面向学术研究与软件开发的半自动化科研助手，尤其适用于计算机科学和人工智能领域的研究人员。支持 Claude Code、Codex CLI 和 OpenCode，覆盖文献综述、编码、实验、报告撰写、写作以及项目知识管理等环节。

分支说明: main 分支为 Claude Code 工作流。若您使用 Codex CLI，请查看 codex 分支。若您使用 OpenCode，请查看 opencode 分支。

最新动态

• 2026-03-31: Zotero 智能导入工作流文档已对齐 — 更新了 Claude Scholar 面向科研的文档，围绕最新的 zotero-mcp 公开接口：zotero_add_items_by_identifier 现已成为默认的论文导入路径，zotero_reconcile_collection_duplicates 则是标准的导入后清理步骤；同时更准确地记录了基于来源的 PDF 层叠行为，并清晰区分了公开与内部诊断信息。
• 2026-03-31: README 入门指南焕新 — 明确指出 Claude Scholar 特别适合计算机科学和人工智能领域的研究人员，新增了安装后的实用入门场景，优化了前置条件与分支指引，并将“现有本地 md 文件需手动合并”的要求表述得更加明确。
• 2026-03-31: 安装程序与钩子行为进一步收紧 — 安装程序在安装仓库管理的辅助副本时，会保留现有的本地 CLAUDE.md / CLAUDE.zh-CN.md 文件；同时，默认钩子摘要经过精简，以减少临时文件及未提交文件带来的冗余输出，同时保持更安全的写入保护机制。
• 2026-03-31: 新增日文文档 — 为主 README 以及 CLAUDE、MCP_SETUP 和 OBSIDIAN_SETUP 添加了日文文档，使该仓库拥有了更为完整的多语言文档界面。

查看历史变更日志

• 2026-02-25: 支持 Codex CLI — 新增 codex 分支，支持 OpenAI Codex CLI，配备 config.toml 配置文件、40 种技能、14 个代理及沙箱安全机制。
• 2026-02-23: 增加 setup.sh 安装脚本 — 提供备份感知的增量更新功能，针对现有 ~/.claude 目录进行操作；自动备份 settings.json 文件，并以追加方式合并钩子、mcpServers 和插件配置。
• 2026-02-21: 支持 OpenCode — Claude Scholar 现在支持 OpenCode 作为替代 CLI；请切换至 opencode 分支以获得 OpenCode 兼容的配置。
• 2026-02-20: 双语配置 — 将 CLAUDE.md 翻译成英文以提升国际可读性；同时添加了 CLAUDE.zh-CN.md 作为中文备份；中文用户可通过 cp CLAUDE.zh-CN.md CLAUDE.md 进行切换。
• 2026-02-15: Zotero MCP 集成 — 新增 /zotero-review 和 /zotero-notes 命令，更新了 research-ideation 技能中的 Zotero 集成指南；增强了 literature-reviewer 代理的功能，使其能够通过 Zotero MCP 实现自动化论文导入、馆藏管理、全文阅读及引文导出。
• 2026-02-14: 钩子优化 — 重新构建了 security-guard 为两级系统（Block + Confirm）；skill-forced-eval 现在将技能分为 6 类，并新增静默扫描模式；session-start 限制显示前 5 项内容；session-summary 增加了 30 天日志自动清理功能；stop-summary 则分别显示新增、修改和删除的数量；同时移除了已废弃的 Shell 脚本（lib/common.sh、lib/platform.sh）。
• 2026-02-11: 重大更新 — 新增 10 种技能（research-ideation、results-analysis、citation-verification、review-response、paper-self-review、post-acceptance、daily-coding、frontend-design、ui-ux-pro-max、web-design-reviewer）、7 个代理、8 条科研工作流命令以及 2 条新规则（安全、实验可重复性）；重构了 CLAUDE.md 文件；共修改了 89 个文件。
• 2026-01-26: 将所有钩子重写为跨平台 Node.js 脚本；全面重写了 README 文档；扩充了机器学习论文写作知识库；合并了 PR #1（跨平台支持）。
• 2026-01-25: 项目开源，发布 v1.0.0 版本，包含 25 种技能（architecture-design、bug-detective、git-workflow、kaggle-learner、scientific-writing 等）、2 个代理（paper-miner、kaggle-miner）、30 多条命令（包括 SuperClaude 套件）、5 个 Shell 钩子以及 2 条规则（coding-style、agents）。

