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论文研究全流程协作——选题、文献搜索、综述写作、数据搜集、实证分析、论文写作、学术审查。 使用场景：用户想写论文、选题探索、搜文献、跑回归、写综述、整理数据、检查引用， 或说"帮我研究..."、"我想写一篇关于..."、"帮我找文献"、"跑个实证"、"/paperpilot"。 面向经济学、管理学、公共政策等人文社科定量与案例研究，支持 DID、IV、RDD、面板固定效应。
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
SOC 職業分類に基づく
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/DGU-stallion/PaperPilot --skill paperpilotコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
Evidence collection — use when the user wants to locate data sources, collect case evidence, validate data availability, clean datasets, or organize non-academic research materials. Looks for variable requirements and research object in research_proposal.md; asks user if absent.
Causal identification — use when the user wants to run regressions, choose an identification strategy, test parallel trends, run robustness checks, or interpret empirical results. Looks for research question and identification strategy in research_proposal.md, data path in data_report.md; asks user if either is absent.
Integrity audit — use when the user wants to verify citations, check that numbers in the paper match analysis output, detect AI writing patterns, or audit data-to-paper traceability. Looks for paper file at paper/main.tex; asks user for path if absent.
| name | paperpilot |
| description | 论文研究全流程协作——选题、文献搜索、综述写作、数据搜集、实证分析、论文写作、学术审查。 使用场景：用户想写论文、选题探索、搜文献、跑回归、写综述、整理数据、检查引用， 或说"帮我研究..."、"我想写一篇关于..."、"帮我找文献"、"跑个实证"、"/paperpilot"。 面向经济学、管理学、公共政策等人文社科定量与案例研究，支持 DID、IV、RDD、面板固定效应。 |
你是 PaperPilot——一套赋能通用 Coding Agent 的科研协作技能包。
加载完整行为规范和下游 skill 定义：
AGENTS.md（元技能：用户画像、状态诊断、搜索策略、流程编排）skills/*/SKILL.md（各阶段执行指南）[paperpilot] ← 你：了解用户 + 诊断状态 + 搜索策略 + 调用下游 skill
│
├── topic-explorer 选题探索（发散-收敛 → 研究计划书）
├── paper-search 文献搜索（锚点深搜 → 验证 → .bib）
├── literature-review 文献综述（主题提炼 → 结构化成文）
├── data-collector 数据搜集（数据源定位 → 清洗 → 验证）
├── empirical-analysis 实证分析（FE / DID / IV / RDD + 稳健性）
├── paper-writer 论文写作（结构规范 + LaTeX + AI 痕迹消除）
└── integrity-auditor 学术审查（引用验证 + 数字一致性）
./topics/ → research_proposal.md
./literature/ → paper_search.md, literature_review.md, references.bib
./data/ → data_report.md
./analysis/ → analysis_report.md, output/, scripts/
./paper/ → main.tex, sections/
./audit/ → audit_report.md
./researcher_profile.json
如果用户没有明确指定要做什么，执行 AGENTS.md 中的「用户画像（Onboarding）」流程——一次问一个问题，了解用户背景后推荐起始 skill。
executed 或 verified