AI Research Skills

C'est quoi ai-research-skills ?

ai-research-skills est un catalogue universel de compétences (SKILL.md) conçu pour automatiser et structurer les workflows de recherche académique. Il couvre l'ensemble du cycle de recherche : revue de littérature, conception de protocoles, gestion de la mémoire projet, rédaction de manuscrits et délégation entre agents IA. Compatible avec Claude Code, Codex, Gemini, Cursor, OpenClaw et d'autres clients IA génériques, ce skill transforme votre assistant en véritable partenaire de recherche capable de maintenir le contexte sur des projets longs et complexes.

Prérequis

• Claude Code installé et fonctionnel (version CLI)
• Git installé sur votre machine
• Node.js v18+ (recommandé pour certaines fonctionnalités)
• Un compte GitHub (pour cloner le repository)
• Accès à un terminal (bash, zsh, PowerShell)

Installation étape par étape

1. Ouvrez votre terminal et naviguez vers votre répertoire de travail :

cd ~/projets

2. Clonez le repository depuis GitHub :

git clone https://github.com/WenyuChiou/ai-research-skills.git

3. Accédez au dossier du skill :

cd ai-research-skills

4. Installez le skill dans Claude Code en ajoutant le chemin au fichier de configuration. Créez ou éditez le fichier ~/.claude/settings.json :

mkdir -p ~/.claude && nano ~/.claude/settings.json

5. Ajoutez la configuration suivante (ou fusionnez avec l'existante) :

{
  "skills": [
    {
      "path": "~/projets/ai-research-skills/SKILL.md"
    }
  ]
}

6. Vérifiez l'installation en lançant Claude Code dans un projet de recherche :

claude

7. Testez le skill en demandant à Claude de lister les capacités disponibles :

/skills

Comment l'utiliser

Exemple 1 : Lancer une revue de littérature structurée

Effectue une revue de littérature sur "l'impact du machine learning sur le diagnostic médical". Identifie les 10 articles clés des 5 dernières années, résume leurs contributions principales et identifie les gaps de recherche.

Le skill va activer le module de literature review, structurer la recherche en thèmes, générer des fiches de lecture synthétiques et produire une cartographie des lacunes identifiées dans la littérature existante.

Exemple 2 : Créer une mémoire projet persistante

Initialise la mémoire projet pour ma thèse sur "l'optimisation des réseaux neuronaux pour l'edge computing". Enregistre les objectifs, la méthodologie prévue et les jalons clés pour les 6 prochains mois.

Le skill va créer une structure de mémoire projet qui persiste entre les sessions, permettant à Claude de reprendre le contexte exact de votre recherche à chaque nouvelle conversation, sans avoir à tout réexpliquer.

Exemple 3 : Rédiger une section de manuscrit académique

Rédige la section "Méthodologie" de mon article en suivant le format IMRaD. Utilise les données expérimentales stockées dans ./data/experiments/ et respecte le style de la revue IEEE Transactions.

Le skill va analyser vos données, structurer la section selon les conventions académiques, intégrer les références appropriées et formater le texte selon les guidelines de la revue cible, tout en maintenant la cohérence avec les autres sections déjà rédigées.