研究者延伸路線（For Researchers）¶
🚀 計算型研究者（會跑 Python script、有 API key、會用 git）可直接進階；非程式背景研究者（人文社科、臨床研究、文獻為主）可先從文獻 Q&A（NotebookLM）、Zotero AI 工具開始、需要時再看
resources/setup-guide.mdA-C。← 回主路線 README · 走完 Track A 的 A3 或 Track B 的 Stage 7 後從這裡接續。把 agentic AI 應用到研究流程上。
使用情境（研究階段 × AI 怎麼幫）¶
研究者一天分成幾個階段、AI 在每個階段的角色不同。下表幫你定位：
| 階段 | 你常遇到的痛點 | AI 能幫的部分 | 推薦工具（從輕到重） |
|---|---|---|---|
| 文獻探索 | 不知道某個領域有哪些經典 paper | 推薦 + 摘要 + 比較 | NotebookLM → paper-qa → gpt-researcher |
| 文獻精讀 | PDF 翻一半就忘 / 抓不到 claim | 抓 claim、figure、citation、做筆記 | Zotero + zotero-gpt → zotero-skills |
| 研究設計 | RQ 模糊、不知選哪個 method | 對話釐清、列出 trade-off | Claude.ai 對話 → ai-research-skills |
| 實驗 / 寫程式 | 重複 boilerplate、寫 plot 浪費時間 | 寫 / 改 code、batch refactor | Claude Code → codex-delegate |
| 論文撰寫 | 草稿卡關、句子不通 | 大綱 → 段落 → 潤色 | Claude.ai → gemini-delegate（長稿） |
| 改稿 / 投稿 | 期刊規範一堆、容易漏 | banned-word / figure-text / submission checklist | academic-writing-skills |
| 跨 paper synthesis | 5 篇 paper 互相對話、context 爆 | 1M token 一次讀完 + 整理 | gemini-delegate |
💡 計算型 vs 非程式背景：表中「推薦工具」由輕到重——非程式背景研究者先停在每行第一個就夠了；計算型研究者要自動化才往後挑。
精選 Projects¶
💡 想把 Claude Code 接到 NotebookLM、Obsidian、Notion、Excel、PDF、Excalidraw 等研究常用工具？ 62 個整合在
resources/mcp-skills-catalog.md（按使用情境分類）。下面這節保留「研究專屬」的工具與 marketplace。
研究流程 Marketplace¶
flonat/claude-research ⭐⭐⭐¶
給博士研究者的 Claude Code 基礎建設——學術流程用的 skill、agent、hook、規則。LaTeX / 文獻管理為主。
文獻 RAG / Q&A¶
Future-House/paper-qa ⭐⭐⭐⭐⭐¶
| 欄位 | 內容 |
|---|---|
| Stars | ★ 8k+ |
| License | Apache-2.0 |
教什麼：對 PDF 文件以 citation-grounded Q&A 為設計目標——每個答案附句子層級的引用、減少幻覺風險。實際準確率依文件類型而異、評測結果以官方 benchmark / paper 為準。
適合誰：寫文獻回顧、需要「查文獻時答案要可追溯」的研究者。比一般 RAG 更嚴謹。
assafelovic/gpt-researcher ⭐⭐⭐⭐¶
| 欄位 | 內容 |
|---|---|
| Stars | ★ 27k+ |
| License | Apache-2.0 |
教什麼：自主 deep-research agent——planner + multi-source crawl + report 合成。給定一個研究主題，自動產出 markdown / PDF brief。
適合誰：要快速 scope 新題目、產 research brief 的研究者。
大綱與寫作¶
stanford-oval/storm ⭐⭐⭐⭐¶
| 欄位 | 內容 |
|---|---|
| Stars | ★ 28k+ |
| License | MIT |
教什麼：multi-perspective outline-then-write pipeline——白話三步：(1) 先模擬不同觀點提出問題、(2) 把問題整理成大綱、(3) 最後生成 Wikipedia-style 草稿。Stanford OVAL 出品。
適合誰：想學「outline-driven 寫作」的人。從零產主題 brief 時的好工具，類似 NotebookLM structured report 流程的開源版。
備註：最後一次推送已超過 6 個月，使用前確認最新 commit 日期。
kaixindelele/ChatPaper ⭐⭐⭐⭐⭐（中文讀者）¶
| 欄位 | 內容 |
|---|---|
| 語言 | 中文 + Python |
| Stars | ★ 19k+ |
| License | NOASSERTION（自訂條款，非商用） |
