awesome-econ-ai-stuff是一个专为经济学家打造的开源 AI 技能（AI Skills）合集，涵盖 Stata 数据清洗、R/Python 计量分析、LaTeX 建模与论文写作等场景。这些技能遵循开放的 SKILL.md 标准，可一键配置到Claude Code、Cursor、Gemini CLI、Codex等主流 AI 编程工具中。本文将带你用最少的命令，完成多工具环境的安装与配置，让 AI 成为你的科研助手。

一、什么是 AI Skills？为什么经济学家需要它 📚

在经济学研究中，大量工作重复且繁琐：清洗 Stata 数据、跑回归、画 LaTeX 图表、写论文初稿……AI Skills 就是把这些"重复劳动"交给 AI 自动完成的结构化指令包。

每个技能本质上是一个SKILL.md文件，里面写好了 AI 应该遵循的步骤、最佳实践和常见陷阱。你可以把它理解为"给 AI 的科研 SOP（标准作业程序）"。

项目内所有技能都集中在 _skills/ 目录下，按研究流程分为 8 大类：

💡 完整技能目录见 README.md 的Skills Catalog一节。

二、安装前准备：你的 AI 工具支持吗？

不同 AI 工具读取技能的位置不同，配置前先确认自己使用的是哪一款：

最低要求：

• 已安装上述任意一款 AI 工具（本文以 Claude Code 为例，其余同理）
• 电脑上装有git和终端（macOS 自带 Terminal，Windows 推荐 PowerShell 或 WSL）
• 无需 Python/R/Stata 环境——技能是"指令"，分析工具由你自己的研究环境提供

三、三步安装：最快速的安装配置步骤 🚀

整个安装过程只有3 条命令，1 分钟完成。

第 1 步：克隆技能仓库

打开终端，执行：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-econ-ai-stuff.git cd awesome-econ-ai-stuff

第 2 步：创建技能目录

以 Claude Code 为例：

mkdir -p ~/.claude/skills

如果你用的是其他工具，替换目录即可：

# Cursor mkdir -p ~/.cursor/skills # Gemini CLI mkdir -p ~/.gemini/skills

第 3 步：把技能复制进去

只装一个试试水（推荐r-econometrics计量分析技能）：

cp -r _skills/analysis/r-econometrics ~/.claude/skills/

想全部安装？一条命令搞定所有 17 个技能：

cp -r _skills/* ~/.claude/skills/

⚠️ 注意：_skills/下包含模板文件SKILL_TEMPLATE.md，复制整目录时会一并拷入，但它只是一个模板文档，不会影响使用。

四、第一次使用：如何用斜杠命令调用技能

重启你的 AI 工具后，输入斜杠命令即可调用技能：

/r-econometrics Run a DiD analysis on my treatment data

或者直接用自然语言描述任务，AI 会自动发现并匹配技能：

• "帮我把这份 Stata 数据做清洗并输出描述性统计"
• "用 LaTeX 写一个两部门新古典增长模型"
• "按照期刊格式帮我起草方法论部分"

首次使用时 AI 可能会先问你几个问题（研究设计、数据格式、固定效应设置等），这是技能内置的**"先理解再动手"**机制——能显著减少返工。

五、新手推荐：先装哪些技能最合适 🌱

不建议一上来全装。根据你在项目中的进阶路径设计，按经验水平推荐：

🌱 零基础（从未用过 AI 科研工具）

从纯自然语言交互的技能开始，零代码门槛：

• research-ideation（_skills/ideation/）：输入一个经济现象，生成可研究的问题与假设
• academic-paper-writer：按期刊惯例生成论文初稿框架

🚀 进阶（已用 AI 聊天，想要结构化流程）

覆盖典型研究管线的高价值组合：

• r-econometrics（_skills/analysis/r-econometrics/SKILL.md）：fixest面板回归 + 标准误聚类 + 事件研究图
• stata-data-cleaning：Stata 清洗、重命名、合并
• lit-review-assistant：文献综述自动化
• econ-visualization：出版级图表

⚡ 高级（熟悉 AI Agent 工作流）

加上工程类技能，让 AI 管理整个研发过程：

• sdd（_skills/engineering/sdd/）：需求 → 设计 → 任务的规范驱动开发
• techdebt：查找并修复技术债
• commit-push-pr：一键提交、推送、开 PR

六、看懂 SKILL.md：技能文件的结构解析 🔍

每个技能目录长这样：

_skills/analysis/r-econometrics/ ├── SKILL.md # 核心技能文件（必需） ├── index.md # 站点展示页 └── examples/ # 可选：示例文件

打开任意 SKILL.md，开头的 YAML 头部（frontmatter）定义了技能的身份：

name: r-econometrics description: Run IV, DiD, and RDD analyses in R with proper diagnostics workflow_stage: analysis compatibility: [claude-code, cursor, codex, gemini-cli]

• name：技能唯一标识，斜杠命令就用它（/r-econometrics）
• description：AI 发现技能时展示的说明
• workflow_stage：所属研究阶段（data / analysis / writing 等）
• compatibility：兼容的 AI 工具列表

想看技能内部如何指导 AI？打开 _skills/theory/general-equilibrium-model-builder/SKILL.md 感受一下：它分步要求 AI 先理解经济环境、再推导理论、最后用 Julia 数值求解，并附带了 pure_exchange_2x2.jl 完整示例代码。

七、常见问题 FAQ ❓

Q1：如何确认技能安装成功了？

在 AI 工具中输入/，若弹出斜杠命令列表且能看到你的技能名（如/r-econometrics），即安装成功。

Q2：仓库更新了，如何同步技能？

cd awesome-econ-ai-stuff && git pull cp -r _skills/analysis/r-econometrics ~/.claude/skills/ # 覆盖更新单个技能

Q3：技能会读我的数据或执行危险操作吗？

技能本身只是一份 Markdown 指令文件，不会主动联网或执行脚本。项目还内置了安全扫描钩子，提交内容会被自动检测可疑模式。

Q4：我可以自己写技能吗？

可以！参考 _skills/SKILL_TEMPLATE.md 模板，按 CONTRIBUTING.md 的规范提交，一个技能 = 一个任务，保持聚焦即可。

Q5：完全不懂命令行怎么办？

先访问 pages/learn.html 学习页面，或直接用任意一款 AI 工具，把本教程贴给 AI，让它一步步带你操作。

八、总结：从今天开始用 AI 做研究 ✅

回顾一下核心步骤：

1. 克隆：git clone拉取技能仓库
2. 创建：mkdir -p ~/.claude/skills（或 Cursor/Gemini 对应目录）
3. 复制：cp -r选择需要的技能
4. 调用：斜杠命令/技能名 + 你的任务或自然语言

awesome-econ-ai-stuff 的价值不在于"替换你的思考"，而在于把 Stata 清洗、回归诊断、LaTeX 排版这些重复劳动自动化，同时保留方法学严谨性。装好第一个技能，跑一条/r-econometrics，你会发现科研流程真的变快了 🚀

祝研究顺利！