GuoZheng-de-BaBa/nursing-research-skills

项目介绍

护研搭子把护理科研流程拆成 18 个可独立使用的 AI 技能，每个技能是一个单独目录，内含 SKILL.md、参考材料和模板。实际写作与工具执行由宿主 AI 完成，仓库提供的是工作方法、检查清单和产物模板，而不是一套独立运行的科研系统。

技能覆盖一项研究的主要阶段：文献检索与引文核查（检索、引文核查）、文献精读与证据卡（精读、证据拆解）、选题设计与数据就绪（设计、数据）、本地统计（统计）、各类稿件写作（横断面、综述、通用稿件），以及润色、科研配图、机制图、汇报、模拟审稿和回复信。v0.4.0 补充了两组平行 RCT 的随机化、实施、分析集合与报告资源，并提供可复现的合成示例（RCT 示例）。

适用对象是已经使用能读取本地技能目录或文件的 AI 宿主、希望把护理科研步骤规范化的研究者。

快速使用

README 建议先在合成材料上试跑，再接触真实数据。准备 git 客户端（或下载 Release 压缩包并核对 SHA-256），以及能读取技能文件的 AI 宿主。

git clone https://github.com/GuoZheng-de-BaBa/nursing-research-skills.git
cd nursing-research-skills

随后按中文速查表的写法，让 AI 读取某个技能和对应示例输入：

请读取 skills/nursing-data-stewardship/SKILL.md，
使用 examples/v0.2/nursing-data-stewardship/input.md 中的合成材料。
交付数据就绪结论、需要补充的依据和当前可以继续完成的工作。

预期得到的是一份结构化的数据就绪评估，而不是成稿论文。需要完整分析链路时，可参考统计合成示例中的 R 流程，再把结果台账交给写作或绘图技能。

运行要求与限制

• Python 辅助脚本要求 Python 3.10+；PDF 提取依赖 requirements.txt，验证工具依赖 requirements-dev.txt。R 教学脚本按标准 R 安装环境编写。
• 没有脚本环境时，正文和空模板仍可直接使用。
• 公开包不含私人论文、课题组资料和真实科研数据，只读取当前任务授权的材料。隐私文档说明 source.json 会保留原文件名和提取全文，草稿、日志、CSV 与图稿不会自动脱敏（隐私约定）。
• 仓库明确说明它不是经临床验证的自动科研系统，也不替代作者、统计人员或研究团队。
• 自带的验证记录把程序测试、独立 AI 行为评估、图文格式检查和未验证范围分开列出；结构检查通过不能证明科学判断正确。

维护与许可

当前版本为 v0.4.0，保留 18 个技能入口，原有技能 ID 与 JSON 契约继续有效，旧能力合并去向记录在映射文档。版本包通过 GitHub Releases 分发。原创代码、模板与合成案例使用 MIT 许可，第三方方法归属见第三方说明。贡献说明要求提交最小化的合成案例，并提醒不要上传私人材料（贡献说明）。

HotRepo 点评

站内目前只有该项目 2026-11-02 的新项目榜（Python）记录：120 stars，约两小时窗口内新增 17，未记录到 GitHub 全部语言日榜名次。这只是一个新建仓库的短时观察，不足以说明持续采用或科研指导质量。对读者更有参考价值的是仓库自身的边界说明：它把可执行的程序测试、AI 行为评估和临床有效性分开陈述，并明确公开包不含私人数据。