快速导航

片段	帮助解决的问题
为何选择 Claude Scholar	了解项目定位及目标使用场景。
核心工作流程	查看从创意构思到成果发表的端到端科研流程。
快速入门	以完整、精简或选择性模式安装 Claude Scholar。
入门场景	浏览安装后的几个实际使用场景。
集成	了解 Zotero 和 Obsidian 如何融入工作流程。
主要工作流程	浏览主要的科研与开发工作流程。
支持性工作流程	了解强化主工作流程的后台系统。
文档	跳转至设置文档、配置及模板页面。
引用	在论文、报告或项目文档中引用 Claude Scholar。

为什么选择 Claude Scholar

Claude Scholar 并不是一个试图取代研究人员的端到端自主研究系统。

它的核心理念很简单：

以人类决策为核心；助手则围绕这一核心加速工作流程。

这意味着，Claude Scholar 的设计目的是帮助处理研究中繁重、重复且对结构敏感的部分——文献整理、笔记记录、实验分析、报告撰写以及写作支持——同时仍将关键判断权掌握在人类手中：

• 哪个问题值得深入研究，
• 哪些论文真正重要，
• 哪些假设值得检验，
• 哪些结果具有说服力，
• 以及哪些内容应该被撰写、提交或放弃。

换句话说，Claude Scholar 是一款 半自动化研究助手，而非“完全自动化的科学家”。

适合人群

Claude Scholar 尤其适用于：

• 计算机科学研究人员，他们需要在文献综述、代码编写、实验和论文写作之间来回切换；
• 人工智能/机器学习研究人员，他们需要一个贯穿构思、实现、分析、报告和答辩的综合助手工作流；
• 研究工程师和研究生，他们希望拥有更强大的工作流结构，同时不放弃人类的判断力；
• 以及那些受益于 Zotero、Obsidian、CLI 自动化和可复现项目记忆的 软件密集型学术项目。

它同样可以在其他研究领域发挥作用，但其当前的工作流设计与计算机科学、人工智能及相关的计算研究最为契合。

核心工作流

• 构思阶段：将模糊的主题转化为具体的研究问题、研究空白以及初步计划。
• 文献管理：通过 Zotero 文献库进行文献检索、导入、整理和阅读。
• 论文笔记：将论文转化为结构化的阅读笔记和可重复使用的论点。
• 知识库：将持久的知识归档至 Obsidian 中的 Papers / Knowledge / Experiments / Results / Writing 模块，并将每一轮实验报告存储在 Results/Reports/ 下。
• 实验阶段：跟踪假设、实验方案、运行历史、发现结果及后续行动。
• 分析阶段：使用 results-analysis 工具生成严谨的统计分析、科学图表及分析成果。
• 报告阶段：利用 results-report 工具生成完整的实验后报告，并将其回写到 Obsidian 中。
• 写作与发表阶段：将稳定的实验结果融入文献综述、论文、答辩材料、幻灯片、海报及职称晋升材料中。

快速入门

系统要求

• Claude Code
• Git
• （可选）Python + uv 用于 Python 开发
• （可选）Zotero + Galaxy-Dawn/zotero-mcp 用于文献管理工作流
• （可选）Obsidian 用于项目知识库工作流

选项 1：完整安装（推荐）

git clone https://github.com/Galaxy-Dawn/claude-scholar.git /tmp/claude-scholar
bash /tmp/claude-scholar/scripts/setup.sh

