做 AI 和机器学习研究的人，大概率都经历过这样一种循环：

查文献，发现文献太多；
想 idea，担心不够新；
写代码，baseline 总是对不齐；
跑实验，随机种子和数据划分一乱，结果就不可复现；
写论文，相关工作、实验分析、贡献表达又要重新组织；
投稿前，还要担心 reviewer 会不会质疑创新性、实验公平性和引用完整性。

通用大模型当然能帮忙，但如果只是随便问一句“帮我写个文献综述”或者“帮我设计实验”，它很容易给出看似完整、实际上很泛的回答。真正的科研工作需要的不只是语言能力，而是一套比较规范的研究流程。

这就是 AI-research-SKILLs 这类工具有价值的地方。

它试图做的事情，不是让 AI Agent 简单“更会聊天”，而是给 Agent 装上一套面向 AI/机器学习研究的专业工作技能，让它能参与文献调研、idea 构思、实验设计、模型训练、评估分析和论文写作。

本文是一篇面向科研用户的保姆级教程，带你理解：

• AI-research-SKILLs 是什么；
• 它适合哪些人；
• 它和普通 ChatGPT/Codex 有什么区别；
• 它和 academic-research-suite 有什么不同；
• 应该怎么安装和使用；
• 做机器学习研究时怎么写 prompt；
• 使用时有哪些坑必须避开。

项目地址：Orchestra-Research/AI-research-SKILLs

一、它解决什么问题

我们先不急着看安装命令，先看它到底解决什么问题。

机器学习研究不是一个单点任务，而是一条长链条：

1. 发现问题；
2. 查找文献；
3. 梳理已有方法；
4. 发现 gap；
5. 形成 research idea；
6. 设计算法；
7. 实现代码；
8. 跑 baseline；
9. 做消融实验；
10. 做统计检验；
11. 画图表；
12. 写论文；
13. 检查引用；
14. 模拟审稿；
15. 修改 rebuttal。

如果你只用普通对话模型，每一步都需要你自己组织上下文、提醒模型当前阶段、约束输出格式、检查它有没有乱编引用。时间长了，用户反而变成了“AI 项目经理”。

AI-research-SKILLs 的思路是：把这些科研任务拆成一个个专门的 skills，让 AI Agent 在面对不同任务时，有更明确的工作规范和执行路径。

简单说，它不是一个普通插件，而是一个 AI 研究技能库。

二、AI-research-SKILLs 是什么

AI-research-SKILLs 是 Orchestra Research 开源的一套面向 AI 研究的技能库，全名可以理解为 AI Research Skills Library。

它面向的是 Claude Code、Codex、Cursor、OpenClaw 等 AI Agent 工具。也就是说，它不是传统意义上的“给人手动点按钮的软件”，而是给 AI Agent 使用的“研究工作说明书”和“能力模块”。

它的核心目标是让 Agent 能够参与更完整的 AI research workflow，包括：

• 文献调研；
• 研究 idea 生成；
• 实验设计；
• 模型训练；
• 评估分析；
• 工程复现；
• 论文写作；
• 引用核验；
• 审稿模拟。

这个项目和普通 prompt collection 不一样。普通 prompt 往往只是一些提示词模板，而 skills 更像是“带有工作流程和工具使用规则的任务模块”。Agent 读取某个 skill 后，会知道这个任务应该怎么拆、怎么做、输出什么、什么时候需要核验。

项目地址：GitHub 仓库

三、它和普通 ChatGPT/Codex 有什么区别

很多人会问：我直接用 ChatGPT 或 Codex 不行吗？为什么还要装 skills？

当然可以直接用。但区别在于，普通模型更像一个通才，而 skill 会让它在某类任务上更像一个受过训练的专门助理。

可以这样理解：

使用方式	优点	局限
普通 ChatGPT	灵活，什么都能问	容易泛泛回答，缺少科研流程约束
普通 Codex	擅长代码、文件、实验脚本	学术研究流程需要用户自己组织
AI-research-SKILLs	有面向 AI 研究的任务模块	需要正确安装、选择和调用
academic-research-suite	学术研究流程强，文献和论文审查强	工程训练、模型部署类能力不是重点

