phd-skills
为AI科研人员设计的Claude Code防护插件，防止计算浪费
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：phd-skills。 它的用途是：为AI科研人员设计的Claude Code防护插件，防止计算浪费 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/phd-skills/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“比较一下实验run-alpha和基线baseline的结果。”，phd-skills的compare技能会自动触发，确保两个实验在相同的训练轮次（epoch）上进行对比，避免因对比时机不当得出错误结论。
对AI说：“启动新的训练任务。”，launch技能会强制运行一个预检清单，检查配置文件差异等，防止因配置错误重启一个长达50小时的训练任务。
介绍
phd-skills 是一款专为AI研究和学术论文复现设计的Claude Code插件，旨在解决AI助手在科研场景中因幻觉、粗心或误解指令而导致的严重计算资源浪费问题。它通过一系列自动化检查和防护机制，将研究者从“数周计算白费”的风险中拯救出来。
插件安装后即可自动工作，当用户在Claude Code中描述特定任务（如“为什么我的损失函数发散了？”或“启动新的训练任务”）时，对应的防护技能（如debug、launch）会自动触发。用户也可以通过特定命令（如/phd-skills:reproduce）主动调用功能，进行论文复现、文献查证或实验对比。
它主要服务于进行深度学习模型训练、复现arXiv论文或撰写学术论文的博士生、研究员和工程师。这些用户通常面临高成本的计算实验，任何由AI助手导致的配置错误、数据误读或过早终止都可能造成数天甚至数周的算力与时间损失。
与市面上其他主要提供新命令或扩展功能的AI插件不同，phd-skills的核心价值在于“设置防护栏”。它不是增加AI的能力，而是约束和纠正AI在科研场景下的高风险行为。其每一个防护规则都源于作者真实的、代价高昂的研究失误，因此针对性极强。
核心特点
核心区别在于定位：其他插件旨在“增强AI能力”，而phd-skills旨在“约束AI犯错”。它不提供新奇的命令，而是基于真实科研事故提炼出的自动化防护规则，专门防止AI在复现论文、调试模型、对比实验和启动任务时犯下代价高昂的错误。
注意事项
该插件主要针对AI辅助的深度学习研究流程设计，对于非代码类、非实验性的通用编程或写作任务，其防护价值有限。
常见问题
phd-skills能防止所有AI错误吗？
不能，它专注于防止那些在科研中会导致大量计算资源浪费的特定类型错误，如错误配置、数据误操作、实验过早终止等。
我需要一直输入命令才能使用吗？
不需要。核心的防护技能（debug, compare, launch）会在你描述相关需求时自动触发。特定功能如论文复现才需要命令。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/phd-skills/raw/index.md 读取 phd-skills 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/phd-skills/raw/index.md（查看排版版本）