Auto-Empirical Research Skills (AERS)

📌 文档结构（2026-07-22 起）： 本文件是中文默认入口 —— banner + badges + 信任面 + 9 阶段流水线速览 + 76 行合集总表。 每个合集的完整描述、按用途分组、精确数字、验证方法在 docs/CONTENT_ZH.md（扩展正文，总表行内的 → 直接跳转到对应锚点）。

English version: README-en.md · 中文扩展正文：docs/CONTENT_ZH.md · README-zh-CN.md 已弃用（重定向占位）

🌐 语言: English | 简体中文（默认） | 繁體中文 | 日本語 | 한국어

Stanford REAP × CoPaper.AI · 实证研究 AI 工具的学术工业级产品 由斯坦福实证研究方法论团队打造，覆盖从数据清洗到顶刊投稿的完整工作流

🚀 New here? Open the Skill Search → to filter all 1,096 skills by method, stage, language, and license. The 5-minute tour (make quickstart) prints the same picture in your terminal.

🇨🇳 中文用户从本文件开始（流水线速览 + 76 行总表），每个合集的完整描述见 docs/CONTENT_ZH.md。📖 English readers: see README-en.md.

信任面 · Trust surface (rigor stats)

Rigor lane Count Where

Numeric benchmark tasks — gold values recomputed from real data each run 17 benchmark/

Behavioral eval scenarios / rubric items 37 / 183 eval-harness/

Full trust overview: docs/TRUST.md · docs/RIGOR_COVERAGE.md

⚡ 安装与使用（30 秒上手）

最省事的一招：把 URL 丢给 Agent

把项目 URL 地址 https://github.com/brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills 丢给 Claude Code / Codex，并指定是目录 / 项目 / 全局安装 —— 剩下的让它自己做。例如：

帮我安装 https://github.com/brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills
装到「全局」（~/.claude/skills/），我想在所有项目里都能用

把最后一行换成你要的作用域即可：

作用域 说给 Agent 的话 落到哪里

目录（当前会话临时用） "只在当前目录用，不要全局安装" 当前工作目录下的 .claude/skills/

项目（团队共享，可提交进 git） "装到本项目" 项目根目录 .claude/skills/

全局（所有项目可用） "装到全局" ~/.claude/skills/（Codex 为 ~/.codex/skills/）

手动安装（两种，任选其一）

A. 插件市场（Claude Code v2.1+，推荐，可升级）

claude plugin marketplace add brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills
claude plugin install aer-skills@auto-empirical-research-skills                 # 顶刊投稿全流程（9 skills）
claude plugin install empirical-analysis-python@auto-empirical-research-skills  # Python 计量流水线
claude plugin install empirical-analysis-stata@auto-empirical-research-skills   # Stata 计量流水线
claude plugin install empirical-analysis-r@auto-empirical-research-skills       # R + Quarto 流水线

B. 只要某一个 skill —— 直接拷文件夹

git clone --recurse-submodules https://github.com/brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills.git
cd Auto-Empirical-Research-Skills

cp -R skills/00.1-Full-empirical-analysis-skill_Python  .claude/skills/   # 项目级
cp -R skills/00.1-Full-empirical-analysis-skill_Python  ~/.claude/skills/ # 全局

拷进去的文件夹必须自带 SKILL.md（部分合集的 SKILL.md 在下一层，拷那一层）。

怎么用

新开一个会话，直接用自然语言说要做什么，Agent 会按 description 自动挑 skill；说不动就点名方法或 skill：

用面板数据跑一个 Callaway–Sant'Anna 事件研究，并出 HonestDiD 稳健性和期刊级表格

完整安装说明（Codex / CodeBuddy 整库导入、--plugin-dir 单次加载、常见故障排查）见 INSTALL.md。

中文文档结构

中文内容分两级维护，各司其职：

• 本文件（README.md，GitHub 默认入口）：banner、badges、信任面、9 阶段流水线速览、76 行合集总表。

• docs/CONTENT_ZH.md（扩展正文）：每个合集的完整描述（#skill-NN 锚点）、按用途分组、精确数字、2 分钟验证、三层信任、旗舰流水线详解、贡献与引用。总表行内的 → 直接跳到对应锚点。