所以，AI-research-SKILLs 不是让模型凭空变聪明，而是给模型一套更专业的研究工作规范。

这点非常重要。真正有价值的不是“AI 能不能写一段话”，而是它能不能在一个复杂科研任务中保持流程感、证据意识和实验规范。

四、核心模块怎么理解

AI-research-SKILLs 覆盖的技能很多，不建议一上来逐个学习。更好的方式是按科研任务分组理解。

1. 研究编排类：autoresearch

autoresearch 可以理解为这个技能库里的“研究总调度”。

它适合用在你有一个比较大的研究目标时，比如：

我想研究主动学习中的主动特征获取问题，请帮我从文献、idea、实验和论文写作几个阶段规划整个研究流程。

这类任务如果直接交给普通模型，它可能会给你一个漂亮但空泛的大纲。而 autoresearch 的价值在于，它会尝试把任务拆成更具体的阶段：

• 研究背景是什么；
• 需要查哪些文献；
• 当前领域有哪些主线；
• 可能的创新点在哪里；
• 需要哪些实验验证；
• 需要哪些 baseline；
• 论文结构如何安排。

它更像一个研究项目经理，而不是单纯的写作助手。

不过也要注意：autoresearch 比较“主动”，所以你要给它明确边界。比如你可以要求：

• 不要自动编造引用；
• 不要替我下最终结论；
• 所有文献必须给出可核验来源；
• 实验设计必须考虑随机种子和统计检验；
• idea 需要区分“可行”“高风险”“可能不新”。

2. 研究构思类：research ideation

研究构思类技能适合用来做 idea brainstorming。

例如，你可以让它帮你围绕一个方向生成候选研究点：

我现在做主动学习中的主动特征获取，数据是不完备序分类数据。请帮我生成 10 个潜在研究 idea，并从 novelty、feasibility、theoretical depth、experimental cost 四个维度评分。

这种技能的价值不是“替你发明一个一定能中的 idea”，而是帮你扩大搜索空间。

它可以帮你发现一些平时容易忽略的角度，例如：

• 查询代价不均等；
• 标签噪声；
• 缺失机制不是 MCAR；
• 类别序结构与主动查询策略耦合；
• 矩阵补全误差对序分类边界的影响；
• batch active feature acquisition 的冗余控制；
• test-time feature acquisition；
• foundation model 场景下的特征获取。

但最终判断 idea 是否成立，仍然要靠研究者自己。AI 给的是候选空间，不是学术结论。

3. 论文写作类：ml-paper-writing

ml-paper-writing 是我认为最值得机器学习研究者关注的一类技能。

它不是泛泛地“润色英文”，而是面向机器学习论文写作场景，尤其是 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、AAAI、COLM 等会议风格。

它适合处理：

• 论文标题；
• abstract；
• introduction；
• related work；
• method；
• experiment section；
• ablation study 描述；
• limitation；
• broader impact；
• rebuttal；
• camera-ready 修改。

机器学习论文写作有自己的套路：贡献要清楚，实验要公平，baseline 要合理，消融要能解释机制，related work 不能只是堆文献。一个好的 ML paper writing skill 应该能帮助作者把“我做了一个方法”组织成“为什么这个问题重要、已有方法缺什么、我的方法解决了什么、实验如何支持这个结论”。

例如，你可以这样用：

Use ml-paper-writing.

我正在写一篇关于 active feature acquisition for ordinal classification with missing data 的论文。
请帮我重写 introduction，要求：
1. 先讲不完备数据对序分类的挑战；
2. 再讲主动特征获取的意义；
3. 指出现有主动特征获取方法没有充分利用标签序信息；
4. 最后引出本文贡献。
不要编造参考文献。

这类 prompt 比“帮我写 introduction”有效得多。

4. 实验评估类：evaluation

做机器学习研究，实验设计往往比写作更容易出问题。

尤其是主动学习相关实验，常见坑非常多：

• 不同算法用的初始标注集不一致；
• 不同算法的数据划分不一致；
• budget 设置不公平；
• 只跑一个 seed；
• 只看最终 accuracy，不看学习曲线；
• baseline 没调参；
• 消融实验不能解释机制；
• 没有统计显著性检验；
• 没有报告计算成本。

评估类 skill 可以帮助你规范实验方案。

例如，对于主动学习算法对比，你可以要求：

请帮我设计主动学习算法对比实验。
要求：
1. 每个数据集固定 20 次随机划分；
2. 每次划分包含 train/test/labeled/unlabeled；
3. 多分类任务中初始 labeled set 每类至少 1 个样本；
4. 所有算法使用完全相同的数据划分；
5. 指标包括 accuracy、MAE、AULC；
6. 需要 paired t-test；
7. 输出实验配置表和结果记录格式。

