qiaomiaojoe
UserAI学术工作流 · 乔淼PhD「AI学术训练营」skills 库：选题 / 文献搜索 / 文献分析 / 研究设计 / 数据分析 / 全文初稿，30 个 skills 拆到步骤颗粒度，单个可独立运行、可自由组合（Claude Code / Codex）
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Indexed Skills (34)
academic-project-init
AI 学术研究项目初始化（乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流）。为一篇论文建标准项目结构：01_选题 / 02_文献（pdf_download·模块·深读）/ 03_方法 / 04_数据 / 05_全文初稿 / 06_skill源材料 + CLAUDE.md（命名规则与产出位置总表）+ AGENTS.md。初始化后，选题/文献搜索/文献分析/研究设计/数据分析/全文初稿等 skills 都能按命名表自动读写、互相衔接。Trigger on："初始化一个学术项目"、"新建论文项目文件夹"、"建一个 AI 学术工作流项目"、"set up an academic paper project"、"initialize research project folder"。
analyze-qualitative-data
Use when analyzing qualitative social science data following Neuman's Social Research Methods Ch 14 — three-stage coding (open/axial/selective), analytic memo writing, outcropping detection, and seven analytic strategies (ideal types, successive approximation, illustrative method, domain analysis, Mill's analytic comparison, narrative analysis). Trigger on requests like "code these interviews", "analyze field notes", "thematic analysis", "narrative analysis", "compare these cases", "我要做定性分析", "帮我编码这些访谈", "做主题分析".
analyze-quantitative-data
Use when analyzing quantitative social science data following Neuman's Social Research Methods Ch 12 — codebook creation, data cleaning, univariate descriptive statistics, bivariate association, multivariate analysis (elaboration paradigm + multiple regression), and inferential statistics (significance testing, Type I/II errors). Trigger on requests like "analyze this survey data", "run regression on X", "check bivariate relationship between A and B", "what does this codebook need", "interpret these statistics", "我要做定量分析", "帮我跑回归", "分析这份调查数据".
article-framework
文章框架反推（乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流 · 全文初稿步骤）。基于 Model Paper 拆解报告反推新论文的完整框架（5 Part：四象限定位 / 虚实三过程 / 引用角色配置与承重比例 / 各节段落骨架 / 引用预算 + 综述衔接表 + 结构对照表），并渲染段落骨架可视化 HTML。产出 文章框架.md，是全文扩写的脚手架。Trigger on："反推文章框架"、"基于 model paper 搭我的论文框架"、"build my paper skeleton from the model paper"、"article framework"。
data-analysis-round
数据分析 · 跑一轮（乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流）。三种分支：定量（调 analyze-quantitative-data，Neuman Ch12）/ 定性（调 analyze-qualitative-data，Neuman Ch14）/ 自定义 skill（完全按该 skill 自身规则执行，不稀释硬约束）。支持多轮多 skill 分析：每轮产出带前缀不覆盖（-R2/-R3）+ 分析日志.md 逐轮记账。RQ/变量/颗粒度可由用户直接给，不依赖研究设计文件。Trigger on："跑一轮定量/定性分析"、"用 XX skill 分析这份数据"、"数据分析工作流"、"分析这份问卷/访谈"、"run a quantitative/qualitative analysis round"、"analyze my data with skill X"。
knowledge-module-gen