• 其他语言：README-en.md · README-zh-TW.md · README-ja.md · README-ko.md

[!NOTE] 维护规则： 改合集总表 → 本文件与 CONTENT_ZH.md 的锚点表两处同步；改合集详情 / 分组 / 数字 → 只改 docs/CONTENT_ZH.md。统计数字（合集数 / skill 数）以 catalog/skills.json 为准，由 make validate 的 readme-stats 检查器守护。

贡献者（Contributors）： 提交前请在本地跑通完整门禁 make check（catalog 校验 + 链接 + 单元测试 + eval-harness + benchmark）。详见 CONTRIBUTING.md。

旧版归档： README-zh-CN.md 已弃用，仅作向后兼容的重定向占位。

🚀 从一个 idea 到一篇论文：社科实证研究 · 端到端流水线（全自动、可介入）

AERS 不只是 76 个散装 skill —— 它能陪你走完一篇论文。 从模糊 idea → 选题精炼 → 文献综述 → 数据获取 → 识别策略 → 估计建模 → 稳健性审计 → 出版级表格 / 图形 → 写作与同行评审 → 降 AIGC → 投稿。端到端、全自动、每一步都可被人介入（中间任何一步你都可以接过去手工改方法、补变量、加稳健性，再让流水线自动接上跑）。

9 阶段流水线 · 每一步都覆盖到具体 skill

阶段 关键 skills（点合集名进目录，→ 进完整说明）

1️⃣ 选题精炼 — Agent 把模糊想法收紧成"可证伪 + 可执行"的研究问题 · 25 Diverga · 33 claude-scholar · 05 research-superpower · 11 compound-science

2️⃣ 文献综述 — 检索 · 筛选 · PRISMA 流程 · 批判性阅读 · 主题分析 · 36 literature-review-skill · 24 academic-research-skills · 59 openalex-skill · 68 research-productivity-skills · 53 thematic-analysis

3️⃣ 数据获取 — 公开数据库 · API · 网页抓取 · 数据清洗 · 33 claude-scholar · 68 research-productivity-skills · 32 stata-skill · 57 edgartools

4️⃣ 识别策略 — DiD / RD / IV / SCM / DML / matching 全覆盖 · ⭐ 00 StatsPAI 🔥 · 10 causal-inference-mixtape · 13 MixtapeTools · 51 CausalPy · 63 scientific-agent-skills

5️⃣ 估计建模 — Python / Stata / R 三栈，900+ 估计器 · ⭐ 00.1 Full Empirical · Python · ⭐ 00.2 Full Empirical · Stata · ⭐ 00.3 Full Empirical · R · 40 pyfixest · 39 marginaleffects · 09 awesome-econ-ai

6️⃣ 稳健性审计 — 复现包检查 · Honest-DiD · R&R 模拟 · 41 sewage-econometrics-check · ⭐ 50 AER-skills · 21 AI-research-feedback

7️⃣ 表格 & 图形 — 期刊出版级排版 · LaTeX 嵌入 · ⭐ 00 StatsPAI · 07 AI-Research-SKILLs · 33 claude-scholar · 08 latex-document-skill

8️⃣ 写作 & 同行评审 — LaTeX / Quarto · 仿审稿人 · 校对 · 06 stats-paper-writing · 04 scientific-writer · 22 christopherkenny-skills · 38 academic-proofreader · 56 econ-writing-skill · 16 clo-author

9️⃣ 降 AIGC & 投稿 — 知网 / 万方 / Turnitin / 23 类 AI 痕迹模式 · ⭐ 48 de-AIGC-skills 🇨🇳🇬🇧 · 44 humanizer_academic · 45 deslop · 46 stop-slop · 47 avoid-ai-writing · 49 humanize-chinese

🎼 元编排：⭐ 69 Paper-WorkFlow —— 一键串起来

Paper-WorkFlow 是 AERS 的"指挥棒"，它把上面 9 个阶段的 skill 串成 一条按键即运行的端到端流水线。 你在 IDE 入口给它一句自然语言：

"开一个新论文项目：空气污染与中国劳动力市场，CS 设计 + 省级面板"

它会自动按顺序调：

• ⭐ [00 StatsPAI](skills/00-Fu