这种任务非常适合交给 AI Agent，因为它既需要实验经验，也需要工程规范。

5. 模型训练与工程类

这个仓库还覆盖很多偏工程的技能，例如：

• fine-tuning；
• distributed training；
• inference serving；
• MLOps；
• RAG；
• agents；
• multimodal；
• mechanistic interpretability。

这些对做大模型训练、微调、部署、评估的人非常有用。

但如果你的研究主要是传统机器学习算法、主动学习、序分类、矩阵补全，不一定需要一次性安装所有工程技能。否则技能列表会很长，Agent 路由也可能变得混乱。

我的建议是：按需安装，先用核心研究技能，再根据项目需要补充训练/评估/MLOps 类技能。

五、适合谁使用

AI-research-SKILLs 比较适合以下几类人：

• 机器学习、深度学习、NLP、大模型方向研究者；
• 需要长期维护实验代码和论文草稿的研究生；
• 经常做 benchmark、baseline、ablation 的算法研究者；
• 希望用 Codex/Claude/Cursor 管理科研项目的人；
• 做大模型微调、推理部署、RAG、agent、评估的人；
• 想把 AI Agent 接入科研工作流，而不只是偶尔问问题的人。

它不太适合以下情况：

• 只想简单翻译一篇论文摘要；
• 只想查几篇文献；
• 完全不写代码、不跑实验；
• 只需要普通语言润色；
• 不愿意让 Agent 读取项目文件；
• 不愿意对 AI 输出做人工核查。

一句话总结：

如果你想让 AI 帮你认真推进一个机器学习研究项目，它值得研究；如果你只是想临时润色一段文字，它可能有点重。

六、安装建议

仓库提供的安装方式大致是使用 npm 命令安装技能库。

例如：

npx @orchestra-research/ai-research-skills install --all

不过我不建议新手一上来直接 --all。

原因有三个：

第一，技能太多。
一次性安装全部技能可能会让技能列表变得非常臃肿。

第二，有些技能你暂时用不上。
比如你做主动学习算法研究，并不一定马上需要 TensorRT-LLM、vLLM、Stable Diffusion、Whisper、LLaVA 等技能。

第三，技能越多，任务路由越需要明确。
如果你不指定使用哪个 skill，Agent 可能不知道应该走学术综述、模型训练、实验评估还是论文写作。

更稳妥的策略是先安装核心技能：

• autoresearch
• research-ideation
• ml-paper-writing
• evaluation
• 必要时再加 MLOps 或 fine-tuning 相关技能

安装完成后，可以让 Agent 检查：

你现在安装了哪些 AI research 相关 skills？

或者：

请列出当前可用于文献调研、实验设计、论文写作的 skills，并说明各自用途。

七、第一次应该怎么用

安装 skill 后，最重要的是学会写清楚任务。

不要这样问：

帮我做一个主动学习研究。

这个问题太大，Agent 很难知道你要的是文献、idea、实验，还是论文。

更好的写法是：

Use autoresearch.

我的研究方向是主动学习中的主动特征获取。
具体场景是不完备序分类数据。
请帮我规划一个完整研究流程，包括：
1. 需要补充阅读的文献方向；
2. 可能的 research gap；
3. 候选研究 idea；
4. 算法设计思路；
5. 实验验证方案；
6. 论文写作结构。

要求：
不要编造参考文献。
所有涉及文献的地方都要给出可核验来源。
实验设计必须考虑随机种子、数据划分、budget 和统计检验。

这个 prompt 有几个优点：

• 指定了 skill；
• 给出了研究方向；
• 明确了输出内容；
• 加了防幻觉约束；
• 加了实验规范约束。

这才是使用 research skill 的正确方式。

八、完整实战案例：用它规划一篇主动学习论文

假设你的研究方向是：

Active Feature Acquisition for Ordinal Classification with Missing Data

我们可以把它拆成五步。

第一步：研究问题收敛

Prompt 示例：

Use research-ideation.

我想研究 active feature acquisition for ordinal classification with missing data。
请帮我生成 8 个候选 research questions。

每个 research question 请从以下维度评分：
1. novelty；
2. feasibility；
3. theoretical depth；
4. experimental cost；
5. publication potential。

最后推荐 2 个最值得推进的问题。

你可能得到的问题包括：

• 如何利用类别序结构指导缺失特征查询？
• 查询代价不均等时，如何设计 cost-sensitive active feature acquisition？
• 矩阵补全误差如何影响序分类边界？
• 能否设计 batch 查询策略减少冗余？
• 缺失机制为 MAR/MNAR 时，方法是否仍然有效？
• test-time 主动特征获取能否用于不完备序分类？

这个阶段的目标不是马上定题，而是把可能性打开。

第二步：文献地图

Prompt 示例：

Use autoresearch.