知识模块生成（乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流 · 文献分析步骤）。按知识模块清单逐模块读全文生成 M_n.md：机械抽取模块 prompt（不改写不补全）、flag 而非 ask、map-reduce 逐篇防爆上下文、页码诚实、每模块一行执行日志自检；支持 Zotero / NotebookLM / 本地 PDF 三种数据通道。Trigger on："生成知识模块"、"按模块清单跑模块"、"逐模块读全文写 M1-Mn"、"generate knowledge modules from my module list"。
lit-pdf-zotero
文献 PDF 获取 + Zotero 入库 + 可视化（乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流）。对一份文献清单批量：确认 DOI/CNKI ID → 补全引用数 → 多渠道找 PDF 落盘（OA/preprint/sd-download/wos-download/cnki-download）→ 按金字塔结构建 Zotero Collection 逐条入库（含标签与 extra 元数据）→ 生成金字塔分布图 + PXYV 罗盘投影双图 HTML。Trigger on："把这批文献下载 PDF 入库 Zotero"、"文献入库+可视化"、"batch download PDFs and import to Zotero"、"入 Zotero 并画文献金字塔"。
methods-map
方法地图（乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流 · 研究设计步骤）。map-reduce 逐篇扫描一批文献的方法论（9 字段：研究类型/设计/收集/样本/抽样/分析/度量层级/RQ链接）→ 汇总成方法地图（分布/组合频率/RQ-方法映射/趋势与方法 gap）+ 内嵌 methodology_plugin YAML + 基于地图给 2-3 个研究设计方案对照表供选 + 可视化 HTML 自动打开。Trigger on："帮我做方法地图"、"扫一下这批文献都用什么方法"、"methods map"、"给我 2-3 个研究设计方案"、"survey the methodology of my literature"。
model-paper-deconstruct
拆 Model Paper（乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流 · 全文初稿步骤）。用动静虚实 2×2 框架对一篇范文做高密度拆解（≥6000 中文字），四产出：四象限填充表（动虚机制链 ≥5 条）+ 虚实转换三过程轨迹（落到具体小节）+ 三种引用角色清单（锚定/定位/框架 + 承重比例）+ Section→象限功能映射（实测引用数），末尾附反直觉发现与 ≥6 条可借鉴结构技巧。输入一个 PDF 路径或 Zotero 论文标题即可，完全独立可跑。Trigger on："拆这篇 model paper"、"动静虚实拆解"、"拆解这篇范文的结构"、"分析这篇论文的写作结构"、"deconstruct this model paper"、"analyze the structure of this paper for imitation"。
pxyv-search
PXYV 四维度文献检索（乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流）。按 P 理论 / X 现象 / Y 语境 / V 近邻四个维度设计检索式并在可用检索工具（Web Search / Google Scholar / ScienceDirect / WoS / CNKI）里执行，中英双语策略，输出候选文献清单表。只做检索，不验真不分层——验真用 lit-verify，分层用 lit-pyramid。Trigger on："按 PXYV 四维帮我检索文献"、"四维度文献检索"、"给这个选题设计检索式并搜一轮"、"run a PXYV four-dimension literature search"。
skill-forge
数据 Skill 工坊 · 源材料 → 成品 skill（乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流）。单次会话从方法学源材料造出可用 skill 的 5 阶段 2 停点链路：①提议筛选准则【停】→ ②筛选 + 7 字段结构化提取 + 自查 3 类 AI 偏差 → ③按平台规范造 skill 草稿（Claude Code 用 skill-creator + prompts/；Codex 用 init_skill.py + references/）→ ④4 控制点诊断（description 防乱触发/步骤颗粒度/硬约束/输出格式）→ ⑤落盘前总审【停】+ 落盘全局 skills 目录。Trigger on："把这本教科书 PDF 做成 skill"、"源材料造 skill"、"造一个 XX 分析 skill"、"turn this textbook chapter into a skill"、"forge a skill from these materials"。
topic-concept-construction
「AI学术训练营」选题工作流 · 模式③概念建构（乔淼PhD · AI学术工作流）。PXYV 公式 + 三阶段选题教练（A 挖掘 → B 校准 → C 输出：诠释路径 + 案例切口 + 原创概念命名），支持断点续跑（直接从阶段 B / C 进入）。适用：现有理论命名不了的新现象，需要造新概念。范例锚：Manovich (2009) 等。可独立运行，口头给研究方向即可。Trigger on："用概念建构模式帮我选题"、"这个现象没有现成概念，帮我造一个"、"原创概念选题"、"concept-building topic"。
topic-hypothesis-testing
