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ARS 安裝設定

ARS 安裝設定

Academic Research Skills 的前置需求與選用設定。只需要 Markdown 輸出與預設 Claude pipeline（繼承 session 模型）的人，大部分內容可以略過。請見下方「最小可行設定」。

最小可行設定

安裝 Claude Code（見下方）。
設定 ANTHROPIC_API_KEY。
在這個 repo（或任何把 ARS 放在 .claude/skills/ 下的專案）執行 claude。

這樣就夠了。可得到 Markdown 輸出與 DOCX 轉換說明。以下其他內容都是選用。

安裝 Claude Code

建議：原生安裝程式（不需要 Node.js，自動更新）：

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

# Windows (PowerShell)
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

替代方案：npm 安裝（已棄用）

需要 Node.js 18+。

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

設定 API Key

你需要一個 Anthropic API key，請至 https://console.anthropic.com/ 取得。

# Claude Code will prompt for your API key on first run
claude

或設定環境變數：

export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxxx

DOCX 輸出（選用）

若要直接產出 .docx，需要安裝 Pandoc。若系統沒有 Pandoc，formatter 會回退為提供 Markdown 與 DOCX 轉換說明。

# macOS
brew install pandoc

# Linux (Debian/Ubuntu)
sudo apt-get install pandoc

# Windows — download from https://pandoc.org/installing.html

LaTeX / PDF 輸出（選用）

PDF 輸出需要 tectonic 和特定字型。這是選用的。Markdown 輸出與 DOCX 轉換說明不需要這些。

# macOS
brew install tectonic

# Linux (Debian/Ubuntu)
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -fsSL https://drop-sh.fullyjustified.net | sh

# Windows — download from https://tectonic-typesetting.github.io/en-US/install.html

所需字型（APA 7.0 中文輸出）：

Times New Roman：macOS/Windows 通常已內建；Linux 安裝 ttf-mscorefonts-installer
Source Han Serif TC VF（思源宋體）：從 Google Fonts 或 Adobe GitHub 下載
Courier New：通常已內建

如果只需要 Markdown 輸出或 DOCX 轉換說明，可完全跳過此步驟。直接產出 .docx 需要 Pandoc，PDF 需要 tectonic。

Material Passport `literature_corpus[]` adapters（v3.6.4+，選用）

如果你已經維護一個策展過的文獻語料（Zotero、Obsidian、PDF 資料夾等），可以先把它打包進 Material Passport，讓 Phase 1 ARS agent 在去外部資料庫搜尋之前先讀你的文獻庫。此功能採 opt-in 與 presence-based 設計。沒提供語料時，ARS 走 external-DB-only flow，行為不變。

v3.6.4 附三個 reference Python adapter，位於 scripts/adapters/：

# 1. Install adapter dependencies (PyYAML + jsonschema, already in requirements-dev.txt)
pip install -r requirements-dev.txt

# 2. Run a reference adapter (pick one that matches your corpus source).
#    Both --passport and --rejection-log are required.
python scripts/adapters/folder_scan.py --input /path/to/pdfs               --passport passport.yaml --rejection-log rejection_log.yaml
python scripts/adapters/zotero.py      --input my-zotero-export.json       --passport passport.yaml --rejection-log rejection_log.yaml
python scripts/adapters/obsidian.py    --input ~/Obsidian/Lit\ Notes       --passport passport.yaml --rejection-log rejection_log.yaml

# 3. Pass the resulting passport.yaml into your ARS session
#    (concrete invocation depends on which skill you're running — see scripts/adapters/README.md)

每個 adapter 產兩個檔案：passport.yaml（Schema 9，已填 literature_corpus[]）與 rejection_log.yaml（永遠輸出，無 rejection 時為空，採 categorical reason 封閉 enum）。Reference 之外的語料來源預期由使用者自行撰寫 adapter，遵循 academic-pipeline/references/adapters/overview.md。

v3.6.5 接上 bibliography_agent（deep-research, Phase 1）與 literature_strategist_agent（academic-paper, Phase 1）作為 consumer。兩者在 passport 帶非空 corpus 且解析成功時走 corpus-first / search-fills-gap flow。完整 consumer 協定見 academic-pipeline/references/literature_corpus_consumers.md。