请围绕 active feature acquisition for ordinal classification with missing data 构建文献地图。
至少分为以下主题：
1. ordinal classification；
2. active learning；
3. active feature acquisition；
4. matrix completion；
5. supervised matrix completion；
6. missing data imputation；
7. active matrix completion。

请输出：
- 每类核心问题；
- 代表性文献；
- 现有方法局限；
- 与本文方向的关系。
要求所有文献必须可核验。

这样得到的不是普通 related work，而是一个研究定位图。

第三步：算法 idea 设计

Prompt 示例：

Use research-ideation.

基于已有文献地图，请帮我设计 3 个算法 idea。
场景：不完备序分类数据的主动特征获取。
要求每个 idea 包含：
1. 核心直觉；
2. 数学目标函数；
3. 查询策略；
4. 与已有方法的区别；
5. 可能的理论性质；
6. 实验验证方式；
7. 风险点。

这一步要特别注意：AI 生成的数学公式和理论命题一定要人工检查。它可以帮你提出候选方向，但不能自动证明创新性。

第四步：实验设计

Prompt 示例：

Use evaluation.

请为 active feature acquisition for ordinal classification 设计实验方案。
要求：
1. 每个数据集做 20 次随机划分；
2. 每次划分固定 test set、initial labeled set、unlabeled set；
3. 初始 labeled set 每个类别至少包含 1 个样本；
4. 所有算法共享完全相同的数据划分；
5. 查询 budget 从 0% 到 80%；
6. 指标包括 MAE、MZE、AULC-MAE、AULC-MZE；
7. 使用 paired t-test；
8. 包括消融实验；
9. 输出实验配置表、结果表模板和日志保存结构。

对于主动学习研究，这一步非常关键。实验不规范，论文很容易被 reviewer 一眼打穿。

第五步：论文写作

Prompt 示例：

Use ml-paper-writing.

请根据以下信息生成论文结构：
Topic: Active Feature Acquisition for Ordinal Classification with Missing Data
Method: 使用序信息约束矩阵补全，并用误分类代价加权补全不确定性进行缺失项查询。
Experiments: 与 Random、QBC、Stability、AFASMC、SMC、MCOI-var 等方法比较。
Metrics: MAE、MZE、AULC、paired t-test。

请输出：
1. title 备选；
2. abstract；
3. introduction 结构；
4. related work 结构；
5. method section 结构；
6. experiment section 结构；
7. contribution statements。

如果已经有实验结果，可以继续让它写实验分析，但要给出真实表格或数据，不能让它凭空生成结论。

九、和 academic-research-suite 怎么搭配

如果你已经安装了 academic-research-suite，那 AI-research-SKILLs 并不是替代品，而是补充。

二者区别可以这样理解：

任务	academic-research-suite	AI-research-SKILLs
文献综述	很强	强
引用核验	很强	强
研究问题收敛	很强	中到强
论文写作	强	ML 论文更强
审稿模拟	很强	中到强
实验设计	强	ML 工程实验更强
模型训练	一般	很强
分布式训练	不是重点	很强
推理部署	不是重点	很强
MLOps	一般	强

我的建议是：

• 文献核验、综述、研究问题收敛：优先用 academic-research-suite
• ML 论文写作、实验工程、模型评估：优先用 AI-research-SKILLs
• 投稿前审查：两个都可以用
• 大模型训练、微调、部署：用 AI-research-SKILLs

对于主动学习研究者，一个非常好的组合是：

academic-research-suite + AI-research-SKILLs + officecli

其中：

• academic-research-suite 管文献、研究设计和论文审查；
• AI-research-SKILLs 管 ML 实验工程和顶会写作；
• officecli 管 Word、Excel、PPT 文件处理。

这套组合对科研工作非常实用。

十、常见误区和避坑

误区一：让 AI 自动编参考文献

这是最危险的用法。

一定要明确要求：

不要编造参考文献。所有参考文献必须通过 Crossref、Google Scholar、Semantic Scholar、OpenAlex、出版社页面或 arXiv 等来源核验。

如果文献无法核验，就应该标注“需人工核对”，而不是硬写进论文。

误区二：把 AI 生成的 idea 当作创新点

AI 可以帮你生成 idea，但不能替你保证 novelty。

正确做法是让它输出：

• idea；
• 相关文献；
• 与已有方法的区别；
• 可能被 reviewer 质疑的地方；
• 需要验证的实验；
• 理论风险。

误区三：实验设计不固定随机性

主动学习实验尤其容易出问题。

必须固定：

• random seed；
• train/test split；
• initial labeled set；
• unlabeled pool；
• query budget；
• batch size；
• evaluation metric；
• baseline hyperparameters。

否则算法对比很可能不公平。

误区四：一次安装所有技能但不指定任务

技能越多，越要明确调用。

推荐写：

Use ml-paper-writing.

