Навыки академического исследования для Claude Code: конвейер с участием человека для написания научных статей

Academic Research Skills (ARS) для Claude Code — это плагин, поддерживающий полный цикл от исследования до публикации: исследование → написание → рецензирование → доработка → финализация. Он разработан как система с участием человека, явно отвергая полную автоматизацию. Инструмент берет на себя рутинную работу — поиск ссылок, форматирование цитирований, проверку данных и логической согласованности, — в то время как исследователь сохраняет контроль над формулировкой вопросов, выбором методов, интерпретацией и ключевой аргументацией.

Быстрая установка (Claude Code v3.7.0+)

/plugin marketplace add Imbad0202/academic-research-skills
/plugin install academic-research-skills

Проверьте с помощью /ars-plan, чтобы начать сократический диалог по структуре глав, или /ars-lit-review "ваша тема" для одноразового обзора литературы.

Зачем участие человека?

ARS ссылается на Lu et al. (2026, Nature 651:914-919), которые создали The AI Scientist — первую полностью автономную систему ИИ для исследований, опубликовавшую статью через слепое рецензирование на топ-конференции по машинному обучению (ICLR 2025 workshop, оценка 6.33/10 против средней workshop 4.87). В разделе "Ограничения" перечислены типы сбоев: ошибки реализации, галлюцинированные результаты, полагание на shortcuts, переосмысление багов как инсайтов, фабрикация методологии, фиксация рамок и цитатные галлюцинации. ARS основан на предпосылке, что исследователь, дополненный ИИ, избегает этих сбоев лучше, чем каждый по отдельности.

Ворота целостности и калибровка

Этапы 2.5 и 4.5 выполняют 7-режимный контрольный список блокировок (см. academic-pipeline/references/ai_research_failure_modes.md). Рецензент предлагает опциональный режим калибровки, который измеряет собственные показатели ложных отрицаний / ложных положительных результатов по отношению к заданному пользователем золотому набору.

Возможности

• Калибровка стиля изучает ваш голос на основе прошлых работ.
• Проверка качества письма выявляет паттерны, из-за которых текст кажется машинным.
• Верификация через API Semantic Scholar (вдохновлено PaperOrchestra, Song, Song, Pfister & Yoon, 2026, Google).
• Протокол защиты от утечек, верификация фигур через VLM и отслеживание траектории оценок.

Архитектура

Полная документация пайплайна находится в docs/ARCHITECTURE.md, включая диаграмму потока, пошаговую матрицу, схему доступа к данным, граф зависимостей навыков, контрольные ворота качества и список режимов. Для вывода DOCX требуется pandoc; для PDF в формате APA 7.0 нужны tectonic + шрифт Source Han Serif TC (Markdown работает без них).