🎓 Academic Forge

[!WARNING] 📢 重大更新与架构调整公告 (2026-04-16)

Academic Forge 已经进行重大升级！我们强烈**推荐优先使用全新的基于网页的在线选配站 (Web Version)**来安装和管理你的 Skills。

📖 什么是 Forge（熔炉）？

"Forge" 灵感来自 Minecraft 的模组加载器系统——就像 Minecraft Forge 整合包为特定游戏体验集成各种模组一样，Academic Forge 为学术写作工作流程整合多个 AI 编程助手技能。

• 🔧 集成优于安装 - 精心策划、协同工作的技能集合，而非零散安装
• 🎯 专门构建 - 只包含学术写作相关技能，避免太多技能导致 AI 准确性下降
• 🔄 自动更新 - Skills 通过 git submodules 与 skills-only 同步机制保持最新
• 🤝 社区驱动 - 建立在多个 Skills 创作者的优秀工作之上

🚀 快速开始

🌐 使用全新选配站（强烈推荐！更轻量）

我们已 部署了在线按需安装平台。在你的项目里 不再需要拉取大量仓库源码和 Submodules 实体：

1. 打开 https://hughyau.com/AcademicForge/
2. 在网页上简单勾选你当前项目需要的 skill pack 与你的平台（Claude Code / OpenCode / Codex）
3. 单击生成一键安装命令
4. 在你自己的项目根目录执行复制的命令即可完成！

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📦 传统全量安装（基于 Submodules，不推荐）

⚠️ 注意：以下安装方式基于当前这个遗留分支（Legacy master）维护，后续可能会被移除。

macOS/Linux:

cd your-project
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/HughYau/AcademicForge/refs/heads/master/scripts/install.sh | bash

Windows (PowerShell):

cd your-project
irm https://raw.githubusercontent.com/HughYau/AcademicForge/refs/heads/master/scripts/install.ps1 | iex

指定目标工具（可选）：

bash install.sh --tool claude     # 安装到 .claude/skills/
bash install.sh --tool opencode   # 安装到 .opencode/skills/
bash install.sh /custom/path      # 自定义路径

不指定 --tool 时，脚本会自动检测：优先使用 .claude/ 目录，否则使用 .opencode/。

验证安装

bash scripts/verify.sh    # 检查所有技能是否正确安装
bash scripts/list-skills.sh  # 列出所有已安装技能

📦 包含的 Skills

技能包	数量	擅长领域	来源
scientific-agent-skills	133	科研工作流、科学数据库、科学计算、科学写作	@K-Dense-AI
AI-research-SKILLs	82	AI 研究方法、训练、推理、评估	@zechenzhangAGI
superpowers	15	规划、调试、TDD、代码审查	@obra
paper-polish-workflow-skill	15	论文翻译、润色、审稿模拟与投稿工作流	@Lylll9436
scientific-visualization	1	出版级图表、色盲友好配色	本地维护
humanizer	1	学术语气润色、可读性优化	@blader
humanizer-zh	1	中文去 AI 味、自然化改写、学术中文润色	@op7418

所有 Skills 保留其原始许可证和作者身份。详细归属请查看 ATTRIBUTIONS.md。

📋 查看每个 Skills 的详细内容

scientific-agent-skills (133 Skills)

• 许可证: MIT
• 覆盖范围: 133 个即用型科研与科学 skills，涵盖 15+ 领域
• 兼容性: 已升级为遵循开放 Agent Skills 标准的通用技能库，不再局限于 Claude
• 包含内容:
  • 🧬 生物信息学与基因组学 - BioPython, Scanpy, 单细胞RNA-seq, 变异注释
  • 🧪 化学信息学与药物发现 - RDKit, DeepChem, 分子对接, 虚拟筛选
  • 🏥 临床研究 - ClinicalTrials.gov, ClinVar, FDA数据库, 药物基因组学
  • 📊 数据分析 - 统计分析, matplotlib, seaborn, 出版级图表
  • 📚 科学交流 - LaTeX格式化, 引用管理, 同行评审, 海报/幻灯片/图示
  • 🔬 实验室自动化 - PyLabRobot, Benchling, Opentrons集成
  • 🤖 机器学习 - PyTorch Lightning, scikit-learn, 深度学习工作流
  • 🗃️ 数据库 - 78+ 科学数据库与更多聚合入口 (PubMed, OpenAlex, ChEMBL, UniProt 等)
• 最适合: 从文献综述到论文发表的多步骤科学工作流程
• 广告净化: 脚本每次安装/下载/更新后自动移除各 SKILL.md 中内嵌的平台推广段落，保持 skill 内容纯净

AI-research-SKILLs (82 Skills)

