Academic Research Skills

五维评分

优秀点拆解

• 以实证文献为设计依据：7-mode 失败清单直接源自 The AI Scientist（Lu et al. 2026, Nature）的真实失败案例，引文 provenance 由 1.11 亿条引用语料级审计（Zhao et al. 2026）驱动，每个防幻觉机制都有论文级靶子
• Copilot-not-pilot 立场用机制落地：10 个决策重检查点 + 2 个不可跳过的完整性门禁（Stage 2.5/4.5），每个阶段完成强制等用户确认，POSITIONING.md 明确列出 5 类拒绝的自主研究机制并配评审标准
• 反同源幻觉验证纪律：禁止用 AI 记忆验证任何引用（写论文和验论文的模型共享训练数据），每条引用必须 WebSearch/Semantic Scholar API 验证（Levenshtein>=0.70），内置五类引文幻觉分类法 + 项目自身被 mashup 引用骗过的真实案例
• Material Passport 跨会话状态机：护照记录阶段/产物哈希/决策记录，支持 resume_from_passport=<hash> 在全新会话恢复 10 阶段长流水线，是长任务状态恢复的成熟解法
• 超出 skill 范畴的工程质量：352 个 Python 脚本、CI 门禁（changelog 覆盖/defrift locks/sha256 内容锁）、PreToolUse 写保护 hook、跨模型盲检查点（分歧升级给用户）、held-out 评估集，37 个 agent 提示词被持续维护不腐烂

可复用的设计模式

• 失败模式清单 → 完整性门禁：把领域已知失败模式写成显式检查清单，门禁处必须逐一排除或标记并阻塞，适用于任何高利害 agent 输出
• 编排器与执行分离 + 状态护照：编排器只调度不干活，状态外置为可恢复护照文件，支持跨会话续跑
• 模式注册表 + 触发条件表 + fidelity/balanced/originality 频谱：27 种模式集中登记，意图模糊时默认走引导模式，多语言触发词
• opt-in 环境变量开关 + 字节等价保证：重功能（跨模型验证/claim 审计/模型分层）默认关闭，ARS_* 变量开启，不设即与旧版本等价

适用场景

边界与注意：ARS 不跑实验、不验证真实数据，一份一致地编造的造假研究能通过所有门禁（仅保证手稿与报告过程的完整性）；依赖 Claude Code + Anthropic 模型（有 Codex 兄弟发行版）；CC BY-NC 4.0 禁止商业使用；27 种模式 + 大量 ARS_* 开关学习曲线高，全流水线 2-4 小时/$4-6 不适合快速任务。