什么是 academic-deep-research?
透明、严谨的研究和完整的方法论——不是黑盒 API 包装器。通过每个主题的强制 2 周期研究、APA 第七次引用、证据层次结构和 3 个用户检查点进行详尽的调查。使用本机 OpenClaw 工具(web_search、web_fetch、sessions_spawn)实现独立。用于文献综述、竞争情报或任何需要学术严谨性和可重复性的研究。 来源:kesslerio/academic-deep-research-clawhub-skill。
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通过命令行快速安装 academic-deep-research AI 技能到你的开发环境
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打开你的终端或命令行工具(如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等) 复制并运行以下命令:npx skills add https://github.com/kesslerio/academic-deep-research-clawhub-skill --skill academic-deep-research 安装完成后,技能将自动配置到你的 AI 编程环境中,可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
安全认证,代码可靠安全 一键安装,配置简单 兼容 Claude Code、Cursor、OpenClaw 等工具
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
npx skills add https://github.com/kesslerio/academic-deep-research-clawhub-skill --skill academic-deep-researchBrowse more skills from kesslerio/academic-deep-research-clawhub-skill
透明、严谨的研究和完整的方法论——不是黑盒 API 包装器。通过每个主题的强制 2 周期研究、APA 第七次引用、证据层次结构和 3 个用户检查点进行详尽的调查。使用本机 OpenClaw 工具(web_search、web_fetch、sessions_spawn)实现独立。用于文献综述、竞争情报或任何需要学术严谨性和可重复性的研究。 来源:kesslerio/academic-deep-research-clawhub-skill。
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