或：

Use evaluation.

或：

Use autoresearch.

不要只说“帮我做研究”，那样容易让 Agent 路由不清楚。

误区五：上传敏感材料前不设边界

未公开论文、审稿意见、实验数据、合作项目材料，都可能涉及隐私或知识产权。

使用时应明确：

不要把全文发送给外部 API。
如需联网核验，只使用最小必要的题名、作者、年份、DOI 等元数据。

十一、推荐 Prompt 模板

下面给一个适合机器学习研究者的通用模板。

Use autoresearch.

Research goal:
我想研究【你的研究主题】。

Current materials:
我已有【论文草稿/实验代码/数据集/参考文献/初步 idea】。

Please help me:
1. 梳理相关研究脉络；
2. 找出可能的 research gap；
3. 生成候选研究 idea；
4. 设计公平的实验对比方案；
5. 检查理论和实验风险；
6. 给出论文写作结构。

Constraints:
1. 不要编造参考文献；
2. 涉及文献必须给出可核验来源；
3. 实验设计必须考虑随机种子、数据划分、budget、统计检验；
4. 区分确定结论、合理推测和待验证假设；
5. 输出时标注哪些内容需要人工确认。

如果你要写论文，可以换成：

Use ml-paper-writing.

我正在写一篇机器学习论文，主题是【主题】。
目标期刊/会议是【期刊或会议】。
目前已有：
1. 方法描述；
2. 实验结果；
3. 参考文献表；
4. 初步论文草稿。

请帮我：
1. 优化论文标题；
2. 重写 abstract；
3. 梳理 introduction 的论证链；
4. 检查 related work 是否缺关键文献；
5. 检查 experiment section 是否足够支撑 claims；
6. 模拟 reviewer 提出主要质疑。

如果你要做实验设计，可以写：

Use evaluation.

请帮我设计机器学习算法对比实验。
研究问题：【研究问题】
数据集：【数据集】
算法：【算法列表】
指标：【指标列表】

要求：
1. 固定随机种子；
2. 统一数据划分；
3. 统一初始条件；
4. 多次重复实验；
5. 报告均值和标准差；
6. 做统计显著性检验；
7. 输出实验记录表结构；
8. 指出可能的不公平比较风险。

十二、是否推荐安装

我的结论是：推荐安装，但不建议盲目全装。

如果你是 AI/机器学习研究者，尤其是经常需要跑实验、写论文、做 baseline 对比的人，这个技能库很值得尝试。

推荐优先安装和使用：

• autoresearch
• research-ideation
• ml-paper-writing
• evaluation
• MLOps 相关技能

如果你做大模型训练、微调、部署，再考虑安装：

• fine-tuning；
• distributed training；
• inference serving；
• RAG；
• agents；
• multimodal。

如果你只是想做普通文献综述或论文润色，它可能不是第一选择；这时 academic-research-suite 可能更轻、更适合。

十三、总结

AI-research-SKILLs 的价值，不在于它有多少个 skills，而在于它把 AI research 拆成了一套更可执行的流程。

它让 AI Agent 不只是回答问题，而是能更系统地参与：

• 文献调研；
• 研究构思；
• 实验设计；
• 模型训练；
• 评估分析；
• 论文写作；
• 引用核验；
• 审稿模拟。

对于机器学习研究者来说，这类工具真正有用的地方是：帮助你减少重复劳动，规范实验流程，拓展 idea 空间，并在写论文前提前发现风险。

但也要记住：它是研究助理，不是研究负责人。
文献是否真的支持论断，实验是否公平，理论是否成立，创新点是否足够，最终仍然需要研究者自己判断。

一个比较理想的使用方式是：

让 AI 帮你扩展搜索空间、组织工作流程、检查实验漏洞；
但把最终学术判断牢牢掌握在自己手里。

这样，AI Agent 才会真正成为科研生产力，而不是一个看起来很勤奋、但偶尔会乱编的写作机器。