「AI学术训练营」选题工作流 · 模式②假设检验（乔淼PhD · AI学术工作流）。PXYV 公式 + 三阶段选题教练（A 挖掘 → B 校准 → C 输出：H 假设链 + 完整操作化（量表来源）+ 数据与方法），支持断点续跑（直接从阶段 B / C 进入）。适用：变量间因果 / 中介 / 调节关系的定量检验。范例锚：Khin & Ho (2019) 等。可独立运行，口头给研究方向即可。Trigger on："用假设检验模式帮我选题"、"我想验证 X 对 Y 的影响"、"帮我设计假设链"、"hypothesis-testing topic with mediation"。
topic-method-driven
「AI学术训练营」选题工作流 · 模式④方法驱动（乔淼PhD · AI学术工作流）。PXYV 公式 + 三阶段选题教练（A 挖掘 → B 校准 → C 输出：Specific Aims（或直接陈述体例）+ 完整方法计划 + 双 V 实现路径），支持断点续跑（直接从阶段 B / C 进入）。适用：用新方法 / 新数据解决领域已知局限（计算 / 实验取向）。范例锚：Esteva et al 等。可独立运行，口头给研究方向即可。Trigger on："用方法驱动模式帮我选题"、"我有方法和数据，帮我找研究定位"、"双V选题"、"method-driven research aims"。
topic-review-integrative
「AI学术训练营」选题工作流 · 综述③整合式综述（乔淼PhD · AI学术工作流）。为一篇**整合式综述（integrative review）**磨选题的三阶段教练（A 挖掘 → B 校准 → C 输出）：理清研究对象/范围/问题 → 要造什么+成熟/新兴判断+批判角度+语料策略 → 综述规格 + PXYV 投影。方法锚 Snyder (2019)；范例锚 Rodell et al. (2016)。适用：想用综述批判性整合、造一个新框架/概念/类型学。支持断点续跑，可独立运行。Trigger on："做整合式综述选题"、"integrative review 选题"、"我想用综述造一个新框架"、"帮我把整合式综述题目磨清楚"、"integrative literature review topic"。
topic-review-semisystematic
「AI学术训练营」选题工作流 · 综述②半系统/叙事综述（乔淼PhD · AI学术工作流）。为一篇**半系统 / 叙事综述（semi-systematic / narrative review）**磨选题的三阶段教练（A 挖掘 → B 校准 → C 输出）：理清研究对象/范围/问题 → 组织性问题+组织框架+边界+综合方法 → 综述规格 + PXYV 投影。方法锚 Snyder (2019)；范例锚 McColl-Kennedy et al. (2017)。适用：宽而跨学科的主题、想理清脉络/主题、给一份研究议程。支持断点续跑，可独立运行。Trigger on："做叙事综述选题"、"semi-systematic / narrative review 选题"、"我要理清某个领域的脉络"、"帮我把综述题目磨成研究议程"、"map a research field topic"。
topic-review-systematic
「AI学术训练营」选题工作流 · 综述①系统综述（乔淼PhD · AI学术工作流）。为一篇**系统综述（systematic review）**磨选题的三阶段教练（A 挖掘 → B 校准 → C 输出）：理清研究对象/范围/问题 → 收窄问题+纳入排除标准+检索协议+是否 meta-analysis → 综述规格 + PXYV 投影。方法锚 Snyder (2019)；范例锚 Snyder et al. (2016)。适用：窄而具体的问题、要"证据说话"、领域有一批可比实证。支持断点续跑，可独立运行。Trigger on："做系统综述选题"、"systematic review 选题"、"我要综合某效应的证据"、"帮我把系统综述题目磨清楚"、"systematic literature review topic"。
topic-theory-interpretation
「AI学术训练营」选题工作流 · 模式①理论诠释（乔淼PhD · AI学术工作流）。PXYV 公式 + 三阶段选题教练（A 挖掘 → B 校准 → C 输出：RQ 1-2 个或 Thesis 论点句 + V 三层贡献），支持断点续跑（直接从阶段 B / C 进入）。适用：用理论视角诠释一个现象（定性 / 批判取向）。范例锚：Manolev, Sullivan & Slee (2019) 等。可独立运行，口头给研究方向即可。Trigger on："用理论诠释模式帮我选题"、"我想用某某理论分析某某现象"、"把这个现象磨成理论诠释类选题"、"theory-driven interpretive topic"。
methodology-draft
研究设计初稿（乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流 · 研究设计步骤）。把选定的研究设计方案展开为完整研究设计：B1 全局方法决策 → B2 方法论段骨架（6 维度表）→ B3 可执行设计清单（抽样矩阵/访谈提纲或问卷/编码书或统计链/信效度伦理/时间线）→ B4 合成干净版 Sec 4 方法论 draft，落两份分离文件（初稿 + 设计说明）。Trigger on："展开研究设计初稿"、"写方法论初稿"、"把选定方案变成研究设计"、"draft my methodology section"。
review-draft-assembly
综述初稿组装（乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流 · 文献分析步骤）。按综述蓝图把知识模块组装成综述初稿：三 Section 组装规则 + 深读张力句并入 + 逐条引用核验（对照 Zotero/清单出独立报告）+ 参考文献表 + 反 AI 味写作要求 + 初稿纯净交付（零模块编号零 Zotero key）+ 转 docx。Trigger on："组装综述初稿"、"把模块拼成综述"、"综述成稿"、"assemble my literature review draft"。
review-draft
综述文章初稿扩写（乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流 · 综述文章工作台 · 管线终点）。把一篇**综述文章**（review 本身即整篇论文，贡献是综合/框架/议程）按其报告规范（系统→PRISMA / 半系统→RAMESES / 整合→Torraco 2005）扩写成综述初稿：读 选题.md 机器锚块定型定规范 + 研究发现.md 写综合/结果节（缺则占位，绝不编造数据/引语）+ 语料库 PRISMA 筛选记录写方法节 + 逐条引用核验出独立报告 + 参考文献表 + 反 AI 味 + 初稿纯净 + 转 docx。区别于 `review-draft-assembly`（那是给**实证论文**写文献综述**节**）。方法锚 Snyder (2019)。Trigger on："写综述文章初稿"、"把综述扩写成初稿"、"按 PRISMA/RAMESES/Torraco 成文"、"draft my review article"、"write up my literature review paper"。
findings-synthesis
综合研究发现（乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流 · 数据分析终点）。把多轮/多 skill 的数据分析产出整合成对应研究问题的研究发现：逐子问题/假设给结论判定 + 证据整合（定量 effect size 与定性主题并列）+ 方法间 convergence/divergence + 置信度局限 + 来源对照表，合法呈现零结果，绝不编造。产出 研究发现.md（全文初稿 Results/Findings 节的权威输入）。Trigger on："综合发现"、"把各轮分析汇总成研究发现"、"整合数据分析结果"、"synthesize my analysis results"、"combine quant and qual findings"、"write up findings from all analysis rounds"。
fulltext-draft
全文初稿扩写（乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流 · 全文初稿步骤 · 管线终点）。把 文章框架.md 的段落骨架扩写成可打磨的全文段落初稿：正文语言最高优先级规则、方法论节直接采用研究设计初稿、结果节据 研究发现.md 撰写（缺则占位，绝不编造数据/引语）、每段紧扣骨架功能与引用角色、文末撰写说明。Trigger on："扩写全文初稿"、"把框架写成全文"、"写全文初稿"、"expand my framework into a full draft"、"draft my full paper"。
knowledge-module-list
知识模块清单（乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流 · 文献分析步骤）。跨文档分析一批文献（Zotero 集合 / 本地 PDF / 文献清单），用元数据+摘要提出覆盖 Section 1（XY 经验）与 Section 2（PV 理论）的知识模块：每个模块 = 一个概念/argument + 区分性问题 + 涉及文献与角色 + 证据假设 + 独立可运行的生成 prompt。产出 知识模块清单.md，是知识模块生成与综述蓝图的输入。Trigger on："帮我做知识模块清单"、"把这批文献分成知识模块"、"跨文档分析出模块"、"propose knowledge modules from my collection"。
lit-pyramid
文献金字塔分层（乔淼PhD · AI学术���练营 · AI学术工作流）。把一份已验真的文献清单按硬指标分到 Classic / Key Texts / Supporting 三层：Classic 四条硬指标（概念奠基 + 被引门槛 + 持续被引）、Key 三条（顶刊 + 对话关系 + 年均引用）、Supporting 按 PXYV 节点配额；含对话关系判定与覆盖配额检查。Trigger on："把这些文献做金字塔分层"、"文献金字塔"、"帮我把文献库分 Classic/Key/Supporting"、"tier my literature into a pyramid"。
lit-verify
文献验真（乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流）。对任意来源的文献清单（检索结果 / AI 生成的参考文献 / 论文引文列表 / BibTeX）逐条实查：DOI 解析核对题录、CNKI 详情页核对、采集被引数；无法实查或字段对不上的一律标可疑剔除，零容忍防捏造。独立可用——特别适合"检查这些参考文献是不是真的"。Trigger on："验真这些文献"、"检查这些参考文献是不是编的"、"核实这份文献清单"、"verify these citations"、"check if these references are real / hallucinated"。
literature-analysis
文献分析/综述完整任务入口（乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流）。编排步骤 skill 跑完一次完整的文献综述：knowledge-module-list 模块清单 → review-blueprint 综述蓝图 → research-gap-scan gap 识别 → knowledge-module-gen 模块生成 →（可选 critical-paper-reading 深读）→ review-draft-assembly 综述初稿。只要单独某一步（只列模块/只找 gap/只组装）时直接用对应步骤 skill。Trigger on："帮我做文献综述"、"文献分析工作流"、"从我的 Zotero 集合跑出综述初稿"、"literature review from my collection"。