教什麼：中文研究者向的 arXiv 全流程工具——論文總結 + 翻譯 + 潤色 + 審稿回覆生成。中國研究團隊維護，預設值對中文場景友善。
適合誰：中文研究生想找對中文友善的 paper 全流程入門工具。
備註：License 是自訂的非商用條款，使用前請先讀原始條款；研究或個人用途常見，但條款還是要自己看過確認。
文獻管理整合¶
MuiseDestiny/zotero-gpt ⭐⭐⭐⭐¶
| 欄位 | 內容 |
|---|---|
| Stars | ★ 7k+ |
| License | AGPL-3.0 |
教什麼：Zotero 的 LLM plugin——可以跟你的文獻庫對話、總結 selection、生成 inline notes。
適合誰：Zotero 重度使用者，想在閱讀流程裡直接接 AI 而不用切到別的工具。
備註：AGPL-3.0 license（傳染性開源）— 修改後要散布的衍生產品需遵守條款。
Multi-LLM 研究組合（本 repo 維護者的研究 setup）¶
研究流程裡有些任務 Claude 一個就夠（對話、設計、review），有些 Claude 做會浪費 token（大批 code refactor、長稿 draft）。維護者實際用的搭配是 Claude 當 planner / reviewer、Codex 跑程式、Gemini 跑長稿——下表列何時用哪個：
| 任務類型 | 例子 | 用哪個 LLM | 為什麼 |
|---|---|---|---|
| 研究設計 / 假設討論 | 「這個 RQ 該用 logistic vs survival？」 | Claude.ai 對話 | 對話協作、context memory |
| 寫 / 改 code | 「50 個 simulation script 都加 logging」 | codex-delegate | 機械式編輯快、不燒 Claude token |
| 寫長稿（中英文） | 「draft 一個 8 頁 paper section」 | gemini-delegate | 1M context、長 prose 強項 |
| Second opinion | 「請 Gemini 看我的 discussion 段落」 | gemini-delegate | LLM-vs-LLM 對照、容易看出 Claude 自身偏誤 |
| 投稿前 audit | 「跑 banned-word + figure-text checklist」 | academic-writing-skills | structured audit、不靠 LLM 即興判斷 |
維護者自用的 6 個研究 skill¶
⚠️ 揭露：以下 6 個工具是維護者 @WenyuChiou（Lehigh CEE PhD candidate）日常在用的研究 skills、公開讓有相似需求的人用。未經第三方獨立評測——適合 PhD 學位寫作 / 跨 paper 文獻整理這類流程；不一定適合你的領域。詳細 entry 看
resources/mcp-skills-catalog.md13 + 14。
| 工具 | 適合階段 | 一句話 |
|---|---|---|
| ai-research-skills ⭐⭐⭐⭐⭐ | 全流程 | 14 個研究 skill 打包成 5-plugin marketplace、一個指令裝整套 |
| research-hub ⭐⭐⭐⭐ | 文獻整理 | Zotero + Obsidian + NotebookLM 三工具整合 workspace、CLI / MCP / REST / dashboard 四介面 |
| zotero-skills ⭐⭐⭐⭐ | 文獻管理 | Zotero CLI skill（搜 / 加 / 分類 / 標記）——跟 zotero-gpt 互補（後者在 Zotero 裡 chat、這份從外部操作） |
| academic-writing-skills ⭐⭐⭐ | 投稿前 | banned-word audit、figure-text coupling、submission checklist；per-paper 可自訂 journal_format / style_overrides |
| codex-delegate ⭐⭐⭐⭐⭐ | 寫程式 | Claude planner + Codex executor 的標準 skill——batch refactor / boilerplate / migration |
| gemini-delegate-skill ⭐⭐⭐⭐ | 長稿 / synthesis | Claude planner + Gemini 寫 1M context 長文 / CJK / second-opinion |
Multi-Agent for Research¶
langchain-ai/open_deep_research ⭐⭐⭐⭐⭐¶
| 欄位 | 內容 |
|---|---|
| Stars | ★ 11k+ |
| License | MIT |
教什麼：開源版的 Deep Research——支援單 agent 跟 supervisor + multi-researcher 兩種架構（multi-agent 那條目前在 src/legacy/）、平行搜尋、再合成成有引用的 report。是學「LLM agent 怎麼自動產出有引用 brief」的好參考。
