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mingger77

research-skills

A methodology skill for AI Agent (Claude Code) to conduct reproducible research with Python.

Stars
1
Language
Created
Jun 12, 2026
Updated
Aug 14, 2026
RuntimeSkills
GitHub repo

Introduction

Research-Skills

中文 | English

一套用于指导 AI Agent 进行科研工作的结构化 Skill 系统。

项目背景

本项目的前身是 Research-with-Python-Skill,一个单体式 Skill 文件。在迭代过程中,原有的单体结构难以承载日益复杂的方法论体系,因此重构为当前的多层模块化架构——将规范、约束、方法三个层面分离,使职责更清晰、扩展更灵活。

项目结构

research-skills/
├── skills/
│   ├── regulation/         # 规范层:不可违背的元规则
│   │   ├── skill-regulation.md    # Skill 调用规范
│   │   ├── stage-regulation.md    # 状态管理规范
│   │   ├── project-regulation.md  # 项目结构规范
│   │   ├── action-regulation.md   # Agent 行为规范
│   │   └── language-regulation.md # 语言表达规范
│   ├── constraint/         # 约束层:特定场景的行为护栏
│   │   ├── data-process-constraint.md
│   │   ├── information-collect-constraint.md
│   │   ├── log-write-constraint.md
│   │   ├── plan-design-constraint.md
│   │   ├── report-write-constraint.md
│   │   └── result-write-constraint.md
│   ├── method/             # 方法层:具体操作指南
│   │   ├── data-process-method.md
│   │   ├── information-collect-method.md
│   │   ├── plan-design-method.md
│   │   ├── plan-implement-method.md
│   │   ├── python-program-method.md
│   │   ├── result-handle-method.md
│   │   └── temp-file-handle-method.md
│   ├── main.md             # 顶层调度
│   └── skill-index.md      # Skill 索引
├── research-pattern/       # DeepSeek Harness 科研模式 preset(交付物)
├── README.md               # 本文件(中文)
└── README.en.md            # 本文件(英文)

三层架构设计

层次职责特点
规范 (Regulation)定义不可违背的元规则全局适用,不可绕过
约束 (Constraint)特定场景下的行为边界按需加载,防止越界
方法 (Method)具体操作步骤和实现指南可执行,可迭代

科研工作流

系统将科研流程定义为以下状态机,严格按照顺序流转:

INIT
  → DIRECTION_DEFINED(方向确定)
  → INFORMATION_COLLECTING(资料收集及整合)
  → DATA_PROCESSING(数据处理)
  → PLAN_DESIGNING(计划撰写)
  → PLAN_IMPLEMENTING(计划执行)
  → ANALYZING(结果分析与验证)
  → COMPLETED(完成)
  • 状态只能向前流转,除非用户明确要求回退或进入失败状态
  • 每个阶段完成后向用户报告,等待确认后再推进
  • 项目元数据和阶段日志自动维护,支持中断后恢复

核心设计原则

  1. 安全 > 效率:所有操作以安全为首要考量
  2. 模块化:规范、约束、方法三层分离,职责单一
  3. 状态驱动:科研流程由状态机驱动,按序推进
  4. 可追溯:每项结论必须标注可信度等级,可追溯到实验记录
  5. 可复现:固定随机种子、记录参数、版本化文件管理
  6. 最小改动:除非用户要求,否则不自动修改代码

DeepSeek Harness 科研模式

research-pattern 目录是一份完整的 DeepSeek Harness Agent preset 交付物,为 Harness 新增 科研模式research)。它将本仓库的三层科研 skill 体系转换为 Harness 的标准 skill 格式(20 个带 frontmatter 的 SKILL.md,统一 research- 前缀),并以「标准模式」为基线组合出完整的科研 Agent。

许可协议

本项目基于 MIT 协议开源,详见 LICENSE 文件。

鸣谢

感谢 DeepSeekChatGPT 为我的 skill 体系的编写提供了宝贵的意见

额外说明

本skill系统的开发是为了在大一年度项目上偷懒,现在,大一年度项目流产。不过,我又参加了暑假的课题组,该项目走向如何仍未可知。