EpiAgentKit
把流行病学与卫生统计任务，变成快慢自适应、可执行、可复核、可发表或交付的工作流。
Shared research workflow kit for Claude Code and Codex, built for epidemiology and biostatistics.
30 秒安装 · 项目能做什么 · 实际示例 · 任务范围 · 双平台架构 · 安全边界 · 维护指南
EpiAgentKit 不是新的统计软件，也不是一组万能提示词。它是一套面向科研 Agent 的规则、技能、工具和确定性检查，让研究者能够在同一套约束下组织项目、运行分析、制作成果并完成审查。
| 按任务增加必要步骤 | 结果可追溯 | 双平台一致 |
|---|
| 问答、局部修改和快速尝试立即执行，只在进入主分析或发布时增加必要检查 | 关键结果由生成脚本写入结果清单，并关联输入、分析集、运行编号和实际使用结果的文件 | Claude Code 与 Codex 从同一仓库安装、同步并接受相同检查 |
项目能做到什么
只需要描述当前任务，EpiAgentKit 会按任务类型加载必要 skill，并形成可检查的文件、代码或交付物。
统计分析以 R 为主要和默认路径，标准研究工作流不要求用户具备 Python 环境。任务所需运行时缺失时先做只读检查，说明用途、安装范围和风险并询问是否安装；用户不安装时优先使用现有语言中的经核验等价实现，以相同输入、方法口径和验收标准核对。不存在等价实现时明确差异，不把近似替代说成相同效果。
| 研究任务 | 它会做什么 | 典型产物 |
|---|
| 新建研究项目 | 在 analysis、paper、consulting、teaching 和 oneoff 五种项目类型中选择当前任务所需的最小结构 | 可直接开始工作且没有多余空目录的项目基本结构 |
| 核验文献与方法依据 | 核对题名、作者、DOI/PMID、来源身份和撤稿状态，必要时组织正式证据检索 | 核验记录、证据核对表、方法选择依据 |
| 完善研究设计与 SAP | 把研究想法转成 PICO/PECO、estimand、终点、时间零点、偏倚控制、样本量或精度依据及预设分析 | 可审查的 PROTOCOL、SAP、未决事项与设计备忘录 |
| 生成研究生开题报告 | 把研究方案、真实证据和学院模板组织成可评审的学位论文开题报告，并检查表单、方法、引文、版式和归档状态 | 开题报告正文、DOCX、技术路线与归档前核查结果 |
| 完成 R 统计分析 | 执行数据清洗、描述统计、回归、生存分析、中介分析与 Meta 分析；从项目根运行总脚本，并自动保存命令、状态、日志和环境信息 | 可复现 R 脚本、结果对象、必要表图与自动运行记录 |
| 完成明确选择的 Python 统计分析 | 在用户指定 Python 或既有 Python 项目中执行数据清洗、描述统计、回归、生存分析、预测验证与异常核查，并与 R 共用结果数字唯一来源 | 可复现 Python 脚本、结果对象、表图与方法记录 |
| 制作发表级统计图 | 按真实数据和最终物理尺寸生成森林图、生存曲线、ROC、热图、回归诊断等结果图 | PDF、PNG 或 SVG 图件及对应出图代码 |
| 生成科研非统计视觉 | 为论文、PPT、标书、报告、README 和技术文档生成流程、路线、框架、机制与图形摘要，并区分内容图、真实截图和氛围图 | 经来源、结构、文字和嵌入后显示复核的完整图件 |
| 调用 ChatGPT 网页协作 | 在用户启用的当前 Claude Code 或 Codex 会话中，使用可用浏览器工具复用已登录的 GPT 网页，辅助文献线索、文字审查和交叉检查 | 候选线索、逐段修改建议、独立检查结果及本地核验结论 |
| 写论文与投稿材料 | 基于项目已有结果起草中英文论文部件、学位论文、Cover Letter、Highlights 和审稿回复，并执行证据约束审校 | Markdown 或 Word 稿件、投稿材料与自检记录 |
| 评审论文与生成审稿报告 | 以同行评审人身份核对稿件中的数据与论断是否对应，并审查设计、偏倚、统计、解释、报告规范、语言和伦理，区分报告缺项与方法错误 | 可定位、分 major/minor、说明未核验内容的完整 reviewer report |
| 写报告与制作学术汇报 | 把分析结果转成面向读者的报告，或按用户模板、机构/会议模板或中性设计生成组会、开题、中期与答辩汇报 | 报告正文、DOCX、可直接汇报的 PPTX |
| 打包统计咨询结果 | 按数据授权、交付目的和收件人可用软件整理最小外发包，中间格式、编号和报告长度由实际用途决定 | 交付内容清单、必要代码与结果、总运行脚本 |