Windows 用户：请使用 Git Bash 或 WSL 来运行安装程序。

该安装程序具备 备份功能且支持增量更新：

• 更新由仓库管理的 skills/commands/agents/rules/hooks/scripts/CLAUDE*.md 文件；
• 将被覆盖的文件备份至 ~/.claude/.claude-scholar-backups/<timestamp>/ 目录下；
• 备份 settings.json 文件为 settings.json.bak；
• 保留现有的 ~/.claude/CLAUDE.md 文件，并将仓库管理的版本安装为 ~/.claude/CLAUDE.scholar.md；
• 保留现有的 ~/.claude/CLAUDE.zh-CN.md 文件，并将仓库管理的版本安装为 ~/.claude/CLAUDE.zh-CN.scholar.md；
• 保留您现有的 env、模型/提供商设置、API 密钥、权限及当前的 mcpServers 值；
• 添加缺失的钩子条目，而不是替换您的整个钩子集。

关于 CLAUDE 的重要提示：如果您已经维护了自己的 ~/.claude/CLAUDE.md 或 ~/.claude/CLAUDE.zh-CN.md 文件，请在安装后仔细审阅 ~/.claude/CLAUDE.scholar.md 和 ~/.claude/CLAUDE.zh-CN.scholar.md 文件，并手动将您希望保留的 Claude Scholar 部分合并到您自己的文件中。请勿假定这些辅助文件会自动应用。

后续更新方法如下：

cd /tmp/claude-scholar
git pull --ff-only
bash scripts/setup.sh

选项 2：最小化安装

仅安装少量专注于研究的功能模块：

git clone https://github.com/Galaxy-Dawn/claude-scholar.git /tmp/claude-scholar
mkdir -p ~/.claude/hooks ~/.claude/skills
cp /tmp/claude-scholar/hooks/*.js ~/.claude/hooks/
cp -r /tmp/claude-scholar/skills/ml-paper-writing ~/.claude/skills/
cp -r /tmp/claude-scholar/skills/research-ideation ~/.claude/skills/
cp -r /tmp/claude-scholar/skills/results-analysis ~/.claude/skills/
cp -r /tmp/claude-scholar/skills/results-report ~/.claude/skills/
cp -r /tmp/claude-scholar/skills/review-response ~/.claude/skills/
cp -r /tmp/claude-scholar/skills/writing-anti-ai ~/.claude/skills/
cp -r /tmp/claude-scholar/skills/git-workflow ~/.claude/skills/
cp -r /tmp/claude-scholar/skills/bug-detective ~/.claude/skills/

安装后注意事项：最小化/手动安装不会自动合并 settings.json 文件；请仅从 settings.json.template 中复制您所需的钩子或 MCP 条目。如果您已经拥有自己的 ~/.claude/CLAUDE.md 或 ~/.claude/CLAUDE.zh-CN.md 文件，则应将本仓库中的相关部分手动合并到您自己的文件中，而不是盲目覆盖。

选项 3：选择性安装

仅复制您需要的部分：

git clone https://github.com/Galaxy-Dawn/claude-scholar.git /tmp/claude-scholar
cd /tmp/claude-scholar

cp hooks/*.js ~/.claude/hooks/
cp -r skills/latex-conference-template-organizer ~/.claude/skills/
cp -r skills/architecture-design ~/.claude/skills/
cp agents/paper-miner.md ~/.claude/agents/
cp rules/coding-style.md ~/.claude/rules/
cp rules/agents.md ~/.claude/rules/

安装后注意事项：选择性/手动安装不会自动合并 settings.json 文件；请仅从 settings.json.template 中复制您实际需要的钩子或 MCP 条目。如果您已经拥有自己的 ~/.claude/CLAUDE.md 或 ~/.claude/CLAUDE.zh-CN.md 文件，则应将本仓库中的相关部分手动合并到您自己的文件中而不是盲目覆盖。

选项 4：插件市场安装

步骤 1：安装插件

/plugin marketplace add Galaxy-Dawn/claude-scholar
/plugin install claude-scholar@claude-scholar