選用環境變數（v3.5.1+）

ARS 暴露若干 opt-in flag，全部預設 OFF；設定後僅影響當前 session。

Flag	起始版本	作用	參考
`ARS_CROSS_MODEL`	v3.0	啟用跨模型驗證（見下節）	§「跨模型驗證」
`ARS_SOCRATIC_READING_PROBE=1`	v3.5.1	啟用 `socratic_mentor_agent` 的讀書檢查 probe layer。僅 goal-oriented intent；使用者引用過具體論文時最多觸發一次；婉拒不留紀錄懲罰。	`deep-research/agents/socratic_mentor_agent.md`
`ARS_PASSPORT_RESET=1`	v3.6.3	把每個 FULL checkpoint 提升為 context 重置邊界。emit boundary entry 必須設此 flag；新 session 用 `resume_from_passport=<hash>` 續跑不需要 flag。`systematic-review` 模式下 flag ON 時，每個 FULL checkpoint 一律強制重置。	`academic-pipeline/references/passport_as_reset_boundary.md`
`ARS_CROSS_MODEL_SAMPLE_INTERVAL`	v3.5.0	跨模型完整性抽查的取樣間隔（advisory）	`shared/cross_model_verification.md`
`ARS_VERIFICATION_CACHE_PATH`	v3.11	覆寫引用查驗 cache 的位置（見下節）。不是 on/off flag——cache 預設開啟，此變數只改位置。	`scripts/verification_cache.py`
`ARS_MODEL_TIERING`	Unreleased (#517)	Opt-in 模型分層：`economy`（frontier session——execution 型 agent 降一階，樓地板 Opus 級）或 `quality-boost`（低於 frontier 的 session——judgment 型 agent 在檢查點表面跳升到 frontier 級：Stage 2.5/4.5 關卡、opt-in 的 Stage 4→5 claim–ref audit、最終審查）。未設定 = 全部用 session model；未知值警告一次後視同未設定。	`shared/model_tiering.md`

引用查驗 cache（v3.11，#182）

確定性引用存在性 gate（#182）會對每筆引用比對 Semantic Scholar、OpenAlex、Crossref、arXiv。為避免跨草稿重複查同一篇論文，結果存進本機 SQLite。

無需設定。 Cache 首次使用時自動建在 ~/.cache/ars/verification.db，條目 90 天後過期。arXiv resolver 不需 API key。
改位置：匯出 ARS_VERIFICATION_CACHE_PATH=/your/path.db（例如跨專案共用一份 cache，或放在較快的磁碟）。
作廢單筆引用：/ars-cache-invalidate <citation_key>——移除該 key 的所有 cache 列（四個 resolver、所有 query form）；若無 cache 則為冪等 no-op。

Cache 為單一 process（SQLite WAL）；多使用者共用同一 cache 檔案不在範圍內。

跨模型驗證（選用）

ARS 使用繼承的 Claude session 模型即可完整運作。想要更高信心，可選擇啟用第二 AI 模型來獨立驗證完整性檢查，並挑戰魔鬼代言人。

快速設定

# Step 1: Set your API key (choose one or both)
export OPENAI_API_KEY="sk-your-key-here"        # For GPT-5.5 / GPT-5.5 Pro
export GOOGLE_AI_API_KEY="AIza-your-key-here"    # For Gemini 3.1 Pro

# Step 2: Choose your cross-verification model
export ARS_CROSS_MODEL="gpt-5.5"                # Recommended pair (gpt-5.5-pro = strongest reasoning, ~6x cost)
# or: export ARS_CROSS_MODEL="gemini-3.1-pro-preview"  # Strong at factual verification
# or: export ARS_CROSS_MODEL="gpt-5.6-sol"      # Frontier, provisional pending ARS validation (same rates as gpt-5.5)

