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handsomeZR-netizen/academic-topic-research-agent

Pacote de desenvolvimento para pesquisa preliminar de tópicos acadêmicos em chinês: de uma ideia de pesquisa em uma frase → relatório de pesquisa em chinês no estilo CHI/LAK v2. Skill para Claude Code + OpenAI Codex, com metadados de literatura, viabilidade de dados, títulos e resumos, pipeline completo LaTeX/PDF.

O que é academic-topic-research-agent?

Este skill é um pacote de desenvolvimento de pesquisa preliminar de tópicos acadêmicos voltado para agentes de IA como Claude Code e OpenAI Codex. Ele permite transformar uma simples ideia de pesquisa em uma frase em um relatório de pesquisa detalhado no estilo CHI/LAK v2, escrito em chinês. Suporta todo o pipeline: coleta de metadados de literatura relevante, avaliação de viabilidade de dados, geração de título e resumo, e produção de saída em LaTeX ou PDF. É ideal para pesquisadores, estudantes e profissionais que desejam automatizar a fase inicial de investigação acadêmica, economizando tempo e garantindo consistência metodológica com as normas das conferências CHI e LAK.

Funciona com✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add handsomeZR-netizen/academic-topic-research-agent

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Documentação

O que academic-topic-research-agent faz?

Pacote de desenvolvimento para pesquisa preliminar de tópicos acadêmicos em chinês: de uma ideia de pesquisa em uma frase → relatório de pesquisa em chinês no estilo CHI/LAK v2. Skill para Claude Code + OpenAI Codex (plataforma dupla), com metadados de literatura, viabilidade de dados, título e resumo, pipeline completo LaTeX/PDF.


Visão Geral

Este agente automatiza a fase inicial da pesquisa acadêmica, convertendo um tópico de pesquisa simples em um relatório estruturado. Ele é projetado para:

  • Pesquisadores: acelerar a revisão de literatura e exploração de tópicos.
  • Estudantes: aprender a estrutura de relatórios no estilo CHI/LAK.
  • Cientistas de dados: avaliar rapidamente a viabilidade de dados para novos projetos.

Funcionalidades

  • Metadados de Literatura: Extrai automaticamente citações, autores, anos e palavras-chave de fontes acadêmicas.
  • Viabilidade de Dados: Analisa conjuntos de dados públicos e privados para determinar se o tópico pode ser estudado.
  • Título e Resumo: Gera títulos e resumos no formato CHI/LAK v2.
  • Pipeline LaTeX/PDF: Compila o relatório em PDF usando LaTeX, com modelos pré-definidos.

Fluxo de Trabalho

  1. Entrada: Uma frase descrevendo a ideia de pesquisa (ex.: "Impacto de chatbots no aprendizado de idiomas").
  2. Pesquisa: O agente busca artigos relacionados, coleta metadados e avalia viabilidade.
  3. Geração: Cria título, resumo e seções do relatório (Introdução, Métodos, Resultados, etc.).
  4. Saída: Relatório final em LaTeX ou PDF, pronto para submissão.

Suporte a Plataformas

PlataformaCompatibilidade
Claude Code✅ Completo
OpenAI Codex✅ Completo

Instalação

Para usar com Claude Code:

claude add skill handsomeZR-netizen/academic-topic-research-agent

Para usar com OpenAI Codex:

codex install handsomeZR-netizen/academic-topic-research-agent

Exemplo de Uso

from academic_topic_research_agent import ResearchAgent

agent = ResearchAgent()
relatorio = agent.pesquisar("Como a IA generativa pode melhorar a colaboração em sala de aula?")
print(relatorio.para_latex())

Configuração de Ambiente

Defina as seguintes variáveis de ambiente:

  • OPENAI_API_KEY: Chave de API para OpenAI Codex.
  • ANTHROPIC_API_KEY: Chave de API para Claude Code (se aplicável).
  • DATA_PATH: Caminho para conjuntos de dados locais.

Licença

Este projeto está licenciado sob a licença MIT.


Nota: Consulte a documentação oficial para instruções detalhadas de uso e personalização do modelo LaTeX.

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