这将自动加载所有技能、命令、代理和钩子。在安装过程中，您可以选择作用范围：用户级（所有项目）或项目级（单个项目）。

步骤 2：安装规则（必需）

Claude Code 插件无法自动分发规则，因此需手动安装：

git clone https://github.com/Galaxy-Dawn/claude-scholar.git /tmp/claude-scholar

# 用户级（所有项目）
mkdir -p ~/.claude/rules
cp /tmp/claude-scholar/rules/*.md ~/.claude/rules/

# 或者项目级（仅当前项目）
mkdir -p .claude/rules
cp /tmp/claude-scholar/rules/*.md .claude/rules/

安装后操作: 插件安装并不会自动加载 CLAUDE.md 或配置 settings.json；如果您已经有自己的 ~/.claude/CLAUDE.md 或 ~/.claude/CLAUDE.zh-CN.md，请将 Claude Scholar 的相关部分合并到您的文件中，而不要假设插件会自动应用这些内容。如果需要 Zotero MCP 或其他集成，请参阅 集成 部分进行手动设置。

入门场景

安装完成后，最简单的开始方式是用自然语言描述您的任务。您无需先记住整个系统。以下是一些实际的起点。

1. 开始一个新的研究课题

您可以这样说：

帮我开始关于[您的课题]的研究。我想要一个基于文献的计划、关键的开放性问题以及下一步的具体行动。

Claude Scholar 通常会帮助您：

• 澄清课题并缩小研究范围，
• 确定有前景的文献方向，
• 提出初步的计划或假设清单，
• 如果您使用 Zotero 或 Obsidian，还可以选择将工作流程导入其中。

2. 审查 Zotero 文献库

您可以这样说：

审查我在 Zotero 中关于大脑基础模型的文献库，并总结主要方向、研究空白以及有前景的下一步行动。

典型输出：

• 按主题对论文进行分组，
• 简短的文献综述，
• 研究空白分析，
• 下一步值得探索的研究方向建议。

3. 分析已完成的实验结果

您可以这样说：

分析这个实验文件夹中的结果，检查各次运行之间的变化，并撰写一份以决策为导向的总结。

典型输出：

• 指标对比，
• 割除实验或错误分析建议，
• 结果总结，突出哪些结论可靠、哪些较弱，以及接下来应该进行哪些实验。

4. 撰写论文或反驳意见的部分

您可以这样说：

根据目前的研究成果和论文笔记，帮我起草该项目的相关工作部分。

或者：

帮我为这些审稿人的意见撰写一份反驳草稿。

典型输出：

• 结构化的段落草稿，
• 更流畅的论证逻辑，
• 更清晰的观点与证据对应关系，
• 需要进一步支持或验证的后续要点。

实用提示

• 从一个具体的任务开始，而不是笼统地要求“全部”。
• 如果您已经维护了自己的本地 CLAUDE.md 文件，可以将您需要的 Claude Scholar 部分合并进去，而不应假设附带文件会自动生效。
• Zotero 和 Obsidian 是可选的，但当您希望获得持久的文献笔记或项目记忆，而非一次性的对话输出时，它们会变得更加有用。

平台支持

Claude Scholar 目前支持以下平台：

• Claude Code — 主要的安装目标。
• Codex CLI — 本仓库生态系统中提供了支持的工作流和文档。
• OpenCode — 作为替代的 CLI 工作流也受到支持。

顶层的工作流程保持一致：研究、编码、实验、报告以及项目知识管理。

集成

Zotero

当您希望 Claude Scholar 协助以下工作时，可以使用 Zotero：

• 通过 DOI / arXiv / URL 导入论文，
• 基于文献库的阅读工作流，
• 通过 Zotero MCP 获取全文，
• 创建详细的论文笔记和文献综述。