# Optional: reasoning effort for OpenAI verifier calls (unset = provider default)
# export ARS_CROSS_MODEL_REASONING_EFFORT="medium"

# Step 3: Run Claude Code as normal — cross-verification activates automatically
claude

啟用後的差異

功能	未啟用跨模型	啟用跨模型
完整性驗證	單模型 100% 檢查	+ 第二模型風險分層驗證：高影響引用 100%（最終關卡再加新增/變更主張的引用 100%）+ 其餘抽樣
魔鬼代言人	單模型 DA	+ 跨模型產生獨立 critique，新發現自動加入
同儕審查	5 位審稿人（同模型）	同樣 5 位審稿人 + 跨模型 DA critique / calibration 支援
不可逆檢查點	單模型決策	+ 設計凍結與最終編輯決定各加一次盲判跨模型決策；分歧上報給你，絕不平均

費用

完整 pipeline 會增加約 $0.60-1.10 的跨模型 API 費用（數量級估計；以 GPT-5.4 Pro 定價量測）。現行模型陣容與詳細拆解見 shared/cross_model_verification.md。

沒有 API key？沒問題

沒有設定 ARS_CROSS_MODEL 時，一切照舊運作。跨模型功能不會出現，也不會增加任何額外開銷。

安裝方式

Claude 會在 <install-root>/<skill-name>/SKILL.md 尋找 skills。這個 repo 包含四個獨立 skills，每個都有自己的 SKILL.md：

deep-research
academic-paper
academic-paper-reviewer
academic-pipeline

不要把整個 repository 當成單一巢狀 skill 資料夾安裝到 .claude/skills/academic-research-skills/。那會讓四個 SKILL.md 比 Claude 可發現的位置多埋一層。請參考 Anthropic 的 Claude Code Skills documentation。

方法零：Claude Code Plugin（v3.7.0+，Claude Code CLI / IDE 用戶推薦）

如果你用的是 Claude Code CLI、VS Code extension 或 JetBrains extension，可以一行指令安裝 ARS：

/plugin marketplace add Imbad0202/academic-research-skills
/plugin install academic-research-skills

四個 skill（deep-research、academic-paper、academic-paper-reviewer、academic-pipeline）會從 plugin 的 skills/ 目錄自動載入。

強烈建議開啟 auto-update。 進 /plugin UI 找到 academic-research-skills，把 auto-update 開起來。ARS 大約 1–2 週發新版，開了之後會自動同步。手動更新已安裝的 plugin：/plugin update academic-research-skills。（/plugin marketplace update academic-research-skills 只重新拉 marketplace 來源，不會更新已裝 plugin。）

Plugin 平台支援範圍： - ✅ Claude Code CLI / VS Code extension / JetBrains extension — 完整支援 - ❌ claude.ai 網頁版 / Claude for Work / Anthropic API 直呼 — 不支援 plugin，請改用方法一 / 二 / 三 - ➡️ Codex CLI — 改裝姊妹版 Imbad0202/academic-research-skills-codex（同一套 workflow 內容、Codex 原生包裝）

方法一：作為專案 Skills（推薦）

當你希望 ARS 可在既有 Claude Code 專案內使用時，請用此方式。

先將 repo clone 到穩定的本機路徑，再把每個 skill 資料夾複製到專案的 .claude/skills/ 目錄：

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

cd /path/to/your/project
mkdir -p .claude/skills
cp -R ~/academic-research-skills/deep-research .claude/skills/deep-research
cp -R ~/academic-research-skills/academic-paper .claude/skills/academic-paper
cp -R ~/academic-research-skills/academic-paper-reviewer .claude/skills/academic-paper-reviewer
cp -R ~/academic-research-skills/academic-pipeline .claude/skills/academic-pipeline

