capítulo, ou /ars-lit-review "seu tópico" para uma revisão de literatura única.
Por que Humano-no-Loop?
ARS cita Lu et al. (2026, Nature 651:914-919) que construiu The AI Scientist — o primeiro sistema de pesquisa autônomo totalmente baseado em IA a publicar um artigo por meio de revisão cega por pares em um importante veículo de ML (ICLR 2025 workshop, pontuação 6,33/10 vs média do workshop 4,87). A seção Limitações lista modos de falha: bugs de implementação, resultados alucinados, dependência de atalhos, reformulação de bug como insight, fabricação de metodologia, bloqueio de quadro e alucinações de citação. ARS é construído na premissa de que um pesquisador humano aumentado por IA evita esses modos de falha melhor do que qualquer um sozinho.
Portões de Integridade e Calibração
Os Estágios 2.5 e 4.5 executam uma lista de verificação de bloqueio de 7 modos (veja academic-pipeline/references/ai_research_failure_modes.md). O revisor oferece um modo de calibração opcional que mede sua própria taxa de falso negativo / taxa de falso positivo em relação a um conjunto dourado fornecido pelo usuário.
Funcionalidades
- A Calibração de Estilo aprende sua voz a partir de trabalhos anteriores.
- A Verificação de Qualidade da Escrita detecta padrões que fazem a prosa parecer gerada por máquina.
- Verificação via API Semantic Scholar (inspirada por PaperOrchestra, Song, Song, Pfister & Yoon, 2026, Google).
- Protocolo de antileakage, verificação de figuras VLM e rastreamento de trajetória de pontuação.
Arquitetura
A documentação completa do pipeline está em docs/ARCHITECTURE.md, incluindo diagrama de fluxo, matriz estágio por estágio, fluxo de acesso a dados, gráfico de dependência de habilidades, portões de qualidade e lista de modos. Para saída DOCX, pandoc é necessário; para PDF APA 7.0, tectonic + fonte Source Han Serif TC (a saída Markdown funciona sem nenhum deles).
📖 Leia a fonte completa: HN AI Agents
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