详情请参阅 MCP_SETUP.md。

Obsidian

当您希望 Claude Scholar 维护一个以文件系统为核心的科研知识库时，可以使用 Obsidian：

• Papers/
• Experiments/
• Results/
• Results/Reports/
• Writing/
• Daily/

详情请参阅 OBSIDIAN_SETUP.md。

主要工作流

完整的学术研究生命周期——从想法到发表的7个阶段。

1. 研究构思（集成 Zotero）

从产生想法到文献管理的端到端研究启动流程。

类型	名称	一句话说明
技能	research-ideation	将模糊的主题转化为结构化的研究问题、空白分析及初步的研究计划。
代理	literature-reviewer	搜索、分类并综合论文，形成可操作的文献图景。
命令	/research-init	从文献搜索开始，组织 Zotero 文献库并起草研究提案，开启新课题。
命令	/zotero-review	审查现有的 Zotero 文献库，生成结构化的文献综述。
命令	/zotero-notes	批量阅读 Zotero 文献库，创建结构化的论文阅读笔记。

工作原理

• 5W1H 头脑风暴：将模糊的主题转化为结构化的研究问题（What / Why / Who / When / Where / How）。
• 文献搜索与导入：搜索论文，提取 DOI/arXiv/URL，将其导入 Zotero，并按主题整理成不同的文献库。
• PDF 与全文：在可用时附加 PDF，尽可能阅读全文，必要时退回到摘要层面的分析。
• 空白分析：识别文献、方法论、应用、跨学科或时间上的空白。
• 研究问题与规划：将综述内容转化为具体的科学问题、初始假设以及下一步的行动计划。

典型输出

• 文献综述笔记，
• 结构化的 Zotero 文献库，
• 项目提案 / 研究方向草案。

2. 机器学习项目开发

用于实验代码和迭代的可维护的机器学习项目结构。

类型	名称	一句话说明
技能	architecture-design	在引入新的可注册组件或模块时，定义可维护的机器学习项目结构。
技能	git-workflow	强制执行分支规范、提交约定以及更安全的合作工作流。
技能	bug-detective	系统地调试堆栈跟踪、Shell 错误以及代码路径问题。
代理	code-reviewer	审查修改后的代码，确保其正确性、可维护性和实现质量。
代理	dev-planner	将复杂的工程任务分解为具体的实施步骤。
命令	/plan	在编码之前制定或完善实施计划。
命令	/commit	为当前的更改准备符合规范的提交信息。
命令	/code-review	对当前的代码变更进行重点审查。
命令	/tdd	通过小规模、测试驱动的实现步骤推进功能开发。

工作原理

• 结构设计：在适当的情况下，使用工厂模式或注册表模式来组织新的机器学习组件。
• 代码质量：保持代码文件的可维护性、类型安全以及配置驱动。
• 调试：系统地检查堆栈跟踪、Shell 错误以及代码路径问题。
• Git 规范：遵循分支卫生、规范化的提交以及更安全的合并/变基工作流。

3. 实验分析

对实验结果进行严格分析，生成科学图表和可供报告使用的成果。

类型	名称	一句话说明
技能	results-analysis	产出包含严谨统计、真实科学图表及分析成果的严格分析包。
技能	results-report	将分析成果转化为包含决策、局限性及后续行动的完整实验后报告。
命令	/analyze-results	一次性执行完整的实验工作流：先进行严格分析，再生成最终报告。

工作原理

• 数据处理：读取实验日志、指标文件及结果目录。
• 统计检验：在适当情况下运行严格的统计检验，如t检验、方差分析或威尔科克森检验。
• 可视化：生成带有解读指导的真实科学图表，而非仅提供模糊的绘图建议。
• 消融与对比：分析各组件的贡献、性能权衡及稳定性。
• 实验后报告：将分析包转化为包含结论、局限性和下一步行动的完整回顾报告。

典型输出

• analysis-report.md
• stats-appendix.md
• figure-catalog.md
• figures/
• Obsidian 格式的实验后总结报告，位于 Results/Reports/ 目录下。

