Claude Scholar 是面向 Claude Code CLI 的个人配置系统，涵盖学术研究、软件开发及项目管理场景。核心功能包括研究构思、ML 项目开发、实验分析、论文写作与自审、投稿回复及录用后处理。系统采用 Node.js 钩子实现跨平台自动化，内置 paper-miner 与 kaggle-miner 代理进行知识提取，并提供技能进化机制。支持完整安装、最小化安装及选择性安装，适用于研究人员、数据科学家及 ML 工程师。
Claude Scholar 是一个面向 Claude Code CLI 的个人配置系统，提供丰富的技能、命令、代理和钩子，针对以下场景优化：
完整的学术研究生命周期 - 从想法到发表的 7 个阶段。
系统化的研究启动，包含想法生成和文献综述：
工具: research-ideation skill + literature-reviewer agent
流程:
命令: /research-init "topic" → 启动完整的研究启动工作流
可维护的 ML 项目结构，用于实验代码：
工具: architecture-design skill + code-reviewer agent + git-workflow skill
流程:
cfg 参数）→ 由 rules/coding-style.md 强制执行@dataclass(frozen=True) → 最多 3 层嵌套bug-detective): Python/Bash/JS 的错误模式匹配 → 堆栈跟踪分析 → 反模式识别feat/scope: message) → 分支策略（master/develop/feature）→ 使用 --no-ff 合并命令: /plan, /commit, /code-review, /tdd
实验结果的统计分析和可视化：
工具: results-analysis skill + data-analyst agent
流程:
命令: /analyze-results <experiment_dir> → 生成带有图表和统计数据的分析报告
从模板到最终草稿的系统化论文写作：
工具: ml-paper-writing skill + paper-miner agent + latex-conference-template-organizer skill
流程:
citation-verification): 多层验证（格式 → API → 信息 → 内容）→ 防止幻觉引用writing-anti-ai): 移除夸大象征、宣传语言、模糊归因 → 添加人性化声音和节奏 → 双语支持（中英文）会议: NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, AAAI, COLM, Nature, Science, Cell, PNAS
提交前的质量保证：
工具: paper-self-review skill
流程:
6 项检查清单 → 系统化质量评估
论文提交和审稿意见回复：
工具: review-response skill + rebuttal-writer agent
提交流程:
Rebuttal 流程:
命令: /rebuttal <review_file> → 生成完整的 rebuttal 文档和实验计划
会议准备和研究推广：
工具: post-acceptance skill
流程:
命令: /presentation, /poster, /promote → 自动化内容生成
这些工作流在后台运行，增强主要工作流。
跨平台钩子（Node.js）自动化工作流执行：
会话开始 → 技能评估 → 会话结束 → 会话停止
skill-forced-eval.js): 在每次用户提示之前 → 动态扫描所有可用技能（本地 + 插件）→ 强制评估每个技能 → 要求实现前激活 → 确保不遗漏相关技能session-start.js): 会话开始时 → 显示 Git 状态、待办事项、可用命令、包管理器 → 一目了然地展示项目上下文session-summary.js): 会话结束时 → 生成全面的工作日志 → 总结所做的所有更改 → 提供下一步的智能建议stop-summary.js): 会话停止时 → 快速状态检查 → 检测临时文件 → 显示可操作的清理建议跨平台: 所有钩子使用 Node.js（非 shell 脚本），确保 Windows/macOS/Linux 兼容性。
两个专门的挖掘代理持续提取知识以改进技能：
ml-paper-writing/references/knowledge/（structure.md、writing-techniques.md、submission-guides.md、review-response.md）kaggle-learner skill 的知识库（references/knowledge/[domain]/ 目录，按 NLP/CV/Time Series/Tabular/Multimodal 分类）知识反馈循环: 每篇分析的论文或解决方案都会丰富知识库，创建一个随您研究进化的自我改进系统。
维护和改进技能的 3 步持续改进循环：
skill-development → skill-quality-reviewer → skill-improver
skill-development): 创建具有正确 YAML frontmatter 的技能 → 清晰的描述和触发短语 → 渐进式披露（精简的 SKILL.md，详细信息在 references/）skill-quality-reviewer): 4 维质量评估 → 描述质量（25%）、内容组织（30%）、写作风格（20%）、结构完整性（25%）→ 生成优先修复的改进计划skill-improver): 合并建议更改 → 更新文档 → 根据反馈迭代 → 自动读取并应用改进计划选择适合您需求的安装方式：
数据科学、AI 研究和学术写作的完整设置：
# 克隆仓库
git clone https://github.com/Galaxy-Dawn/claude-scholar.git ~/.claude
# 重启 Claude Code CLI
包含：所有 32 个技能、50+ 命令、14 个代理、5 个钩子和项目规则。
仅核心钩子和基本技能（加载更快，复杂度更低）：
# 克隆仓库
git clone https://github.com/Galaxy-Dawn/claude-scholar.git /tmp/claude-scholar
# 仅复制钩子和核心技能
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/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/
# 清理
rm -rf /tmp/claude-scholar
包含：5 个钩子、7 个核心技能（完整研究工作流 + 基本开发）。
选择和选择特定组件：
# 克隆仓库
git clone https://github.com/Galaxy-Dawn/claude-scholar.git /tmp/claude-scholar
cd /tmp/claude-scholar
# 复制您需要的内容，例如：
# - 仅钩子
cp hooks/*.js ~/.claude/hooks/
# - 特定技能
cp -r skills/latex-conference-template-organizer ~/.claude/skills/
cp -r skills/architecture-design ~/.claude/skills/
# - 特定代理
cp agents/paper-miner.md ~/.claude/agents/
# - 项目规则
cp rules/coding-style.md ~/.claude/rules/
cp rules/agents.md ~/.claude/rules/
推荐用于：想要自定义配置的高级用户。
安装后，钩子提供自动化工作流辅助：
skill-forced-eval → 确保考虑适用技能session-start → 显示项目上下文session-summary → 生成带有建议的工作日志stop-summary → 提供状态检查🎓 研究生/博士生：系统化论文写作，代码管理
👨🔬 研究员：从实验到发表的完整工作流
👨💻 数据科学家：实验可复现，代码规范化
🚀 ML 工程师：项目架构，团队协作
这是个人配置，欢迎：
MIT License
使用 Claude Code CLI 构建，并由开源社区增强。
参考资料
本项目受到社区优秀作品的启发和构建：
这些项目为 Claude Scholar 的研究导向功能提供了有价值的见解和基础。
Claude Scholar 不仅仅是一个配置集合，它是一套完整的研究工作方法论。通过自动化钩子强制执行最佳实践，通过专业技能提供领域知识，通过智能代理处理复杂任务，通过知识进化持续改进。
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