| 全项目质量审查 | 区分日常受影响部分检查与正式发布检查，核对数据、代码、结果、表图、正文，以及伦理、合规、隐私和结果追溯记录 | 通过、有明确限制地通过或不通过，并列出证据位置和处理建议 |
| 处理常见科研文件 | 在内容主流程之外读取、编辑、验证和转换 Word、PowerPoint、Excel 与 PDF | .docx、.pptx、.xlsx、.pdf 等实际文件 |
你可以直接这样提需求
在这个现有队列项目中完成 Cox 回归和森林图，并核对全部 warning。
快速核验这条 DOI 的题名、作者与撤稿状态，不做系统综述。
根据 results/results.yaml 起草结果与讨论，生成 Word 稿，并检查数字一致性。
以期刊审稿人身份审查这篇论文的数据、方法、统计、论断和语言，生成完整审稿报告。
全面审查这个项目的命名、代码、结果、论文和交付包是否一致。
从命令到输出
以下 showcase 均引用仓库中的真实成果，可展开预览，也可下载对应的 PDF、Word、PPTX、图片、脚本和机器可读结果。各 skill 独立折叠，后续增加示例不会持续拉长 README。模拟结果只用于演示可复核工作流，不构成真实医学证据。
组会稿使用固定模拟队列的实际 Cox 模型结果和生存曲线，封面后直接进入研究设计、结果、解释边界和下一步；开题稿使用另一套中性视觉体系，围绕失访机制、方法比较、评价指标、质量控制和研究计划展开，不预设实证结果。两份 PPTX 均由 Microsoft PowerPoint 实际导出全部页面并检查文字、箭头、图表比例、页面边界和投影可读性。查看生成脚本
使用固定模拟队列完成多变量 Cox 回归。分别制作带 95% 置信区间和风险集的调整后生存曲线，
以及呈现全部模型项、参照和效应区间的森林图；两张图分别核对时间到事件和多变量效应表达。
生存曲线 PDF · 森林图 PDF
biostat-principles → r-biostats → publication-figures 负责模型口径、估计方向、参照水平、最终物理尺寸和数值一致性。查看分析与出图脚本 · 查看固定模拟数据 · 查看主要结果 · 查看森林图结果
查看跨尺度注意力模块原图 · 查看科研执行流程原图
research-visuals → imagegen 先按图中实际对象分流。计算机、人工智能和机器学习图读取专门的计算机视觉规范，保留数据表示、模块、分支、汇合与输出；流行病学和公共卫生图继续使用研究对象、时间、变量与证据状态语法。统计数据图仍转 publication-figures，真实界面和论文页使用实际渲染，科研原始图像不生成式重绘。
四张图分别呈现：从研究问题、来源核验到证据决策；从已验证分析到外发文件；从代表性问题到双平台检查；从不可变结果到局部净稿。咨询交付和文本修订中的数值来自仓库固定模拟队列；证据核验图只展示工作结构，不把图中的来源卡当作已经完成的真实检索结果。
README 仅并排展示两份文档的第一页，Word 与 PDF 包含连续单栏排列的完整章节。中文稿使用固定模拟队列的实际模型结果、基线汇总、模型诊断和统计图；英文稿讨论外部模型评价中的校准斜率，不虚构实证发现、作者、机构、伦理号或基金信息。查看 Word 生成与渲染脚本
研究设计稿把未知的精度假设保留为待确认；分析报告只读取固定模拟结果；同行评审报告区分报告缺项、稿内不一致与解释越界，并明确未取得原始数据；工作流复盘仍以 workflow.txt 为正式交接内容，DOCX 是便于 README 展示和下载的排版副本。四份文件的英文使用 Times New Roman，数据表为白底三线表。查看生成与渲染脚本
| 分析项目 | 咨询项目 |
|---|
队列研究的 analysis 结构，包含设计、SAP、分析代码、表图、结果和自动运行记录位置 | 横断面研究的 consulting 结构，在分析核心之外增加 05_reports/，但不提前创建空交付包 |
| 查看实际初始化成果 | 查看实际初始化成果 |
两套结构均由 init_project.R 实际运行产生。原始数据目录只含保护占位文件；09_backup/ 保留在本地并由项目 .gitignore 整体排除；results/results.yaml、SESSION_LOG.md、EXPERIMENTS.md 和正式咨询包不会在没有实际结果时提前创建。
筛选流程 SVG · 分支流程 SVG · SVG 验证脚本
打开实际 HTML 页面 · 桌面端截图 · 手机端截图 · 浏览器渲染脚本
