KRIT.JUNSREE PERSONAL WEBSITE
MEDIUM

Academic Research Skills for Claude Code — 13 Agent ทีมวิจัย

Joe Njenga รีวิว open-source repo 21K ⭐ ที่ turn 13 AI agent เป็นทีมวิจัย. 10-stage pipeline (research → write → integrity check → peer review → coaching → revise → finalize) + Deep Research skill + Academic Paper (5 citation format APA/IEEE/Chicago/MLA/Vancouver + LaTeX/PDF) + Reviewer 7 agent. ต้องใช้ Opus 4.6 + Max plan (200K+ token/run). Install ผ่าน git clone + Agent Teams + Ralph Loop

By krit.junsree@gmail.com ◆ Jul 10, 2026 ◆ 12 MIN READ Beginner

☰ ON THIS PAGE

Joe Njenga รีวิว “Academic Research Skills for Claude Code” — open-source repo 21K ⭐ ที่ turn 13 AI agent เป็นทีมวิจัย. Full 10-stage pipeline จาก research question → publication-ready PDF ครอบคลุม deep research, writing, peer review

ปัญหาของ Academic Research

หา reference solid ใช้เวลาชั่วโมง. Format citation APA/IEEE/Chicago กินเวลา. นักวิจัยส่วนใหญ่ทำคนเดียว — สะท้อนใน rejection rate

Academic Research Skills for Claude Code = open-source repo ที่ turn 13 AI agent เป็นทีมวิจัยส่วนตัว. เขียน review revise paper ผ่าน 10-stage pipeline จากคำถามวิจัยแรก → PDF พร้อม publish

คืออะไร

Collection ของ Claude Code skill สำหรับ academic workflow. Specialist agent จัดการ grunt work: หา reference, format citation, verify data, check logical consistency, peer review paper ก่อน submit

4 core skill area — ทำงานอิสระได้ หรือรวมเป็น full pipeline:

  • Deep Research: 13 agent จาก research question formulation → literature search → source verification → synthesis
  • Academic Paper: 12 agent สำหรับ writing process — style calibration ที่เรียน voice จาก paper เก่า, citation compliance 5 format (APA, IEEE, Chicago, MLA, Vancouver), LaTeX output + PDF compilation
  • Academic Paper Reviewer: 7 agent simulate multi-perspective peer review
  • Academic Pipeline: orchestrator เชื่อม 3 skill เข้าเป็น 10-stage workflow — research, write, integrity check, review, coaching, revise, re-review, re-revise, final integrity check, finalize

Installation

Prerequisite

ติดตั้ง Claude Code ก่อน — native installer แนะนำ (ไม่ต้อง Node.js + auto update):

Mac + Linux:

bash
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

Windows PowerShell:

text
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

Verify:

bash
claude --version

ต้องมี Anthropic API key จาก console.anthropic.com:

bash
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxxx

# PowerShell

$env:ANTHROPIC_API_KEY = "your-key-here"

Method 1: Project Skill (แนะนำ)

ติดตั้ง skill ใน project — Claude Code โหลดตอนอยู่ใน directory นั้น

bash
cd /path/to/your/project

mkdir -p .claude/skills
git clone https://github.com/Imbad0202/academic-research-skills.git .claude/skills/academic-research-skills

Copy content .claude/CLAUDE.md จาก cloned repo เข้า .claude/CLAUDE.md ของ project. ถ้ามีแล้ว = merge

ติดตั้ง global ทุก project — clone ไปที่ ~/.claude/skills/:

bash
mkdir -p ~/.claude/skills

git clone https://github.com/Imbad0202/academic-research-skills.git ~/.claude/skills/academic-research-skills

Method 2: Standalone

Clone repo แล้วรัน Claude Code ภายใน:

bash
git clone https://github.com/Imbad0202/academic-research-skills.git

cd academic-research-skills
claude

Setting แนะนำ

Repo แนะนำเปิด feature:

  • Agent Teams — ให้ pipeline spawn subagent สำหรับ parallel research/writing/review. Critical สำหรับ multi-agent stage
bash
export CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1
  • Ralph Loop — keep session alive ตอน pipeline stage ยาว. Activate ด้วย /ralph-loop ใน Claude Code
  • Skip Permissions — bypass per-tool confirmation:
bash
claude --dangerously-skip-permissions

คำเตือน skip permissions: flag นี้ปิด confirmation ทุก tool. ใช้เฉพาะใน env ที่ยอมรับได้ว่า Claude execute file read/write/shell command โดยไม่ถามก่อน

Model แนะนำ

Repo แนะนำ Claude Opus 4.6 + Max plan. Full pipeline กิน token เยอะ — 1 run end-to-end อาจเกิน 200K input + 100K output token ขึ้นกับความยาว paper + revision round

Individual skill (Deep Research เดี่ยว หรือ Reviewer เดี่ยว) กิน token น้อยกว่ามาก — เริ่มทดลองจากนี้ก่อน commit full pipeline

Test Pipeline

Start Claude Code ใน cloned repo + ให้ topic:

text
I want to write a research paper on AI's impact on higher education
quality assurance

Stage 1: Deep Research

Pipeline เริ่มด้วย Deep Research skill. Research Question Agent refine broad topic เป็น focused research question ผ่าน FINER framework. Score คำถามเริ่มต้น + แนะนำ refinement

Stage 2: Writing

Academic Paper skill รับ output จาก research แล้วเริ่มเขียน:

text
Guide me through writing a paper on AI's impact on higher education
quality assurance

Structure Architect สร้าง outline + word allocation ต่อ section. Argument Builder map thesis + evidence chain

Stage 2.5: Integrity Verification

ก่อนไป review — Integrity Verification Agent audit ทุก reference, data point, claim

Stage 3: Peer Review

ประกอบ panel เต็ม: Editor in Chief + 3 domain-specific reviewer + Devil’s Advocate. แต่ละคน evaluate จาก perspective ตัวเอง + ให้ score บน rubric 0-100

Stage 4-5: Revision + Finalization

Revision stage จัด point ทุกอันจาก review. ระบบ track comment + resolution status. Stage 5 ถาม format preference (APA 7.0, Chicago, IEEE) → generate final output 3 format: Markdown, DOCX, LaTeX compile เป็น PDF ด้วย tectonic

Stage 6: Process Summary

Pipeline จบด้วย Process Summary ที่ document การสร้างทั้งหมด + score collaboration 6 dimension. Value สำหรับ transparency + improve workflow paper ถัดไป

Final Thoughts

Academic Research Skills for Claude Code = comprehensive academic workflow ที่ดีที่สุดบน Claude Code. 10-stage pipeline + mandatory integrity check + multi-perspective peer review + Socratic coaching = จัดปัญหาจริง

ส่วนที่ประทับใจสุด — integrity verification จับ hallucinated reference ก่อนเข้า final paper

แหล่งที่มา: “Academic Research Skills for Claude Code (Turns 13 Agents Into Your Research Team)” โดย Joe Njenga ตีพิมพ์ 26 พ.ค. 2026 บน Medium · อ่านต้นฉบับ · Repo: github.com/imbad0202/academic-research-skills

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *