
Researchclaw Cn
- 5 installs
- 20 repo stars
- Updated April 7, 2026
- othmanadi/researchclaw-skill
Helps with ai & agent building tasks during AI-assisted development.
About
researchclaw-cn is a Claude Code skill for ai & agent building. It helps solo builders move faster with AI-assisted coding.
- researchclaw-cn
- AI & Agent Building
- AI-coding skill
Researchclaw Cn by the numbers
- 5 all-time installs (skills.sh)
- Ranked #13,063 of 16,546 AI & Agent Building skills by installs in the Skillselion catalog
- Data as of Aug 4, 2026 (Skillselion catalog sync)
npx skills add https://github.com/othmanadi/researchclaw-skill --skill researchclaw-cnAdd your badge
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| Installs | 5 |
|---|---|
| repo stars | ★ 20 |
| Last updated | April 7, 2026 |
| Repository | othmanadi/researchclaw-skill ↗ |
What it does
Helps with ai & agent building tasks during AI-assisted development.
Files
ResearchClaw 技能 — 自主研究管线(中文版)
重要提示:本技能需要先安装 [AutoResearchClaw](https://github.com/aiming-lab/AutoResearchClaw)。 本技能是封装层,不能独立运行。请先安装上游项目,再安装本技能。
本技能封装了 AutoResearchClaw,一个 23 阶段的自主研究管线。输入一个研究主题,即可自动完成从文献综述到论文生成的全流程,包括真实引文检索、沙箱实验执行、多智能体同行评审和引文验证。
诚实原则: 本技能不会虚构功能。每个命令都映射到真实的上游功能。如果某些功能失败,技能会报告实际错误并建议具体的修复方案——绝不假装问题不存在。
命令列表
| 命令 | 功能 |
|---|---|
/researchclaw | 显示帮助信息和可用子命令 |
/researchclaw:setup | 检查并安装所有前置依赖(Python、Docker、LaTeX、pip 包) |
/researchclaw:config | 交互式配置向导 — 生成可用的 config.yaml |
/researchclaw:run | 启动研究管线 |
/researchclaw:status | 查看管线运行状态 |
/researchclaw:resume | 从上次成功的阶段恢复运行 |
/researchclaw:diagnose | 自动检测并解释常见故障 |
/researchclaw:validate | 运行前验证配置、依赖和连接性 |
---
/researchclaw — 帮助
调用时不带子命令,显示命令列表和状态摘要:
1. 检查 researchclaw CLI 是否已安装:which researchclaw 2. 检查当前目录是否有 config.yaml 3. 打印上方命令表 4. 根据缺失的组件建议下一步操作
---
/researchclaw:setup — 前置依赖安装
必须:安装任何内容前先征求用户同意。 展示缺失项并获得明确批准。
运行前置检查脚本:
bash "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/check-prereqs.sh"脚本检查每个依赖并输出 JSON 报告。根据报告:
1. Python 3.11+:检查 python3 --version。如果缺失或版本太旧,建议 pyenv install 3.11 或系统包管理器。 2. pip / uv:检查 pip3 --version 或 uv --version。如果没有 uv,建议安装(更快)。 3. Docker:检查 docker info。如果 Docker 守护进程未运行,如实告知用户——本技能无法在大多数系统上启动 Docker。 4. LaTeX:检查 pdflatex --version。如果缺失,建议 sudo apt-get install texlive-full(Linux)或 brew install --cask mactex(macOS)。如实说明:这是大型下载(2-4 GB)。 5. AutoResearchClaw:检查 pip3 show researchclaw。如果未安装:
pip3 install researchclaw或从源码安装:
git clone https://github.com/aiming-lab/AutoResearchClaw.git
cd AutoResearchClaw
pip3 install -e ".[all]"中国大陆用户:使用国内镜像加速安装:
pip install researchclaw[all] -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple本技能无法做到的事:
- 启动 Docker 守护进程(需要系统级权限)
- 在 Linux 上不用 sudo 安装 LaTeX
- 修复阻止 API 访问的网络/防火墙问题
- 提供 LLM API 密钥——用户必须自己提供
---
/researchclaw:config — 交互式配置向导
通过分批询问用户来生成可用的 config.yaml。每批使用 AskUserQuestion。
第一批 — 必要设置(必须询问):
1. 研究主题:你想研究什么?(自由文本) 2. LLM 提供商:使用哪个 LLM API?选项:openai、anthropic、azure、deepseek、local 3. API 密钥:提供 API 密钥,或保存密钥的环境变量名(如 OPENAI_API_KEY) 4. 模型:使用哪个模型?按提供商建议默认值:
- openai:
gpt-4o - anthropic:
claude-sonnet-4-20250514 - deepseek:
deepseek-chat
第二批 — 实验设置(带智能默认值询问):
5. 实验模式:simulated(无代码执行,最快)、sandbox(本地执行)或 ssh_remote(GPU 服务器)。默认:simulated 6. 自动审批门控:跳过阶段 5、9、20 的人工审批?默认:首次运行选 true 7. 输出目录:保存产物的位置。默认:artifacts/
第三批 — 可选高级设置(提供但不要求):
8. 论文模板:neurips、icml、iclr 或 generic。默认:neurips 9. 最大迭代次数:迭代管线模式。默认:3 10. 文献来源:arxiv、semantic_scholar 或 both。默认:both
收集答案后,使用 assets/config-template.yaml 中的模板生成 config.yaml。写入当前目录并展示给用户。
---
/researchclaw:run — 执行管线
起飞前检查(启动前必须运行):
1. 静默运行 /researchclaw:validate 逻辑 2. 如果任何检查失败,报告并询问用户是继续还是先修复
启动管线:
researchclaw run --topic "$ARGUMENTS" --config config.yaml --auto-approve 2>&1 | tee researchclaw-run.log如果 $ARGUMENTS 为空,从 config.yaml 读取主题。
执行期间:
- 管线运行 23 个阶段。每个阶段在
artifacts/<run-id>/stage-N/中产生输出 - 通过检查阶段目录是否存在来监控进度
- 如果管线失败,捕获错误输出并自动运行
/researchclaw:diagnose逻辑
完成后:
- 报告哪些阶段成功、哪些失败
- 显示生成论文的路径
- 显示总执行时间
---
/researchclaw:status — 管线状态
检查管线运行的当前状态:
1. 找到最新的 artifacts/rc-* 目录 2. 统计已完成的阶段数 3. 检查 pipeline_summary.json——如果存在则运行已完成 4. 报告:阶段 X/23 已完成。当前阶段:[阶段名称]。状态:[运行中/失败/完成]
阶段名称映射:
| 阶段 | 名称 |
|---|---|
| 1 | 主题初始化 |
| 2 | 问题分解 |
| 3 | 文献检索 |
| 4 | 文献分析 |
| 5 | 研究方向(门控) |
| 6 | 假设生成 |
| 7 | 实验设计 |
| 8 | 实验评审 |
| 9 | 实验审批(门控) |
| 10 | 代码生成 |
| 11 | 代码评审 |
| 12 | 实验执行 |
| 13 | 结果收集 |
| 14 | 结果分析 |
| 15 | 论文大纲 |
| 16 | 章节撰写 |
| 17 | 论文初稿 |
| 18 | 同行评审 |
| 19 | 修订 |
| 20 | 最终审查(门控) |
| 21 | 引文验证 |
| 22 | 可视化 |
| 23 | 最终导出 |
---
/researchclaw:resume — 恢复失败的运行
从上次成功的阶段恢复:
1. 找到最新的运行目录 2. 找到最后完成的阶段 3. 运行:
researchclaw run --config config.yaml --from-stage STAGE_NAME --output <run-dir> --auto-approve已知问题(上游): --from-stage 标志在所有版本中可能不正确工作。如果恢复失败,如实告知用户并建议重新开始。
---
/researchclaw:diagnose — 自动诊断故障
读取最近的日志和错误输出来识别问题:
tail -100 researchclaw-run.log 2>/dev/null || tail -100 researchclaw-resume.log 2>/dev/null常见故障模式和修复:
| 错误模式 | 原因 | 修复 |
|---|---|---|
HTTP 401 | API 密钥无效或过期 | 检查 config.yaml → llm.api_key 或环境变量 |
HTTP 429 | API 速率限制 | 等待 60 秒后恢复,或切换模型 |
Stage 10 失败 | 代码生成产生无效 Python | 检查生成的代码,使用更强模型 |
Docker 错误 | Docker 未运行或权限不足 | 运行 docker info 验证 |
pdflatex 未找到 | LaTeX 未安装 | 安装 texlive-full |
quality_score < threshold | 质量门控太严格 | 降低 quality.min_score(默认 2.0 很严格) |
MemoryError | 内存不足(需要 32GB+) | 使用 simulated 模式 |
---
/researchclaw:validate — 运行前验证
运行所有检查但不启动管线:
1. 配置语法:验证 YAML 可解析 2. 配置完整性:检查 API 密钥和研究主题已设置 3. API 连通性:测试 LLM 端点 4. Docker 健康:docker info(如果是沙箱模式) 5. 磁盘空间:低于 10 GB 时警告 6. 写入权限:测试可以写入 artifacts/
以通过/失败清单形式报告结果。
---
中国大陆用户特别说明
推荐使用 DeepSeek
DeepSeek 在中国大陆访问更稳定:
llm:
provider: deepseek
model: deepseek-chat
api_key_env: DEEPSEEK_API_KEY网络代理
如果无法访问 arXiv 或 Semantic Scholar:
export HTTP_PROXY=http://your-proxy:port
export HTTPS_PROXY=http://your-proxy:port镜像源加速
pip install researchclaw[all] -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple---
原则
1. 绝不撒谎。 如果某个功能坏了,如实说明。如果上游不存在某个功能,不假装存在。 2. 始终测试。 每次管线执行前运行验证。每次操作后检查结果。 3. 行动前先询问。 未经用户明确批准,绝不安装包、修改配置或启动长时间运行的进程。 4. 如实报告。 显示实际错误信息,不显示美化的摘要。 5. 保持更新。 本技能针对 AutoResearchClaw v0.3.x。
#!/usr/bin/env bash
# check-prereqs.sh — Check all prerequisites for AutoResearchClaw
# Returns JSON report with pass/fail for each dependency
# Exit code 0 = all pass, 1 = some failures
set -euo pipefail
PASS=0
FAIL=0
RESULTS=()
check() {
local name="$1"
local cmd="$2"
local required="$3" # "required" or "optional"
if eval "$cmd" > /dev/null 2>&1; then
local version
version=$(eval "$cmd" 2>&1 | head -1 || echo "unknown")
RESULTS+=("{\"name\":\"$name\",\"status\":\"pass\",\"version\":\"$version\",\"required\":\"$required\"}")
PASS=$((PASS + 1))
else
RESULTS+=("{\"name\":\"$name\",\"status\":\"fail\",\"version\":null,\"required\":\"$required\"}")
if [ "$required" = "required" ]; then
FAIL=$((FAIL + 1))
fi
fi
}
# Core dependencies
check "python3.11+" "python3 --version 2>&1 | grep -E 'Python 3\.(1[1-9]|[2-9][0-9])'" "required"
check "pip3" "pip3 --version" "required"
check "git" "git --version" "required"
# AutoResearchClaw itself
check "researchclaw-cli" "which researchclaw" "required"
check "researchclaw-package" "python3 -c 'import researchclaw'" "required"
# Docker (required for sandbox mode, optional for simulated)
check "docker" "docker info" "optional"
# LaTeX (required for PDF output)
check "pdflatex" "pdflatex --version" "optional"
# Optional but useful
check "uv" "uv --version" "optional"
# Build JSON output
JSON="{"
JSON+="\"total_checks\":$((PASS + FAIL)),"
JSON+="\"passed\":$PASS,"
JSON+="\"failed\":$FAIL,"
JSON+="\"all_required_pass\":$([ $FAIL -eq 0 ] && echo 'true' || echo 'false'),"
JSON+="\"checks\":["
for i in "${!RESULTS[@]}"; do
JSON+="${RESULTS[$i]}"
if [ $i -lt $((${#RESULTS[@]} - 1)) ]; then
JSON+=","
fi
done
JSON+="]}"
echo "$JSON"
# Human-readable summary to stderr
echo "" >&2
echo "=== ResearchClaw Prerequisites Check ===" >&2
echo "Passed: $PASS / $((PASS + FAIL))" >&2
if [ $FAIL -gt 0 ]; then
echo "FAILED: $FAIL required dependencies missing" >&2
exit 1
else
echo "All required dependencies are installed." >&2
exit 0
fi
#!/usr/bin/env bash
# notify-completion.sh — Notification hook
# Logs pipeline completion/failure to a local log file
# Can be extended to send desktop notifications, Slack messages, etc.
set -euo pipefail
LOG_FILE="researchclaw-notifications.log"
TIMESTAMP=$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')
# Check for the most recent run
LATEST_RUN=$(ls -td artifacts/rc-* 2>/dev/null | head -1)
if [ -z "$LATEST_RUN" ]; then
echo "[$TIMESTAMP] Pipeline run initiated (no artifacts yet)" >> "$LOG_FILE"
exit 0
fi
# Check if pipeline completed
if [ -f "$LATEST_RUN/pipeline_summary.json" ]; then
STAGES_COMPLETE=$(ls -d "$LATEST_RUN"/stage-* 2>/dev/null | wc -l)
echo "[$TIMESTAMP] COMPLETE: Pipeline finished with $STAGES_COMPLETE stages. Output: $LATEST_RUN" >> "$LOG_FILE"
# Desktop notification (if available)
if command -v notify-send &> /dev/null; then
notify-send "ResearchClaw" "Pipeline complete! $STAGES_COMPLETE stages finished. Check $LATEST_RUN"
fi
# macOS notification (if available)
if command -v osascript &> /dev/null; then
osascript -e "display notification \"Pipeline complete! $STAGES_COMPLETE stages finished.\" with title \"ResearchClaw\""
fi
else
STAGES_COMPLETE=$(ls -d "$LATEST_RUN"/stage-* 2>/dev/null | wc -l)
echo "[$TIMESTAMP] IN_PROGRESS: Pipeline at stage $STAGES_COMPLETE. Output: $LATEST_RUN" >> "$LOG_FILE"
fi
#!/usr/bin/env bash
# post-run-check.sh — PostToolUse hook for researchclaw commands
# Scans tool output for common error patterns and surfaces warnings
# Input: $1 = tool output (passed by Claude Code hook system)
set -euo pipefail
OUTPUT="${1:-}"
# If no output provided, read from stdin
if [ -z "$OUTPUT" ]; then
OUTPUT=$(cat)
fi
WARNINGS=()
# Check for common error patterns
if echo "$OUTPUT" | grep -qi "HTTP 401\|AuthenticationError\|Unauthorized"; then
WARNINGS+=("API_AUTH_FAILURE: API key is invalid or expired. Check config.yaml llm.api_key_env.")
fi
if echo "$OUTPUT" | grep -qi "HTTP 429\|RateLimitError\|rate.limit"; then
WARNINGS+=("RATE_LIMIT: API rate limit hit. Wait 60 seconds before resuming.")
fi
if echo "$OUTPUT" | grep -qi "MemoryError\|OOM\|Killed"; then
WARNINGS+=("MEMORY: Out of memory. Consider using simulated mode or closing other applications.")
fi
if echo "$OUTPUT" | grep -qi "Docker\|docker.*not.*running\|Cannot connect to the Docker daemon"; then
WARNINGS+=("DOCKER: Docker issue detected. Run 'docker info' to check Docker status.")
fi
if echo "$OUTPUT" | grep -qi "pdflatex.*not found\|LaTeX Error"; then
WARNINGS+=("LATEX: LaTeX issue. Run '/researchclaw:setup' to check LaTeX installation.")
fi
if echo "$OUTPUT" | grep -qi "ModuleNotFoundError\|ImportError"; then
WARNINGS+=("MISSING_MODULE: Python module missing. Run 'pip3 install researchclaw[all]'.")
fi
if echo "$OUTPUT" | grep -qi "quality_score.*below\|quality.*threshold\|gate.*rejected"; then
WARNINGS+=("QUALITY_GATE: Quality gate rejected. Consider lowering quality.min_score in config.yaml.")
fi
if echo "$OUTPUT" | grep -qi "ConnectionError\|ConnectionRefused\|Network.*unreachable"; then
WARNINGS+=("NETWORK: Network connectivity issue. Check internet connection and proxy settings.")
fi
# Output warnings if any
if [ ${#WARNINGS[@]} -gt 0 ]; then
echo ""
echo "=== ResearchClaw Auto-Diagnosis ==="
for w in "${WARNINGS[@]}"; do
echo " ⚠ $w"
done
echo "Run '/researchclaw:diagnose' for detailed troubleshooting."
echo "==================================="
fi
#!/usr/bin/env bash
# pre-config-write.sh — PreToolUse hook
# Backs up config.yaml before overwriting to prevent accidental data loss
set -euo pipefail
CONFIG="config.yaml"
if [ -f "$CONFIG" ]; then
TIMESTAMP=$(date +%Y%m%d-%H%M%S)
BACKUP="${CONFIG}.backup-${TIMESTAMP}"
cp "$CONFIG" "$BACKUP"
echo "Backed up existing config.yaml to $BACKUP"
fi
#!/usr/bin/env bash
# pre-delete-guard.sh — PreToolUse hook
# Prevents accidental deletion of pipeline artifacts
# Returns non-zero to block the operation
set -euo pipefail
echo "BLOCKED: Attempted to delete pipeline artifacts."
echo "Pipeline artifacts contain research results that cannot be regenerated without re-running the pipeline."
echo "If you really want to delete artifacts, do it manually outside of Claude Code."
exit 1