示例属于管理台与科研工具界面，使用模拟名称和数字展示对象、状态、异常、动作与复核路径；未引入前端组件库，桌面与手机截图均来自已有 Chromium 的真实页面渲染。当前浅色蓝灰只服务这个管理台示例，不是 build-web-ui 的默认主题；实际网页必须按目的、读者、内容、使用环境、品牌与用户偏好重新建立配色合同。
下面把其余可执行入口、当前仓库成果和适用格式规范集中在一个索引中，便于直接打开、下载或继续生成：
单独打开或下载完整的命令—输出索引
| 文件类型 | 命名规则 | 示例 |
|---|
| 可重复生成的脚本 | 使用动作与对象，名称长期稳定 | generate_survival_demo.R、generate_manuscript_preview.py |
| 当前成果 | 使用内容语义，不用 final、latest、new | adjusted-survival.png、cox-forest.png |
| 同类语言版本 | 在语义名称后加语言标识 | manuscript-preview-zh.docx、manuscript-preview-en.docx |
| 审阅候选 | 只留在当次 workbench/review/，明确候选或修改轮次 | <topic>-edit1.png |
| 被当前版替代且需要恢复的正式文件 | 整批移入 09_backup/archive/<时间>_<主题>_<阶段>/ | 由归档清单记录原路径与哈希值 |
README 和正式交付位置只引用一组当前版。预览 PNG、可编辑 Word、PDF 和机器可读结果可以并存，因为它们承担不同用途；同一内容的模糊版本后缀不会并排留在当前目录。
工作流怎样随任务变化
Claude Code 与 Codex 共用同一套全局规则。系统先根据用户要求和现有工作区确定本轮范围，领域技能只完成这个范围内的工作；自动检查用于保护原始数据、结果来源、敏感信息和正式发布要求。简单问题不会因为调用某个技能而变成完整项目，正式投稿或外发也不会省略必要核验。
| 范围 | 何时使用 | 记录与验证 |
|---|
| Q 问答 | 解释、判断、只读核验 | 直接回答，不创建项目文件 |
| L 局部产物 | 单文件、单部件、单项格式或快速结果 | 只验证本次修改及其直接影响，不补建记录文件 |
| P 项目执行 | 改变数据、代码、方法或正式结果 | 同步实际生成结果的分析脚本、results/results.yaml、使用这些结果的文件和自动运行记录 |
| R 正式发布 | 投稿、外发、归档或全面质控 | 运行正式发布检查，ERROR 阻止发布，可接受限制须明确说明 |
| 阶段 | EpiAgentKit 的检查要求 |
|---|
| 问题定义 | 先确认 PICO/PECO、estimand、时间零点、分组、终点、纳排标准、分析集与主要分析口径 |
| 证据核验 | 核验来源身份，区分已核验事实、合理推断和待补证据 |
| 统计分析 | 代码必须实跑，输出必须存在，异常必须全量扫描并逐项归因 |
| 图表制作 | 统计数据图、非统计视觉和原始科研证据按属性分流，图件放入实际论文、PPT、报告或网页后复核 |
| 论文与汇报 | 统计数字来自机器可读的唯一来源，论文、报告、PPT 和图表不手敲关键结果 |
| 结果交付 | 交付包服从数据授权和接收方环境；包含或引用输入均可，但必须可追溯 |
| 项目审查 | 科学、合规、隐私、追溯或复现 ERROR 阻止发布；结构偏好通常为 WARN/INFO |
它如何工作
按任务查找技能细则
已知技能或文件路径时直接读取。需要在大量细则中定位时，可以先查 SQLite 元数据索引，再核对文件头和原文：
python scripts/epiagentkit.py lookup search "缺失数据" --skill r-biostats
python scripts/epiagentkit.py lookup peek r-biostats/references/regression.md --lines 30
索引自动从技能描述、标题和开头说明生成，默认返回最多六个候选；变更增量更新，删除文件同步移除记录。Markdown 仍是唯一正文来源，数据库只保存可重建的检索信息，不收集会话、项目数据或历史记忆。安装后可直接运行 epiagentkit-maintenance/scripts/knowledge_index.py，查询当前安装的技能库；无需为此加载维护技能。没有 Python 或可用缓存时，仍可沿用文件链接和 rg。