4. 论文写作

从结构搭建到初稿润色的系统性学术写作流程。

类型	名称	一句话说明
技能	ml-paper-writing	根据代码库上下文、实验证据及文献资料，撰写面向发表的机器学习/人工智能论文。
技能	citation-verification	检查参考文献、元数据及论点与引用的一致性，防止引用错误。
技能	writing-anti-ai	减少机械化措辞，提升清晰度、节奏感及人文学术语气。
技能	latex-conference-template-organizer	将杂乱无章的会议模板整理成可直接用于 Overleaf 的写作框架。
代理	paper-miner	从优秀论文中挖掘可复用的写作模式、结构及目标会议的要求。
命令	/mine-writing-patterns	阅读一篇论文，并将其中可复用的写作知识整合到全局的论文挖掘器记忆中。

工作原理

• 模板准备：将会议模板清理为适合 Overleaf 使用的结构。
• 引文验证：核对参考文献、元数据以及论点与引用是否一致。
• 系统化写作：基于代码库上下文、实验证据及文献笔记，逐部分撰写论文。
• 风格优化：减少机械化表达，提升节奏感、清晰度和语气。

5. 论文自审

投稿前的质量保证。

类型	名称	一句话说明
技能	paper-self-review	在投稿前对论文的结构、逻辑、引用、图表及合规性进行审核。

工作原理

• 结构检查：逻辑流程、各部分平衡及叙述连贯性。
• 逻辑验证：论点与证据是否匹配、假设是否清晰以及论证是否一致。
• 引用审计：检查参考文献的正确性和完整性。
• 图表质量：检查标题的完整性、可读性及可访问性。
• 合规性：页数限制、格式要求及披露义务。

6. 投稿与回复审稿意见

投稿准备及审稿意见回复流程。

类型	名称	一句话说明
技能	review-response	将审稿意见分类整理为基于证据的回复流程。
代理	rebuttal-writer	撰写专业、尊重且策略性强的回复文本。
命令	/rebuttal	根据审稿意见和证据生成完整的回复草稿。

工作原理

• 投稿前检查：针对特定会议的格式要求、匿名化措施及清单式检查项。
• 审稿意见分析：将审稿意见归类为可操作的子类别。
• 回复策略：决定是接受、辩护、澄清，还是提出新的实验方案。
• 回复撰写：以专业语气生成结构化、基于证据的回复内容。

7. 接受后的处理

论文被接收后，用于会议准备及研究推广的工作流程。

类型	名称	一句话说明
技能	post-acceptance	支持论文被接收后的报告演讲、海报展示及研究推广。
命令	/presentation	为已接收的论文生成演示文稿结构及演讲指导。
命令	/poster	将研究成果整理为适合海报展示的内容及布局指导。
命令	/promote	撰写面向公众的宣传材料，如摘要、博文或系列推文。

工作原理

• 演示文稿：准备演讲结构及幻灯片使用指南。
• 海报：将内容组织成适合海报展示的布局与层次结构。
• 推广：生成社交媒体、博客或摘要等材料，以便更广泛地传播研究成果。

支撑性工作流程

这些工作流程在后台运行，以强化主要工作流程。

Obsidian 项目知识库

将 Obsidian 用作项目知识的持久存储，而不仅仅是笔记的堆栈。

类型	名称	一句话说明
技能	obsidian-project-memory	维护项目级别的 Obsidian 知识库，并决定哪些持久性知识应当被记录回其中。
技能	obsidian-project-bootstrap	为新或现有的研究项目初始化一个 Obsidian 知识库。
技能	obsidian-research-log	将每日的研究进展、计划、想法和待办事项记录到知识库中。
技能	obsidian-experiment-log	在 Obsidian 中记录实验设置、运行历史、结果及后续行动。
命令	/obsidian-ingest	将新的 Markdown 文件或文件夹摄入知识库中的正确位置。
命令	/obsidian-note	管理单个笔记的生命周期，例如查找、重命名、归档或清除。
命令	/obsidian-views	生成或刷新可选的 Obsidian 视图，例如 .base 文件。

工作原理

• 将现有仓库绑定到 Obsidian 保险库，
• 将稳定的知识路由至 Papers / Knowledge / Experiments / Results / Writing，其中每一轮实验报告存储在 Results/Reports/ 下，
• 保守地保持 Daily/ 和项目记忆的更新，
• 将新的 Markdown 文件摄入正确的规范目标位置，
• 可选地生成额外的视图和画布。

