academic-research-skills: Pipeline académico completo en skills de Claude Code: investigar, escribir, revisar, publicar.

De un vistazo, lo que vas a obtener si lo instalas.

Pipeline completo

Research, write, review, revise, finalize. En orden, con gates entre etapas que validan integridad.

Style Calibration

Aprende tu voz de trabajos pasados y la mantiene consistente en el documento nuevo.

Writing Quality Check

Detecta los patrones de prosa que delatan "esto lo escribió la IA". Empuja hacia escritura más natural.

Peer-review interno

El agente se autocritica antes de entregar. Catch errors before you do.

Reproducible y auditable

Los skills son markdown + scripts. Cualquier humano puede inspeccionar qué hace cada etapa.

El contexto detrás del repo.

Mientras la mayoría del ecosistema de Claude Code sigue pensando en "prompts buenos", Imbad0202 va dos niveles más arriba: piensa en pipelines reproducibles empaquetados como skills. El pipeline académico va de investigación a publicación en 5 etapas claras — research, write, review, revise, finalize — cada una con su propio skill y sus propios gates de integridad.

Lo notable es que no pretende reemplazar al investigador. El README dice explícito: "AI is your copilot, not the pilot". El skill se encarga del trabajo pesado y verificable —buscar referencias, formatear citas, verificar consistencia lógica, detectar patrones de prosa generada por máquina— y deja al humano lo que requiere juicio: definir la pregunta, elegir método, interpretar datos.

Hay un detalle relevante: incluye gates de integridad estilo "blocking checklist" basados en el paper de Lu et al. (2026, Nature 651:914-919) sobre los modos de fallo de pipelines totalmente autónomos. Es de los pocos proyectos que mira la literatura sobre limitaciones de AI en investigación y diseña explícitamente contra esos modos de fallo.

Cuándo lo recomiendo (y cuándo no).

Lo recomiendo a investigadores, académicos y cualquier persona que escriba papers, tesis o documentos largos con rigor. Si ya usas Claude Code, instalar este skill toma 30 segundos y te da inmediatamente: validación de citas, calibración de estilo (aprende de tu trabajo pasado), check de calidad de escritura que detecta patrones AI-generated.

Más allá del caso académico, vale mirarlo como ejemplo arquitectónico. Si tu empresa quiere construir un agente para un proceso interno largo (research de mercado, due diligence, redacción técnica), este es un buen patrón para copiar: pipeline numerado, gates entre etapas, separación clara entre lo automatizable y lo humano.

En 3 pasos, listo para probar.

Instala como plugin de Claude Code

/plugin marketplace add Imbad0202/academic-research-skills
/plugin install academic-research-skills

Requiere Claude Code CLI, VS Code o JetBrains versión 3.7.0 o superior. La instalación tarda 30 segundos. También existe la opción de symlink tradicional para versiones anteriores.

Arranca con tu paper

/ars-plan

El comando inicia el modo Socrático que te ayuda a estructurar el paper desde la pregunta de investigación. No empieza escribiendo — empieza preguntándote qué quieres responder y cómo.

Avanza por las etapas

Cada skill (research, write, review, revise, finalize) tiene sus propios comandos. La integridad entre etapas está mediada por gates blocking. Si la etapa de revisión detecta inconsistencias, te las marca antes de dejarte avanzar.

Por qué este patrón vale la pena copiar

Si miras los repos de "agentes que ayudan con X" en GitHub, la mayoría son básicamente prompt templates. Esto es distinto: es un pipeline. Define etapas con dependencias claras, valida integridad entre transiciones, y reconoce explícitamente dónde el humano sigue siendo necesario.

Es la diferencia entre "te doy un asistente" y "te doy un proceso asistido". El segundo escala mejor, es más reproducible, y se audita más fácil cuando algo sale mal.

Por qué no es full automation (y por qué eso importa)

El autor cita el paper de Lu et al. sobre The AI Scientist, el primer sistema totalmente autónomo que publicó un paper a través de peer review en un workshop top-tier. Las limitaciones reportadas en ese paper son las mismas que cualquier pipeline 100% autónomo va a heredar: bugs de implementación, resultados alucinados, "bug-as-insight reframing", citas inventadas.

ARS está diseñado contra esos modos de fallo. El humano sigue siendo el responsable de la pieza interpretativa. La IA hace el grunt work verificable.

Mi recomendación

Si eres investigador, instálalo este fin de semana. Si construyes herramientas de IA para empresas, léete el README aunque no escribas papers — la arquitectura de gates y skills es transferible a otros dominios donde el rigor importa.