该入口限制提交给模型的候选数量，但不能保证语义分流或整体任务更快。当前文件规模下，简单关键词用 rg 更快；索引适合按技能筛选用途与章节，避免输出大量正文命中。适用细则仍须完整读取；检索范围、缓存更新与用法说明了具体边界。这个做法也遵循 Claude Code 对按需加载与简洁规则的建议。
共享规则与执行组件
EpiAgentKit 把 Agent 的行为分成四层，仓库是 Claude Code 与 Codex 的共同配置源。
四类任务范围
| 范围 | 什么时候使用 | 系统行为 |
|---|
| Q 问答 | 解释、判断、只读核验 | 只回复，不创建文件 |
| L 局部产物 | 单个已经确认的产物或快速尝试 | 直接执行，只检查实际受影响的内容 |
| P 项目执行 | 改变正式分析过程 | 通过总运行脚本执行，更新 results/results.yaml、方法决定和自动运行记录 |
| R 正式发布 | 投稿、外发、归档或全面质控 | 增加期刊要求、授权、隐私、交付和正式发布检查 |
触发某个领域 skill 不会自动扩大范围。E0 快速核验通常不建实验目录；E1 在一个独立工作目录中写清比较前提、实际运行和结论，记录可以合并也可以分开；只有 E2 正式比较才建立全项目的比较记录，并保留所有方案的结果。
正式项目把可恢复旧版与临时工作彻底分开：
09_backup/
├── archive/ 被当前版替代且需要恢复的正式文件
└── workbench/ 实验、诊断、复现和一次性脚本
09_backup/INDEX.md 只索引 archive/；项目 EXPERIMENTS.md 只在 E2 出现时索引 workbench/ 中的正式比较。新项目不再把批次直接写到 09_backup/ 根，旧项目的根级历史批次仍可读取。
整个 09_backup/ 只在本地用于恢复、实验与核验，项目 .gitignore 会整体排除该目录；其中不放用于 Git 跟踪空目录的 .gitkeep，公开文档也不依赖其中的文件。
30 秒安装
最简单的方法是把仓库地址交给当前使用的 Agent，让它完成检查、安装、备份和验收；不需要先手动克隆仓库、复制规则或逐个放置 skills。
在 Claude Code 中
请把 EpiAgentKit 安装到当前 Claude Code：https://github.com/KangWang42/EpiAgentKit。保留我现有的个人配置，安装完成后检查是否可用。
在 Codex 中
请把 EpiAgentKit 安装到当前 Codex：https://github.com/KangWang42/EpiAgentKit。保留我现有的个人配置，安装完成后检查是否可用。
需要同时配置两端时，把“当前 Claude Code / Codex”改为“Claude Code 与 Codex”。获取仓库、选择安装目标、备份、同步和检查由 Agent 按仓库说明完成。用户不需要先处理 Git、Python、目录或复制命令。
release 1.3
只需要规则和 22 个可分发 skills 时，可以把 EpiAgentKit 1.3 release 直接交给当前 Agent：
请把这个 EpiAgentKit release 安装到我当前使用的 Agent：https://github.com/KangWang42/EpiAgentKit/releases/tag/v1.3。保留我现有的个人配置，安装完成后检查 skills 是否可用。
release 使用普通版本目录解压，不直接作为 ~/.claude、~/.codex 或 ~/.agents。完整的 Agent 安装要求、人工备用命令、更新和回退方法见 release 1.3 使用说明，排除范围与外部依赖见 许可说明。轻量 release 不分发 docx、pdf、pptx、xlsx、机构模板和 imagegen 系统能力。
配置管理器会保留已有个人配置，只更新同名 EpiAgentKit 文件与受管 hook，并在安装结束后自动运行 doctor。向 Codex 安装规则时，还会通过独立的 runtime 组件在 ~/.codex/config.toml 顶层安全合并 allow_login_shell = false：该设置合并步骤仅修改这一项，保留其它设置、注释、换行和 UTF-8 BOM，先校验 TOML 再原子写入；dry-run 不落盘，重复同步不产生差异，doctor 只报告该键是否为 false，不回显配置内容。这个设置减少登录 shell 与 profile 带来的不确定性，不负责选择或安装 PowerShell 7；Windows 调用仍会先识别 powershell.exe 5.1 与 pwsh 7，并避免把只兼容 7 的复杂脚本交给 5.1。
