概要

科学的訓練、エッセイライティング、学術的ワークフローの自動化のためのAIエージェントの教育と展開キット。 このプロジェクトは、科学的研究におけるAIエージェントの一般的に使用される能力を教え、再現性、および導入可能な情報システムにまとめています。ゼロベースプライマー、エージェントの環境構成、スキルの使用、実際の文献検索、ナレッジベース構築、実験設計、統計分析、テキストマイニング、EEG/ERP、BCI脳電気モデリング、エッセイライティング、自己読書、ジャーナルレイアウト。 大学院コース、被験者グループの社内研修、パーソナルサイエンスワークストリーミング、AIエージェントコンピテンシーキットの開発に適しています。 倉庫は、生のサードパーティのコース素材、圧縮パッケージ、インストールパッケージ、大きな文書、実際のローカル構成文書および可視個人的なパスを除外する公開クリーンアップ版です。 ・AIエージェントの大学院・学部・科学アシスタント。 ・ 科学スタッフのAIエージェントを文献レビュー、エッセイライティング、データ分析、プロジェクト管理で利用するため。 - 生徒にAIエージェントの科学的方法論コースを受講するために必要な科目群の教師や頭。 - 機能領域でスキル、ヒント、教授例を繰り返したいエージェントユーザー。 - AIエージェント入門:OpenClaw、Claudeコード、Codex、ヘルメス、エージェントの科学的アプリケーションの比較。 - ドキュメントと引用:実際の文献検索、BibTeX生成、参照検証、Aminer、AI4Scholar、Zotero、Obsidianナレッジベース。 - 選択と合成:CNKI中国選択、問題の移行C、文献レビュー、理論的な構造、研究の問題生成。 - 重点的研究:シナリオ実験、アンケート、統計、レタビリティ、CFA/EFA、メカニズムテスト、高度な統計と因果推論。 - データおよびテキスト:データ収集、クリーニング、視覚化、テキストマイニング、LMLラベル、可変的な構造。 - 神経科学とBCI:EEG/ERPの事前処理、結果報告、EMP学習と深い学習モデリング。 - 執筆と出版:論文構造、レビューのレビュー、再編、定期的なフォーマットの変更、APAバージョン7レイアウト、盲目のレビューの匿名性。 - カリキュラムの教え:各カリキュラム、コースパッケージ、教室のタスク、アフタースクールの作業、ゼロ基本的な実践コース。 - 教材/:スイラバス、実践コース、コースパッケージ、教室のタスク、および講義によって整理された操作。 - ゼロベースティーチングパック/:初心者、ケース、警告テンプレート、スキルライブラリ、エラー指示のための完全な学習パス。 - 統合された学術展開パッケージ/:科学ワークフローと機能領域スキルのための統合展開マニュアル。 - ローカルスキル機能カタログ/:機能によって組織されるローカルスキルは、必要に応じてエージェントワークスペースにコピーすることができます。

概要（AI 翻訳）

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