• 许可证: MIT
• 覆盖范围: 82 个专家级AI研究工程 skills，涵盖 20 个类别
• 包含内容:
  • 🏗️ 模型架构 - LitGPT, Mamba, RWKV, NanoGPT, TorchTitan (5个skills)
  • 🎯 微调 - Axolotl, LLaMA-Factory, PEFT, Unsloth (4个skills)
  • 🎓 后训练 - TRL, GRPO, OpenRLHF, SimPO, verl (8个RLHF/DPO skills)
  • ⚡ 分布式训练 - DeepSpeed, FSDP, Megatron-Core, Accelerate (6个skills)
  • 🚀 优化 - Flash Attention, bitsandbytes, GPTQ, AWQ (6个skills)
  • 🔥 推理 - vLLM, TensorRT-LLM, SGLang, llama.cpp (4个skills)
  • 📊 评估 - lm-eval-harness, BigCode, NeMo Evaluator (3个skills)
  • 🤖 Agents与RAG - LangChain, LlamaIndex, Chroma, FAISS (9个skills)
  • 🎨 多模态 - CLIP, Whisper, LLaVA, Stable Diffusion (7个skills)
  • 📝 机器学习论文写作 - NeurIPS, ICML, ICLR, ACL的LaTeX模板 (1个skill)
• 文档质量: 每个 skill 约 420 行 + 300KB+ 参考资料
• 最适合: 从假设到论文发表的AI研究工作流程

humanizer

• 许可证: 查看原始仓库
• 用途: 优化学术语气、提高可读性、避免 AI 检测特征
• 最适合: 润色草稿、保持学术声调、同行评审准备

humanizer-zh

• 许可证: MIT
• 用途: 中文去 AI 痕迹、自然化改写、保留原意的语气润色
• 最适合: 中文摘要、中文论文段落、双语改写后的中文定稿

superpowers（仅包含 skills/）

• 许可证: MIT
• 定位: 一个"流程型技能库"，强调 先设计、后实现、再验证 的工程纪律
• 核心技能:
  • brainstorming：把模糊需求收敛成可执行方案
  • writing-plans / executing-plans：把任务拆到可验证的粒度
  • systematic-debugging：按步骤定位根因，避免拍脑袋修 bug
  • test-driven-development：以测试驱动最小改动实现
  • requesting-code-review / receiving-code-review：形成闭环复盘
  • verification-before-completion：在宣告完成前做证据化验证

scientific-visualization（本地内置 Skill）

• 许可证: MIT
• 定位: 面向科研论文与报告的可视化增强
• 核心能力:
  • 出版级样式模板（期刊风格、字体/线宽/配色一致化）
  • 多子图布局与标注规范（panel labels、legend、单位、误差线）
  • 色盲友好配色与灰度可读性校验
  • 导出优化（PDF/EPS/TIFF/PNG，分辨率与尺寸对齐投稿要求）

🛡️ 防御 Prompt 注入与内容净化

为了防止部分上游 Skills 中可能包含的 Prompt 注入攻击（如劫持 AI 行为）或破坏上下文的无关广告，本仓库在同步与安装流程中内置了以下机制：

• 黑名单屏蔽 (Blacklist)：通过维护 scripts/skill-blacklist.txt，安装向导和更新脚本会自动移除已知的含有恶意 Prompt、质量低下或会导致上下文混乱的特定文件。
• Prompt 后置清理 (Clean-AdInsertions)：在上游内容同步后，脚本会自动执行清洗策略（如 Clean-AdInsertions 函数），通过正则匹配自动剥离 SKILL 文件中夹带的第三方平台引流、赞助广告等附加指令，确保输入给 AI 助手的 Prompt 内容纯净、安全。

🔧 管理 Skills

更新

./scripts/update.sh  # 或 Windows: .\scripts\update.ps1

所有脚本支持从任意目录运行，会自动定位仓库根目录。

配置

编辑 forge.yaml 中的 config.enabled 来启用/禁用特定技能包：

config:
  enabled:
    scientific-agent-skills: true
    humanizer: false  # 设为 false 会在下次同步后移除
    humanizer-zh: false  # 设为 false 会在下次同步后移除

如需屏蔽特定上游 skill（而非整个技能包），编辑 scripts/skill-blacklist.txt。

自动更新

本仓库配置了自动化工作流程，每周一 09:00 UTC（北京时间 17:00）自动更新所有上游 skills 来源。

❓ 常见问题

Q: 技能怎么触发？需要手动调用吗？
A: 不需要。技能由 AI 助手根据你的提示词自动选择并调用。你只需正常对话即可。

Q: 装了这么多技能会变慢吗？
A: 不会影响响应速度。Skills 只是提供给 AI 的参考信息，不会增加运行开销。

Q: 和手动装单个 skill 有什么区别？
A: Academic Forge 精选了互相兼容的技能组合，避免冲突。同时提供一键安装、自动更新、广告清理等便利功能。