git clone https://github.com/KangWang42/EpiAgentKit.git
cd EpiAgentKit
python scripts/epiagentkit.py install
# Claude Code 与 Codex 完整安装
python scripts/epiagentkit.py install --target all --preset full --yes
# 只安装统计分析技能包
python scripts/epiagentkit.py install --target all --preset analysis --yes
# 只安装论文与报告技能包
python scripts/epiagentkit.py install --target all --preset writing --yes
# 只安装网页设计、实现与浏览器验收技能
python scripts/epiagentkit.py install --target all --preset web --yes
# 只为 Codex 安装通用学术 PPT 与科研视觉技能包
python scripts/epiagentkit.py install --target codex --preset ppt --yes
# 先演练，不修改用户目录
python scripts/epiagentkit.py install --target all --preset full --yes --dry-run
# 从仓库同步已安装内容，并复核 Claude Code 与 Codex 一致性
python scripts/epiagentkit.py sync --target all
python scripts/epiagentkit.py doctor --target all
# 查看预设与可分发技能
python scripts/epiagentkit.py list
# 自选技能，依赖项自动补齐
python scripts/epiagentkit.py install --target all --preset custom --skills academic-ppt,report-writing --with-rules --yes
# 对正式研究项目运行项目最终检查
python scripts/epiagentkit.py check-project <项目根>
Codex 默认把自定义 skills 安装到官方目录 ~/.agents/skills/。--codex-layout codex 与 both 仅用于兼容旧布局，并会提示重复技能风险。
源仓库也支持两个不进入 Git 的本机选项：在根目录的 .epiagentkit-local-skills 中逐行写入只供本机保留、不同步的 skill 名；创建空文件 .epiagentkit-preserve-global-rules 后，安装器和同步器保留现有全局 CLAUDE.md/AGENTS.md，并将规则文件从受管组件中移除。doctor 仍只读核对：保留规则与源仓库不同或缺失时报告 WARN，不自动覆盖，也不把新版规则称为已生效；本机排除的技能报告 INFO。Codex 的 runtime 组件独立保留：只要本次请求同步规则，仍会管理和检查 allow_login_shell；只同步 skills 时不修改该设置。这两个本机策略文件不进入 release。
doctor 对 hooks 检查文件、注册与启动器，不证明当前会话已激活。Codex 新增或变更的非受管 hooks 仍需按实际客户端的 /hooks 流程审阅；云端编排不能据此认定会执行本机命令 hooks。两端当前加载与工具能力的区别见 平台兼容性。
功能与技能
| 类型 | Skills |
|---|
| 原则、证据与设计 | biostat-principles · evidence-research · epi-study-design |
| 项目与分析 | project-init · r-biostats · python-biostats · publication-figures |
| 科研视觉 | research-visuals · svg-diagrams |
| 网页与协作 | build-web-ui · chatgpt-web-collaboration |
| 论文与报告 | academic-publishing · graduate-opening-report · academic-humanizer · report-writing |
