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AI 科研起步

AI 工具很多，我应该从哪里开始？

完成这一阶段后

形成一条你能重复执行的 AI 科研起步路线，而不是继续零散尝试工具。

站内共有 14 篇相关文章和 13 项相关能力

先建立判断

从这些公开文章开始

先理解这一阶段要解决的问题和常见误区，再决定采用什么工具。

01 · 方法流程 · 5 分钟

从选题、文献、理论、数据到投稿，逐环节判断 AI 可以主导、需要人工校验和必须由研究者把关的工作。

02 · 方法流程 · 4 分钟

科研 AI 新手先选择一个输入、输出和检查点都清楚的小任务，通过真实结果建立流程感、判断感和边界感。

03 · 概念科普 · 8 分钟

用大脑、身体、感官、记忆和肌肉记忆的比喻，讲清模型、工具、MCP、知识库、Skill、Agent 与多 Agent 的分工。

04 · 概念科普 · 6 分钟

把模型和 Agent 工作台拆开比较，从任务完成率、上手门槛、成本和工作环境解释工具选择。

再选择能力

工具按专题相关性人工精选。Star 用来判断关注度，具体用途、输入和风险仍以详情页为准。

Imbad0202/academic-research-skills

在Claude Code中将研究、写作、审稿和修订串成可追溯的学术论文全流程

37,312

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

面向AI研究Agent的大型技能库，覆盖从构思到论文的科研全流程

10,603

HKUSTDial/Supervisor-Skills

把导师的经验方法拆成7个AI可调用的技能，覆盖从idea评估到投稿审查全流程。

3,840

SamuelSchmidgall/AgentLaboratory

用多Agent自动完成文献检索、实验代码生成和论文写作的研究流水线

5,741

阶段产出