笔记语言配置

生成并同步的 Obsidian 笔记会按照以下优先级解析其语言：

1. 项目配置：.claude/project-memory/registry.yaml -> note_language
2. 环境变量：OBSIDIAN_NOTE_LANGUAGE
3. 默认：en

注意：该文件目前仍名为 registry.yaml 是出于历史原因，但其磁盘格式实际上是 JSON。

项目示例：

{
  "projects": {
    "my-project": {
      "project_id": "my-project",
      "vault_root": "/path/to/vault/Research/my-project",
      "note_language": "zh-CN"
    }
  }
}

英文和中文的小节标题在同步过程中仍然相互兼容，因此即使切换配置后，旧的笔记也可以安全地继续更新。

自动化执行工作流

跨平台钩子自动化了常规的工作流检查和提醒。

钩子

• skill-forced-eval.js
• session-start.js
• session-summary.js
• stop-summary.js
• security-guard.js

工作原理

• 提示之前：评估适用技能并提示相关工作流建议。
• 会话开始时：显示 Git 状态、可用命令以及项目记忆上下文。
• 会话结束/停止时：总结工作并提醒用户完成最低限度的维护任务。
• 安全性：阻止灾难性的命令，并要求对危险但合法的命令进行确认。

知识提取工作流

专业代理可以从论文和竞赛中挖掘可复用的知识。

类型	名称	一句话说明
代理	paper-miner	从优秀的论文中提取可复用的写作知识、结构模式和投稿经验法则。
代理	kaggle-miner	从优秀的 Kaggle 工作流程中提取工程实践和解决方案模式。

工作原理

• 从论文中提取写作模式、投稿期望和反驳策略，
• 从 Kaggle 流程中提取工程模式和解决方案结构，
• 将这些见解反馈到技能和参考资料中。

技能进化系统

Claude Scholar 还包含一个用于自我改进的技能循环。

类型	名称	一句话说明
技能	skill-development	创建具有明确触发条件、结构和渐进式披露的新技能。
技能	skill-quality-reviewer	从内容质量、组织、风格和结构完整性等方面审查技能。
技能	skill-improver	应用结构化的改进计划来提升现有技能。

工作原理

• 创建带有清晰触发描述的新技能，
• 从多个质量维度对其进行审查，
• 应用结构化的改进并迭代。

文档

• MCP_SETUP.md — Zotero/浏览器 MCP 设置
• OBSIDIAN_SETUP.md — Obsidian 知识库工作流
• CLAUDE.md — 完整的本地配置、技能列表和工作流细节
• CLAUDE.zh-CN.md — 主配置文档的中文版
• settings.json.template — 钩子/插件/MCP 的可选设置模板

项目规则

Claude Scholar 包含以下方面的项目规则：

• 编码风格，
• 代理编排，
• 安全，
• 实验可重复性。

这些规则体现在随附的规则文件以及 CLAUDE.md 中。

贡献

欢迎提交问题、拉取请求和工作流改进。

如果您提议更改安装程序行为、Zotero 工作流或 Obsidian 路由，请包括：

• 用户场景，
• 当前限制，
• 预期行为，
• 以及任何兼容性顾虑。

许可证

MIT 许可证。

引用

如果 Claude Scholar 对您的研究或工程工作有所帮助，您可以这样引用该仓库：

@misc{claude_scholar_2026,
  title        = {Claude Scholar: 半自动化的学术研究与软件开发助手},
  author       = {Gaorui Zhang},
  year         = {2026},
  howpublished = {\url{https://github.com/Galaxy-Dawn/claude-scholar}},
  note         = {GitHub 仓库}
}

致谢

基于 Claude Code CLI 构建，并由开源社区进一步完善。

参考文献

本项目受到社区优秀工作的启发，并在此基础上构建：

• everything-claude-code - 关于 Claude Code CLI 的全面资源
• AI-research-SKILLs - 以研究为导向的技能和配置