適合誰：要打造「agent 自動產出有引用 brief」工作流程的研究者。是這個分類最 canonical 的開源選擇。
備註：依賴 LangGraph + 搜尋 tool（要 API key）。
SakanaAI/AI-Scientist-v2 ⭐⭐⭐⭐¶
| 欄位 | 內容 |
|---|---|
| Stars | ★ 6k+ |
| License | The AI Scientist Source Code License（source-available，非商用 + 有 manuscript-disclosure 條款） |
教什麼：端到端的 multi-agent 科學研究 loop：構想 → 寫程式 → 跑實驗 → 寫 paper → 互審。Sakana AI 的「AI 寫整篇 ML paper」研究實作。
適合誰：想看「多個 agent 跑完整研究 lifecycle 會長什麼樣」的研究者。研究架構參考、不是 production 工具。
備註：產出是 demo 等級（不是直接投稿用），ML / CS 領域偏多。License 是自訂的 source-available 條款（含 manuscript-disclosure 規定），使用前請先讀 LICENSE 檔。
還缺：peer-review 自動化、conference review pipeline 的活躍開源案例。如果你做過或知道有，歡迎開 PR。
必修閱讀¶
必練流程（按使用頻率）¶
研究者用 AI 的最大誤區是「只在卡關才打開 ChatGPT」。把 AI 變成日常工具的關鍵是設好頻率——下表 7 條都是維護者自己每週都在跑的、不是空想。
| 頻率 | 流程 | 怎麼做（≤ 3 步） | 推薦工具 | 適合誰 |
|---|---|---|---|---|
| 每天 | 文獻 inbox 分流 | (1) 把昨天看到的 paper 丟 paper-qa (2) 抓 claim + 4-5 行 summary (3) 進 Zotero / Obsidian |
paper-qa + zotero-gpt | 全研究者 |
| 每天 | 寫作 sprint（25 min） | (1) 寫一段給 Claude.ai (2) 跑 banned-word + figure-text audit (3) 改完進 main draft |
Claude.ai + academic-writing-skills | 寫 paper 階段 |
| 每週 | 跨 paper synthesis | (1) 把 5-10 篇 PDF 餵 Gemini (2) 問「這幾篇 disagree 在哪」 (3) 寫成 1 頁 brief |
gemini-delegate（1M context） | 計算型 |
| 每週 | Zotero 整理 | (1) 標未讀 / 已讀 (2) 重 tag (3) 抓出該歸檔的 PDF |
zotero-skills 或 zotero-gpt | 全研究者 |
| 每月 | 研究進度 brief | (1) 從 Obsidian + Zotero + NotebookLM 抓近期筆記 (2) 整理出 5 個進度點 (3) 送指導教授 |
research-hub | 同時用 3 工具的人 |
| Per paper | 投稿前 final audit | (1) banned-word audit (2) figure-text coupling check (3) submission checklist |
academic-writing-skills | 投稿前 1 週 |
| Per paper | Multi-agent peer review | (1) Claude 看 logic / argument (2) Codex 看 code / table 數字 (3) Gemini 看 prose / clarity |
codex-delegate + gemini-delegate | 投稿前 second-opinion |
💡 新手起手式：先做「每天 inbox 分流」+「寫作 sprint」兩條一個月、習慣後再加進階流程。一次裝太多會養不起來。
層級建議¶
研究者不需要一開始就裝 Claude Code。下表是建議的進階路徑：
| Tier | 工具 | 適合誰 | 學習成本 |
|---|---|---|---|
| Tier 0 | Claude.ai 網頁版 + NotebookLM | 非程式背景、人文社科、臨床研究 | 0（會用瀏覽器就行） |
| Tier 1 | Claude Desktop + Zotero MCP / Obsidian MCP | 已有 Zotero / Obsidian 習慣的研究者 | 半天裝好 |
| Tier 2 | Claude Code + ai-research-skills | 計算型研究者、寫 / 改程式為主 | 1-2 天上手 |
| Tier 3 | Claude Code + codex-delegate + gemini-delegate + research-hub | 想跑 multi-LLM 研究 pipeline、跨多工具整合 | 1 週 setup + 持續調 |
多數研究者停在 Tier 1-2 就夠了——Tier 3 是有大量重複流程（譬如每週跑同樣的 paper synthesis）才值得。