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codex-claude-academic-skills安全铁律解析：5条数据防造假规则与定制AI Skill开发者教程

【免费下载链接】codex-claude-academic-skills本仓库包含三个面向学术科研人员的Skills，覆盖从文献阅读、论文写作到科学计算的完整研究工作流。office-academic-skill 负责论文阅读报告与学术 PPT/Word 文档生成；research-writing-skill 提供论文写作、润色与审稿回复辅助；scientific-toolkit-skill 整合 MATLAB/Python 科学计算与期刊级图表生成。三个 Skill 专为中文科研用户设计，可在 Claude Code 和 codex 中一键调用。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/codex-claude-academic-skills

codex-claude-academic-skills是一个面向科研用户的 AI Skill 技能包，包含论文写作、学术 Office 文档与科研计算三大技能。它的最大特点是把「数据安全不造假」写进了每一条规则：不虚构数据、不覆盖原文、不泄露密钥。本文带你拆解这 5 条安全铁律，并附上一份定制自己的学术 AI Skill 的开发者教程。

一、为什么学术 AI Skill 需要安全铁律？

AI 写论文最大的风险不是写得不好，而是写得"像真的"：编造一个不存在的 DOI、虚构一组实验数据、悄悄改掉你的原始 PPT——这些错误肉眼很难发现。

codex-claude-academic-skills 用三个互补的技能应对这个问题：

二、安全铁律 1：不编造数据，证据分级标注 🛡️

这是整个仓库最核心的"防造假"设计。research-writing-skill/SKILL.md 明确规定：

• 不虚构：数据、DOI、期刊信息、实验结果、作者观点一律不编造；
• 四类信息分离：原文/已有数据、用户确认内容、根据上下文推断、建议性扩展必须分开标注；
• 拒绝模糊词："显著""先进""有效"要替换为可测量的条件和对比基准。

在 office-academic-skill/SKILL.md 中同样要求：对声明、参数、定量结果附加来源标签，无法确认的信息标注为未在原文中明确给出。配套的 report-structure.md 还设计了"原文依据索引表"，每条结论都对应原文出处和置信度（高/中/低）——相当于给 AI 的输出配了一份可追溯的证据链。

三、安全铁律 2：原版文件永不覆盖，输出版本化 📄

很多 AI 工具会"好心"地直接改写你的文件。这个项目在 office-academic-skill/SKILL.md 中写死了两条硬规则：

• Word 文档编辑采用**新版本或修订标记（tracked changes）**方式，不覆盖原件；
• PPT 处理绝不直接修改用户原始 PPTX，只在带时间戳或版本号的副本上工作。

scientific-toolkit-skill/SKILL.md 同样规定：数据、代码、Word/PPT、图表均不覆盖，只写版本化输出；删除或清理用户文件前必须显式确认。

四、安全铁律 3 & 4：密钥不出库、数据不出本机 🔐

scientific-toolkit-skill/SKILL.md 的 Safety Rules 小节是全文的"安全宪法"：

• 永不暴露或提交API keys、tokens、私有数据或未发表论文内容；
• 外部文献检索优先使用开放 API 和官方文档，并明确区分"在线查询结果"与"本地推断"；
• 不安装软件包、不调用云端 API、不向外部服务发送用户数据——除非当前任务确实需要且用户同意。

这意味着：你未发表的论文草稿、实验原始数据，默认不会流向任何第三方服务。

五、安全铁律 5：交付前强制验证 ✅

三个技能都要求"先验证，后交付"：

• 写作类：交付时说明用了哪些材料、哪些论断还缺数据或引用支撑；
• 文档类：检查中文乱码、图片破损、表格溢出、来源标签完整性（见 office-docx 的 OOXML 级校验）;
• 计算类：报告软件版本、输入文件、命令、已知限制，并区分假设与实测参数。

六、开发者教程：3步定制你自己的学术 AI Skill

这套"安全优先"的设计完全可以复用到你自己的 Skill 上。

第 1 步：按标准目录结构创建 Skill

每个技能都遵循统一结构（见 README.md）：

my-academic-skill/ ├── SKILL.md # 技能定义与安全规则（核心文件） ├── agents/ # 子代理配置（如 openai.yaml） └── references/ # 参考文档、脚本、模板

可参考 research-writing-skill/agents/openai.yaml 的写法，用display_name+default_prompt定义技能入口。

第 2 步：把安全铁律写进 SKILL.md

在 SKILL.md 中直接抄录这四条"护身符"：

1. 不编造：数据、引用、结论必须有来源，未知信息显式标注；
2. 不覆盖：只输出版本化文件，原版只读；
3. 不泄漏：API 密钥、私有数据、未发表内容不出本机；
4. 先验证：交付前列出输入、命令、假设与不确定项。

第 3 步：安装并调用

将 skill 目录复制到 Claude Code 或 Codex 的全局技能目录（~/.claude/skills/或~/.codex/skills/），或放入项目根目录的.claude/skills/、.codex/skills/实现项目级生效。需要 clone 仓库时可执行：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/codex-claude-academic-skills

写在最后

codex-claude-academic-skills 证明了 AI Skill 的成熟度不止看"能做什么"，更要看"敢拒绝什么"。不造假、不覆盖、不泄漏、先验证——这 12 个字值得写进每一个你定制的研究型 AI Skill 中。📚

【免费下载链接】codex-claude-academic-skills本仓库包含三个面向学术科研人员的Skills，覆盖从文献阅读、论文写作到科学计算的完整研究工作流。office-academic-skill 负责论文阅读报告与学术 PPT/Word 文档生成；research-writing-skill 提供论文写作、润色与审稿回复辅助；scientific-toolkit-skill 整合 MATLAB/Python 科学计算与期刊级图表生成。三个 Skill 专为中文科研用户设计，可在 Claude Code 和 codex 中一键调用。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/codex-claude-academic-skills