| 汇报与交付 | academic-ppt · consulting-delivery |
| 项目审查 | epi-project-audit |
| 文件与维护 | docx · pdf · pptx · xlsx · workflow-retrospective · epiagentkit-maintenance · skill-creator · git-commit-helper |
先选择完成任务所需的内容工作流，再添加必要的图件或文件操作，最后进行相应检查。研究设计使用 biostat-principles → epi-study-design；统计分析默认转 r-biostats，仅在用户明确选择或既有 Python 项目中转 python-biostats，实际出统计图时再加 publication-figures；网页创建、改版、美化与真实浏览器验收使用 build-web-ui，独立图片再按需调用 imagegen；用户启用当前会话的 GPT 网页协作后，chatgpt-web-collaboration 复用已登录的 Edge 或 Chrome，但文献、文字和结果仍由原内容 skill 核验；研究生学位论文开题报告使用 biostat-principles → graduate-opening-report，研究设计、证据核验、终审和 Word 文件分别加 epi-study-design、evidence-research、academic-humanizer 和 docx；论文从零生成使用 academic-publishing → academic-humanizer，需要 Word 时再加 docx；组会、开题和答辩使用 academic-ppt → pptx；非统计视觉统一使用 research-visuals → imagegen。最多定向修改两轮，第二次修改后披露当前图的内容硬伤和审美问题，由用户决定是否继续；只有 imagegen 实际不可用、用户明确要求 SVG/矢量源、编辑现有 SVG 或目标格式强制矢量时才使用 svg-diagrams。
为什么不只是一个提示词仓库
- 原始数据只读：
01_data/rawdata/ 与项目声明的其它原始根不得被 Agent 修改。
- 口径先于模型：分组、终点、纳排和主分析存在多个合理定义时，必须先澄清。
- 生成脚本写结果清单：新正式项目以
results/results.yaml 保存数值、显示格式和来源；解释与结论不混入结果清单，旧路径只读兼容。
- 代码必须实跑：不以退出码或日志尾部代替核验，必须全量扫描
error|warning|traceback|failed|nan。
- 分析只读取已就绪数据：首次清洗先声明权威输入、格式、工作表或对象及镜像角色；会改变模型输入的异常由责任人决定后重新生成，正式分析入口核对
analysis_ready 状态、未决项和输入哈希。
- 按本轮范围控制工作量：Q/L 立即执行且不补写历史记录；P 只同步受影响部分；明确投稿、外发或全面审查才运行正式发布检查。
- 探索按影响分级：E0 不创建记录文件，E1 保存单批次证据，E2 才维护正式比较索引；满足预设条件并经必要确认后才进入主流程。
- 目录按类别管理：
.epiagentkit-layout.json 只声明活动目录与产物类别；类别内文件由生成脚本、表图登记表或交付内容清单管理，不逐文件登记。
- 运行情况自动记录：
run_pipeline.R|py 把命令、时间、运行状态、脚本、输入输出文件哈希值和环境信息写入 results/runs/<run_id>.json，同时保留完整日志，不要求人工填写 SESSION_LOG.md。
- 中文以读者能直接理解为准：逐句写清科研动作、证据、条件和确认责任；词面扫描只发现线索，不用软件内部简写替代科研表达。
- 当前版保持唯一：含义明确且长期不变的文件名只保留一组当前交付物；被替代的正式文件进入
09_backup/archive/，试验与一次性工作进入 09_backup/workbench/，两类索引不混用。
- 修订范围可以逐项核对：已有论文和 Word 稿先确认唯一输入、用户纠正、允许修改和不得改动的内容；只有正式的多轮修订或需要多个交付文件时，才建立
revision-state.json，并由同一组修改记录生成净稿、标注稿和审稿回复。
- 双平台共用正文：Claude Code 和 Codex 读取同一份规则与技能，不维护两套容易漂移的内容。
安全边界
| EpiAgentKit 会做 | EpiAgentKit 不会做 |
