# research-junshi

research-junshi помогает разбирать научные статьи, находить перспективные исследовательские задачи и вести память о проектах, методах и предпочтениях исследователя.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · ★ 128
- Автор: junshi-research
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · лицензия открытая, файл — в исходнике
- Исходник: https://github.com/junshi-research/research-junshi/tree/HEAD/SKILL.md
- Обновлён: 2026-09-16
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/research-junshi

## Что делает

Скилл превращает ИИ-агента в помощника по научным исследованиям. Он связывает новые публикации с вашими методами, предварительными результатами и текущими проектами, а затем предлагает проверяемые идеи. Для каждой отобранной статьи агент фиксирует вклад авторов, ограничения и связь с вашей работой. Анализ только по аннотации отмечается отдельно.

В состав входят Python-скрипты, справочные файлы и система долговременной памяти. Скрипт `scripts/junshi.py` инициализирует рабочую среду, а `scripts/daily.py` собирает и нормализует сведения о публикациях. Агент сохраняет профиль в `profile.md`, настройки в `config.json`, а интересы, проекты и отзывы записывает в память с историей изменений. Личные данные хранятся в `$JUNSHI_HOME`, по умолчанию `~/.junshi`, отдельно от каталога скилла.

Для начала выполните `python3 scripts/junshi.py init`, затем настройте область исследований, папку со статьями и целевые издания. Поиск охватывает настроенные источники: сборщик поддерживает категории и авторов arXiv, а также журналы по ISSN из Crossref. Остальные источники можно исследовать через поиск и браузер агента. Охват зависит от настроек, поэтому скилл не гарантирует полноту обзора. Отклонённые идеи сохраняются с причинами, чтобы агент не предлагал их заново под другими названиями.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add junshi-research/research-junshi --skill research-junshi -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/research-junshi/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/research-junshi/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add junshi-research/research-junshi --skill research-junshi -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/research-junshi/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add junshi-research/research-junshi --skill research-junshi -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/research-junshi/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install junshi-research/research-junshi research-junshi
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/research-junshi/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add junshi-research/research-junshi --skill research-junshi -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/junshi-research/research-junshi
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/research-junshi/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add junshi-research/research-junshi --skill research-junshi -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/junshi-research/research-junshi/tree/HEAD/SKILL.md

## Когда брать
- Находить новые статьи по активным исследовательским темам
- Связывать результаты публикаций с текущим научным проектом
- Ранжировать идеи по новизне, реализуемости и потенциальному влиянию
- Сохранять историю исследовательских интересов и обратной связи
- Составлять план первого эксперимента для новой гипотезы

## Примеры запросов агенту
- Найди новые статьи по моим текущим исследовательским проектам и объясни, чем они отличаются от уже прочитанных.
- Предложи исследовательские идеи на основе моего профиля, предварительных результатов и сохранённых отказов.
- Обнови память: добавь новый проект, сохрани мои замечания к идее и учти их в следующих рекомендациях.

## Похожие
- [anysearch](https://affpapa.org/nevibecode/skills/anysearch.md) — скилл · 38500 установок
- [academic-paper](https://affpapa.org/nevibecode/skills/academic-paper.md) — скилл · 10900 установок
- [nature-figure](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nature-figure.md) — скилл · 18800 установок
- [academic-paper-reviewer](https://affpapa.org/nevibecode/skills/academic-paper-reviewer.md) — скилл · 9900 установок
- [nature-polishing](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nature-polishing.md) — скилл · 17500 установок
- [nature-citation](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nature-citation.md) — скилл · 15600 установок

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md