Auto-Empirical Research Skills (AERS，23,000+ 技能库)

[!NOTE] 仓库已更名 → 现更名为 "Auto"。 本项目最初以 Awesome Agent Skills for Empirical Research 之名启动，现已更名为 Auto-Empirical-Research-Skills (AERS)。新名称反映了其核心理念：它不仅仅是一个技能的“集合”，而是一个能够自动端到端执行完整实证研究流程的 Agent——从原始数据清洗 → 识别与估计 → 稳健性检验 → 表格、图表绘制，到生成可投稿的初稿，全过程无需人工过度干预。

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git remote set-url origin https://github.com/brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills.git

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Stanford REAP × CoPaper.AI · 用于实证研究的学术界与工业界 AI 工具包 由斯坦福大学实证方法论团队打造 —— 涵盖从数据清洗到顶级期刊投稿的全流程

实证研究 AI Agent 技能的权威集合 —— 119 个 GitHub 仓库 / 23,000+ 技能

这是一份精选的、富有见地的清单，包含 119 个 GitHub 仓库 和 23,000+ AI Agent 技能，服务于经济学、政治学、社会学、心理学、公共卫生、教育学、管理学、金融学和公共政策等领域的实证研究。这些资源按研究工作流进行组织，从选题一直到期刊投稿。

2026 年，我们开展实证研究的方式正在被重新定义。

CoPaper.AI —— 由 斯坦福大学 REAP / SCCEI (斯坦福中国经济与制度研究中心) 研究员孵化的实证研究 AI 助手 —— 能够 在 20 分钟内完成一篇达到发表水平的实证论文：从数据导入、描述性统计、因果推断模型、稳健性检验，到格式化的结果表格，一气呵成。其秘诀不在于更强大的模型，而在于 Skills（技能）：将资深研究人员的方法论专长编码为结构化的工作流，使 AI 无需您一步步提示，就能自动理解“一份完整的 DID 分析应该包含哪些内容”。

本仓库是我们开发 CoPaper.AI 时汇总的 Agent 技能全景图。我们将散落在 GitHub、各大社区及学术界中的数百个技能库和成千上万个技能，按研究工作流阶段进行了系统整理，方便您按需调用。

🎓 三层信任基础 · 为什么是我们来构建这一切

层面	支柱	优势
🏛️ 学术渊源	Stanford REAP / SCCEI — 斯坦福中国经济与制度研究中心	一个在实证经济学方法论领域拥有持续发表记录，且在应用因果推断方面具有深厚积淀的研究中心
🔧 工程交付	CoPaper.AI 实证研究 AI 助手	内置 20 种计量经济学方法论技能（DID/IV/RDD/PSM/DML 等），采用“监督者 + 4 个子 Agent”的多 Agent 架构，支持一句话指令触发