|---|
| 依据项目文件、真实分析结果和可核验来源推进任务 | 编造研究发现、文献、DOI/PMID、伦理号、基金号或期刊要求 |
| 在授权范围内整理非原始文件、运行代码、生成成果并审查 | 修改原始数据，或在数据异常未解决时擅自填补、排除和继续计算 |
| 把观察性结果校准为合适的论断强度 | 把关联写成已证实因果，或把探索性峰值包装成最终结论 |
| 自动完成可确定的执行、核验、同步和常规判断 | 在证据不足时编造研究问题、终点、分析集、异常处置、署名或必须由责任人确认的科学决定 |
正式归档只处理已经确认的非原始文件：先用 dry-run 列出将要移动的文件，再移动到 09_backup/archive/ 中不会覆盖旧批次的位置，同时生成 MANIFEST.json（文件及其哈希值清单）和 INDEX.md（正式归档索引）。来源、当前版本或引用关系不清时停止并请用户决定。Git 可用时可额外保留恢复历史；没有 Git 时工作流会跳过 Git，不会代为安装。项目约定来自作者的研究与咨询实践，不是领域唯一标准，可按团队规范删改。
维护与贡献
截至 2026-09-30 的官方资料、逐项 skills 检查与本轮优化范围见 技能与工作流优化记录。本轮重点是缩短发现描述、减少无实质分歧的确认、适配实际可用工具，以及让安装检查如实报告生效边界；不把规则压缩或静态检查称为模型性能提高。
从其它项目交接工作流问题
在普通研究项目中发现 Agent 没有遵循规范时，可以先让 workflow-retrospective 根据当前会话、用户纠正和可定位产物生成 workflow.txt。该文件会区分事实、推断、候选调整和未知信息，重点说明现有流程为什么没有在制作或验收阶段阻止问题；它不会在信息不完整的项目中直接改写 EpiAgentKit。可直接发送：
$workflow-retrospective
根据当前会话中我已经指出的问题和能够定位的项目产物，在当前工作目录生成或更新 workflow.txt。逐项说明正确结果、实际表现、最早失效环节、现有流程没有阻止的原因、影响和证据限制。把事实、推断和候选调整分开，并写清适用工作项、触发条件、执行动作、完成证据、不适用范围和合法例外，保证脱离当前会话仍能理解。不修改正式研究产物，也不要假定你已经看到 EpiAgentKit 的完整工作流。
之后在 EpiAgentKit 根目录引用该文件。维护流程会重新核对完整规则和合法例外，并根据最早失效环节决定是否修改根规则、skill、reference、脚本、hook、同步器、测试或文档，而不是照抄报告建议：
只修改当前 EpiAgentKit 仓库。读取 <workflow.txt 的路径>，使用 epiagentkit-maintenance 和 skill-creator 核对完整工作流。把报告作为现场证据而不是最终方案，合并同源问题，保留旧行为和合法例外，并完成能够实现要求的最小有效调整。
用 Codex 快速完善 skills
如果你有新的研究场景、补充方法或希望加入的 skill，欢迎一起参与共建。请尽量同时提供实际输入、期望结果、需要保留的旧行为和可靠参考。新建 skill 在提交前应附至少两份内容与验收重点不同的真实成果；修改既有 skill 默认以代表性实跑和回归测试验收，只有你明确要求时才另外生成审阅成果。
从本仓库根目录启动 Codex，把实际失败、正确示例、必须保留的旧行为和希望改变的结果一起给出。Codex 官方支持用 $skill-creator 显式选择 skill 创建与更新流程；长期仓库规范放在 AGENTS.md，任务流程放在各 skill 的 SKILL.md、references/ 和 scripts/ 中。可直接发送：
$skill-creator
只修改当前 EpiAgentKit 仓库。先完整读取 AGENTS.md、CLAUDE.md，并使用 epiagentkit-maintenance 与 skill-creator。
实际问题：<粘贴失败现象、文件位置或错误输出>
正确结果：<说明希望得到什么，最好附一个可靠示例>
必须保留：<列出不能被这次修改破坏的旧行为>
请先复现并找到最早失效的工作流步骤，再确定保留、重写、合并、移动、脚本化或删除哪些内容。修改适用的规则、skill、reference、模板、调用者和回归测试，不要只追加同义提醒或只替换点名词语。先运行目标组件验证和直接相关的测试；只有变更根规则、任务分流、共享依赖、hooks、安装/同步器或跨 skill 共同合同时，才运行完整单元测试和 audit_workflow_contracts.py。新建 skill 时生成至少两份可独立打开、要求不同且分别合格的验收成果，连同 review/INDEX.md 交给我检查，并在我明确确认当前成果前不要 commit、sync 或 doctor；修改既有 skill 时不要自动生成这些成果，除非我本轮明确要求。不要 push，除非我本轮明确要求。