Q: 怎么卸载？
A: 运行 bash scripts/uninstall.sh（Windows: .\scripts\uninstall.ps1），或直接删除安装目录。

🎓 使用案例

• 📝 撰写研究论文 - 从大纲到提交就绪的手稿
• 🔬 实验设计 - 规划和记录研究方法
• 📊 数据分析 - 统计分析和结果解释
• 🖼️ 科研绘图 - 生成或改造投稿级图表
• 📚 文献综述 - 组织和综合学术资源
• ✍️ 学位论文写作 - 长篇学术文档管理

📄 文档

• 快速入门指南 - 5 分钟上手
• Skills归属 - 详细的作者信息和许可证
• 贡献指南 - 如何贡献或创建你自己的 forge

🤝 贡献

发现了一个非常适合学术写作的Skills？请查看 CONTRIBUTING.md 了解如何：

• 建议新Skills
• 报告问题
• 改进文档
• 创建你自己领域的 forge

📄 许可证

forge 结构（脚本、配置、文档）采用 MIT 许可证。

单个Skills保留其原始许可证 - 详见 ATTRIBUTIONS.md 和每个Skills的仓库。

Star History

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AcademicForge 快速上手指南

AcademicForge 是一个专为学术写作打造的 AI 技能集合（Skills Pack），旨在为 Claude Code、OpenCode 等编程助手整合科研、论文润色、数据分析及可视化等专业能力。

1. 环境准备

在开始之前，请确保你的开发环境满足以下要求：

• 操作系统：macOS、Linux 或 Windows (PowerShell)。
• 前置依赖：
  • Git：已安装并配置好环境变量。
  • AI 编程助手：已安装并配置好 Claude Code (claude) 或 OpenCode。
  • 项目目录：拥有一个初始化的 Git 项目文件夹（用于存放技能配置）。
• 网络环境：由于技能源托管在 GitHub，建议确保网络连接畅通，或在终端配置好代理以加速克隆过程。

2. 安装步骤

🌟 推荐方式：在线选配站（轻量、快速）

无需拉取大量源码，直接生成针对你当前项目的安装命令。

1. 访问官方选配站：https://hughyau.com/AcademicForge/
2. 在网页上勾选你需要的技能包（如“科学计算”、“论文润色”等）以及你的目标平台（Claude Code / OpenCode）。
3. 点击生成按钮，复制生成的命令行脚本。
4. 在你的项目根目录下粘贴并执行该命令。

📦 传统方式：命令行一键安装

如果你偏好直接使用脚本安装全量版本，请在终端进入你的项目根目录，执行以下命令：

macOS / Linux:

cd your-project
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/HughYau/AcademicForge/refs/heads/master/scripts/install.sh | bash

Windows (PowerShell):

cd your-project
irm https://raw.githubusercontent.com/HughYau/AcademicForge/refs/heads/master/scripts/install.ps1 | iex

指定特定工具安装（可选）： 如果不指定，脚本会自动检测 .claude/ 或 .opencode/ 目录。你也可以强制指定：

# 安装到 Claude Code
bash install.sh --tool claude

# 安装到 OpenCode
bash install.sh --tool opencode

# 安装到自定义路径
bash install.sh /custom/path

✅ 验证安装

安装完成后，运行以下脚本确认技能是否就绪：

# 检查所有技能是否正确安装
bash scripts/verify.sh

# 列出所有已安装的技能名称
bash scripts/list-skills.sh

(Windows 用户请将 bash 替换为对应的 PowerShell 脚本，如 .\scripts\verify.ps1)

3. 基本使用

AcademicForge 的技能是被动触发的，无需手动调用命令。你只需在与 AI 助手对话时提出相关的学术需求，AI 会自动加载并调用相应的技能。

使用示例：

• 场景 1：论文润色与去 AI 味

  “请帮我润色这段摘要，使其更符合学术规范，并去除机器生成的痕迹。” (系统将自动调用 humanizer 或 humanizer-zh 技能)

• 场景 2：科研绘图

  “根据这份 CSV 数据，绘制一张出版级的折线图，要求配色对色盲友好，并添加误差线。” (系统将自动调用 scientific-visualization 技能)

• 场景 3：文献综述与数据分析

  “帮我检索关于‘大语言模型在医疗诊断中的应用’的最新文献，并总结主要研究方法。” (系统将自动调用 scientific-agent-skills 中的数据库检索与分析技能)

• 场景 4：实验规划

  “我要设计一个对比实验来验证新算法的有效性，请帮我制定详细的实验计划和评估指标。” (系统将自动调用 superpowers 中的规划类技能)

提示：技能库包含超过 200+ 个专业指令，覆盖从生物信息学、化学计算到深度学习训练的全流程。你只需像平常一样与 AI 交流，复杂的学术工作流将由 AcademicForge 在后台自动支撑。