这些项目为 Claude Scholar 中面向研究的功能提供了宝贵的见解和基础。

---

适用于数据科学、人工智能研究和学术写作。

仓库：https://github.com/Galaxy-Dawn/claude-scholar

Claude Scholar 快速上手指南

Claude Scholar 是一款专为计算机科学和 AI 研究人员设计的半自动化研究助手。它并非要取代研究者，而是将人类决策置于核心地位，加速文献综述、代码实验、报告撰写及项目知识管理等繁琐流程。支持 Claude Code、Codex CLI 和 OpenCode。

环境准备

在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统: Linux, macOS 或 Windows (Windows 用户需使用 Git Bash 或 WSL)
• 核心依赖:
  • Claude Code (主分支默认支持)
  • Git
• 可选依赖 (根据需求安装):
  • Python 开发: Python + uv
  • 文献管理工作流: Zotero + zotero-mcp
  • 知识库管理工作流: Obsidian

注意分支选择：

• 使用 Claude Code：保持在 main 分支（默认）。
• 使用 Codex CLI：请切换至 codex 分支。
• 使用 OpenCode：请切换至 opencode 分支。

安装步骤

推荐采用全量安装模式，安装脚本具备备份感知和增量更新功能，能安全地合并配置。

1. 克隆仓库并运行安装脚本

git clone https://github.com/Galaxy-Dawn/claude-scholar.git /tmp/claude-scholar
bash /tmp/claude-scholar/scripts/setup.sh

2. 安装说明与配置合并

安装脚本会自动执行以下操作：

• 备份被覆盖的文件至 ~/.claude/.claude-scholar-backups/<timestamp>/。
• 保留您现有的 env、模型设置、API Key 及权限配置。
• 若您已有 ~/.claude/CLAUDE.md 或 ~/.claude/CLAUDE.zh-CN.md，脚本不会直接覆盖它们，而是将新版安装为侧车文件（如 CLAUDE.scholar.md）。

重要操作： 安装完成后，请检查 ~/.claude/CLAUDE.scholar.md (或 .zh-CN.scholar.md)，将其中的核心配置段落手动合并到您现有的 CLAUDE.md 文件中，以确保所有技能（Skills）和钩子（Hooks）生效。

3. 更新方法

后续如需更新，只需运行：

cd /tmp/claude-scholar
git pull --ff-only
bash scripts/setup.sh

(注：若仅需最小化安装，可参考原文手动复制 hooks 和特定 skills 目录，但需手动配置 settings.json)

基本使用

安装完成后，Claude Scholar 将通过自然语言指令或特定命令辅助您的研究工作。以下是几个典型的使用场景：

场景一：研究构思与文献梳理

在对话中直接描述您的研究兴趣，助手将帮助细化问题并规划文献检索策略。

我想研究大语言模型在低资源场景下的微调效率，请帮我制定一个初步的研究计划，并列出关键的研究缺口。

若已配置 Zotero MCP，可使用专用命令导入文献：

/zotero-review

场景二：实验分析与报告生成

完成代码实验后，利用内置技能进行数据分析和报告撰写。

请使用 results-analysis 技能分析当前的实验数据，生成统计图表，并解释结果显著性。

生成完整的实验报告并归档到 Obsidian：

请使用 results-report 技能生成本次实验的完整报告，并写入知识库。

场景三：论文写作与润色

在撰写论文草稿时，调用写作辅助技能。

请帮我审查这段相关工作的描述，确保逻辑连贯且引用准确，并优化学术表达风格。

核心工作流概览

整个工具链围绕以下闭环设计：

1. Ideation: 模糊想法 -> 具体问题与计划
2. Literature: 检索、导入 (Zotero)、阅读与笔记
3. Knowledge: 知识持久化至 Obsidian (Papers, Experiments 等目录)
4. Experiments: 假设追踪、运行记录与发现总结
5. Analysis: 严格统计分析与科学绘图
6. Writing: 论文撰写、回复审稿意见及幻灯片制作