# 我开源了我用于科研的 RW Research Skill
**作者**: Roland.W
**日期**: 2026-07-11T13:03:54.000Z
**来源**: [https://x.com/rwayne/status/2075929073818243308](https://x.com/rwayne/status/2075929073818243308)
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如果没有规则约束,AI 在证据不足时也可能继续生成内容。RW Research Skill 给科研任务增加了来源要求、停止条件和人工确认。
这套 Skill 包含 12 个可以独立使用的科研 Skill。
GitHub 地址:
https://github.com/rolandwonglonam/rw-research-skill
## 这套 Skill 处理什么
科研包含很多不同的任务。
确定研究问题、检索文献、提取论文、整理证据、设计研究、检查偏倚、写论文和准备投稿,需要的材料和判断并不相同。
RW Research Skill 把这些任务拆开。用户根据自己当前卡住的步骤选择一个 Skill,不需要一次运行整条流程。
如果不知道从哪里开始,可以先使用 rw-research-router。它会判断当前问题属于哪个研究阶段,再选择一个主 Skill。
## 12 个 Skill 分别做什么
rw-research-router 用来判断研究阶段。它区分当前问题属于研究问题、文献、证据、设计、写作、投稿还是工具选择。
rw-research-question 把研究兴趣整理成可以检索、可以执行、也可以被证据推翻的研究问题。它会定义构念、研究边界、替代解释和证伪条件。
rw-literature-discovery 围绕一个具体判断寻找文献。它记录搜索平台、搜索式、日期、纳入用途和排除理由,也会主动寻找相反结果。
rw-paper-extractor 从论文正文和补充材料中提取研究问题、设计、样本、变量、方法、结果和限制。关键字段需要保留页码、表格或段落位置。
rw-evidence-map 把多篇研究放进同一张证据图。研究之间的关系可以是支持、反驳、限制、不可比较或等待核对。
rw-review-methods 用来设计系统综述、范围综述和其他证据综合流程。它处理协议、检索、去重、筛选、提取、偏倚评价和综合方法。
rw-research-design 把研究问题转成研究方案。它检查目标人群、构念、变量、测量、样本、偏倚、分析计划和失败判据。
rw-research-referee 在研究执行或投稿前检查结论。它会寻找选择偏倚、混杂、测量错误、缺失数据、分析选择和无法排除的替代解释。
rw-phd-write 根据用户提供的材料和可以核验的来源组织论文或 PhD 章节。它先建立主张和来源的对应关系,再处理段落和语言。
rw-phd-tone 从用户提供的作者样本中提取学术语气规则。没有作者样本时,它只使用中性的学术表达,不会声称复现个人声音。
rw-journal-submission 处理期刊比较、投稿文件、披露信息、Cover Letter 和审稿回复。期刊要求、费用和 AI 政策需要从当前官方页面核验。
rw-research-lab-router 根据科研任务、数据格式、隐私要求和运行环境选择工具。它也会检查许可证、API 限流、费用和人工复核成本。
## 什么人适合使用
本科生和硕士生可以用它学习怎样把一个研究兴趣变成可以执行的问题,也可以用它建立文献检索和论文提取记录。
博士生可以用它管理文献、证据、研究设计、章节写作和投稿准备。
博士后可以用它检查研究方案、替代解释、偏倚和结论边界,也可以把部分检索和提取任务交给 AI 执行。
教授和课题负责人可以用它审查学生或研究助理的交付。团队可以使用同一套输入、输出、来源和验收要求,减少每个人采用不同处理方式造成的问题。
它也适合正在使用 AI 做科研,但不希望 AI 补写未知信息、编造引用或扩大结论的人。
如果只是希望输入一个题目,直接得到一篇完整论文,这套 Skill 不适合。
## 什么专业适合使用
目前较适合医学、护理学、公共卫生、心理学、教育学、社会学、管理学、经济学、传播学和政策研究。
它也适合系统综述、范围综述、实施研究、健康经济学和其他需要处理多项证据的研究。
计算机科学、工程学、生命科学和基础实验学科可以使用其中的研究问题、文献发现、论文提取、证据整理、研究审查和写作模块。
## 这套 Skill 的几个特点
每个 Skill 都区分用户材料、公开来源、论文原文、作者解释、当前推断和未知事项。
文献数量不被当成完成标准。每篇文献需要说明它支持、限制或改变了哪个判断。
研究问题需要写出替代解释和证伪条件。研究设计也需要说明什么结果会削弱主要解释。
每个 Skill 都有停止条件。没有论文正文时,不填写正文专属字段。构念没有定义时,不继续讨论样本量和统计方法。研究之间不可比较时,不强行合并。没有作者样本时,不声称复现作者声音。
这套系统也区分研究设计、报告规范、偏倚工具和执行软件。报告完整不代表研究设计合理,统计显著也不能消除设计偏倚。
工具只负责执行。研究问题是否值得做、构念怎样定义、证据能否支持结论,以及最终发表什么,仍由研究者负责。
## 它能不能实现科研自动化
RW Research Skill 可以作为科研自动化的流程层。
文献检索、元数据核验、去重、初步筛选、字段提取、证据表更新、来源检查和投稿文件检查,可以接入数据库、API、文献管理软件和 Agent 后自动执行。
研究问题的价值、构念定义、研究之间能不能比较、替代解释是否成立、伦理责任和最终结论,需要研究者确认。
Skill 本身是一组方法和执行规则。它不是后台自动运行的软件。要让它定时检索、读取数据库或更新文献库,还需要连接相应工具。
## 怎么开始
如果你已经知道自己要处理什么,可以直接调用对应的 Skill。
如果还不确定,就从 rw-research-router 开始,告诉它:
- 你现在要完成什么。
- 手里已经有哪些材料。
- 最终要交付什么。
- 哪些来源可以使用。
- 截止时间是什么。
它会判断当前瓶颈,并把任务交给一个主 Skill。
项目使用 Apache-2.0 License。你可以使用、修改和商用,也需要保留相应的许可证和声明。
GitHub:
https://github.com/rolandwonglonam/rw-research-skill
## 相关链接
- [Roland.W](https://x.com/rwayne)
- [@rwayne](https://x.com/rwayne)
- [https://github.com/rolandwonglonam/rw-research-skill](https://github.com/rolandwonglonam/rw-research-skill)
- [https://github.com/rolandwonglonam/rw-research-skill](https://github.com/rolandwonglonam/rw-research-skill)
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