literature-search
文献搜索完整任务入口（乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流）。编排四个步骤 skill 跑完一次完整的文献搜索：pxyv-search 四维检索 → lit-verify 验真 → lit-pyramid 金字塔分层 → lit-pdf-zotero 获取 PDF + 入库 Zotero + 可视化，每阶段停下等确认。用户只要单独某一步（只检索/只验真/只分层/只入库）时直接用对应步骤 skill，不走本入口。Trigger on："帮我搜文献"、"完整跑一遍文献搜索"、"搜 30 篇文献入 Zotero"、"文献搜索工作流"、"search literature and import to Zotero"。
research-design
研究设计完整任务入口（乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流）。编排两个步骤 skill 跑完一次完整研究设计：methods-map 方法地图 + 2-3 方案（末尾 CHECKPOINT 用户选）→ methodology-draft 展开为研究设计初稿 + 设计说明。只要单独某一步（只扫方法地图 / 已有方案只写初稿）时直接用对应步骤 skill。Trigger on："帮我做研究设计"、"研究设计工作流"、"design my study"、"from methods survey to methodology draft"。
research-gap-scan
Research Gap 识别（乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流）。用组合扫描法找真 gap：展开 P 近邻概念与 X/Y 操作化变体 → 枚举文献已覆盖的 (P,X)/(X,Y)/(P,Y) 组合表 → 标出空白/弱覆盖格子 → 每个候选 gap 过"三问反驳"防伪 gap → 按 empirical/contextual/theoretical/methodological 归类 + 本研究定位陈述。独立可用："帮我找这个方向的 research gap"。Trigger on："帮我找 research gap"、"识别研究空白"、"gap 扫描"、"这个领域还有什么空白"、"find research gaps in my literature"。
review-blueprint
综述蓝图（乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流 · 文献分析步骤）。把知识模块清单编排成综述的逻辑结构：每个 Section 的标题 + 核心 argument + 模块出场序列 + 模块间逻辑（前置依赖/并列对照/对话张力）+ 段落写作提示，并渲染成自包含 HTML 可视化自动打开。Section 3 的 gap 内容由 research-gap-scan 填入。Trigger on："帮我编综述蓝图"、"把知识模块编排成综述结构"、"review blueprint"、"organize my modules into a review outline"。
skill-workshop-plan
数据 Skill 工坊 · 规划 + 找料（乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流）。诊断现成分析 skills（analyze-quantitative-data / analyze-qualitative-data）够不够、要不要造新 skill、造哪几个（带停点等确认）；确认后检索权威方法学源材料（教科书章节 / 方法学经典 / 官方手册）下载到源材料文件夹并写 源材料清单.md。造 skill 本身用 skill-forge。Trigger on："规划要造哪些数据分析 skill"、"我这个方法现成 skill 够不够"、"帮我找造 skill 的方法学材料"、"plan and source materials for a new analysis skill"。
topic-pxyv-parse
已有选题的 PXYV 四维拆分（乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流）。用户已有现成的选题 / 研究计划 / 摘要 / RP，不需要重跑选题三阶段，只需要把它结构化成 PXYV（P 理论视角 / X 现象 / Y 语境 / V 贡献）+ RQ + workbench 锚块，好直接接文献搜索、研究设计等下游步骤；同时诊断四维的缺口与弱点。Trigger on："把我的选题拆成 PXYV"、"我已经有选题了，帮我结构化"、"给我的研究计划做 PXYV 拆分"、"parse my topic into PXYV"、"structure my existing research idea"。
topic-workbench
「AI学术训练营」选题工作流总入口（乔淼PhD · AI学术工作流）。当用户想选题但没说用哪种模式时，先分诊：先判大类（研究性文章 / 综述性文章），再判最贴近的模式——研究性 ①理论诠释 ②假设检验 ③概念建构 ④方法驱动；综述性 系统 / 半系统 / 整合式（Snyder 三型）——然后转入对应的独立 skill 执行；用户已有现成选题只需结构化时转 topic-pxyv-parse。Trigger on："帮我选题"、"选题工作流"、"我想做一个关于…的研究，帮我把选题磨出来"、"help me develop a research topic"、"topic coaching"。
Bio shown is the top-scored skill's repo description as a fallback — real GitHub bios land in a future update.