启用成果审阅时，成果可以是图片、渲染截图、文档、表格、报告、代码产物或其它能直接检查的真实文件；同一结果的换色、格式转换、修订前后版或日志拆分不能替代两个代表性任务。确认提交后再运行 python scripts/epiagentkit.py sync --target all 与 python scripts/epiagentkit.py doctor --target all，并新开 Codex 会话验证已安装的新 skill。Codex 关于 AGENTS.md 与 skills 的当前说明以官方文档为准。
维护本仓库时先使用 epiagentkit-maintenance。优化不是只增不减：先确认要保留的旧行为，再决定哪些内容重写、合并、移到专门的 reference 或脚本、删除或新增，并用新旧代表性场景共同验证。每次先运行目标 validator、语法检查、代表性实跑和直接相关测试：
python scripts/audit_skill_contracts.py
python -m unittest scripts.tests.test_workflow_routing -v # 示例：替换为受影响的测试模块
根规则、任务分流、共享依赖、hooks、安装/同步器或跨 skill 共同合同发生变化时，再运行完整单元测试和 python scripts/audit_workflow_contracts.py。提交成功后才运行 python scripts/epiagentkit.py sync --target all 与 python scripts/epiagentkit.py doctor --target all。
维护者需要重新生成轻量包时运行 python scripts/build_release.py。构建器只接受固定白名单，遇到未提交修改或既有目标时停止；完成许可核对后才分别使用 --allow-dirty 或 --force。默认输出 releases/1.3/EpiAgentKit-release-1.3.zip 及外部 SHA-256 文件。
在 Agensi 上架时运行 python scripts/build_agensi.py。它按 scripts/agensi_listings.json 中的可售清单为每个 skill 生成一个独立 zip（单一顶层文件夹，SKILL.md 位于其根目录），附双语 README、references/core-rules.md 与 references/companion-skills.md，并把被引用的其它 skill 文件复制到 shared/；输出 releases/agensi/*.zip、SHA256SUMS 和逐项填写用的 LISTINGS.md。Anthropic 专有或来源于 Anthropic 的 skill、中山大学模板、仓库维护 skill 和会员专享绘图示例不进入可售清单。
行为发生变化时，还需要对受影响的 R、Python 或 Bash 脚本做语法检查和代表性实跑。详细 contributor 约定见 AGENTS.md，全局规则迁移说明见 docs/global-rule-migration.md。
Skill 分流与维护规范参考了 GitHub awesome-copilot skills 固定提交 dae77f2 中的最小兼容 skill 栈、输入—操作—输出匹配、可观察成功条件、基线验证和渐进披露模式。EpiAgentKit 只吸收这些通用设计原则，不复制其长篇通用 playbook、破坏性 Git 操作或与流行病学证据链冲突的固定流程。
research-visuals 借鉴并重新实现了 TingxiYu/academic-figure-skill 与 LigphiDonk/academic-figure-generator 中围绕研究问题进行图前说明、逐项核对资料来源和多轮检查图件质量的方法。仓库只归档选定的开源参考文档与提示词，没有引入其正式运行脚本、示例图片或第三方 API 配置。完整来源、固定快照、许可证与 SHA-256 见 external/SOURCE.md。
docx、pdf、pptx、xlsx 与 skill-creator 来自 anthropics/skills，各目录保留原始 LICENSE。