預期路徑形狀：

/path/to/your/project/.claude/skills/deep-research/SKILL.md
/path/to/your/project/.claude/skills/academic-paper/SKILL.md
/path/to/your/project/.claude/skills/academic-paper-reviewer/SKILL.md
/path/to/your/project/.claude/skills/academic-pipeline/SKILL.md

接著將 .claude/CLAUDE.md 的內容複製到你專案的 .claude/CLAUDE.md（若已有則合併）。

全域 Claude Code 安裝： 若希望所有 Claude Code 專案都能使用這些 skills，請改安裝四個資料夾到 ~/.claude/skills/：

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

mkdir -p ~/.claude/skills cp -R ~/academic-research-skills/deep-research ~/.claude/skills/deep-research cp -R ~/academic-research-skills/academic-paper ~/.claude/skills/academic-paper cp -R ~/academic-research-skills/academic-paper-reviewer ~/.claude/skills/academic-paper-reviewer cp -R ~/academic-research-skills/academic-pipeline ~/.claude/skills/academic-pipeline ```

方法二：作為獨立專案

當你想直接在 ARS repository 內工作時，請用此方式。

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

沒有安裝 Git？改下載 ZIP

1. 前往 2. 點擊綠色 **Code** 按鈕 → **Download ZIP** 3. 解壓縮 ZIP 到你想要的位置 4. 方法一：將解壓後的四個 skill 資料夾（`deep-research`、`academic-paper`、`academic-paper-reviewer`、`academic-pipeline`）複製到你專案內的 `.claude/skills/` 5. 獨立使用：在解壓後的資料夾中開啟終端機，執行 `claude`

方法三：Claude Cowork（桌面版）

當你想在 Claude Cowork 使用四個 ARS skills 時，請用此方式。Cowork 是 Claude Desktop 的 agentic workspace。

Cowork 不會讀取 ~/.claude/skills/。 該目錄屬於 Claude Code（CLI / IDE），Cowork 不會掃描它。Cowork 讀取的是你透過 Settings → Capabilities → Skills 上傳的 skill，每個 skill 各自打包成一個 zip。把 skill 資料夾 symlink 或複製到 ~/.claude/skills/，無論重啟幾次都不會讓它們出現在 Cowork。

前置需求

macOS 或 Windows 的最新版 Claude Desktop。請從 Anthropic 的 Claude Desktop page 下載。
可用的網路連線；Cowork tasks 會呼叫 Anthropic API。
Cowork tasks 執行時，請保持 Claude Desktop 開啟。Cowork 在 Desktop process 內執行。
具備 Cowork 存取權的付費方案。目前方案可用性請參考 Anthropic 的 Cowork requirements。
必須在 Settings → Capabilities 啟用 code execution / file creation，否則 Skills 區段不會出現。參見 Anthropic 的 Use Skills in Claude。
Team 或 Enterprise 方案中，組織管理員可能停用了 Skills。若啟用 code execution 後 Skills 區段仍未出現，請管理員檢查組織層級設定。

步驟 1：每個 skill 各打一個 zip

clone repo 後，把四個 skill 資料夾各自打包成 zip，讓每個 zip 的頂層都是它自己的 SKILL.md（不要多包一層資料夾）。-x "*.DS_Store" 用來排除 macOS metadata。

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

for s in deep-research academic-paper academic-paper-reviewer academic-pipeline; do
  (cd "$s" && zip -r "../$s.zip" . -x "*.DS_Store")
done

這會在 repo 根目錄產生四個 zip：deep-research.zip、academic-paper.zip、academic-paper-reviewer.zip、academic-pipeline.zip。每個 zip 的頂層結構如下：

SKILL.md
agents/
examples/
references/
templates/

步驟 2：逐一上傳每個 zip

在 Claude Desktop（或 claude.ai，上傳的 skill 會同步到同一個帳號）中，前往 Settings → Capabilities → Skills。
用 Skills 面板的 + 上傳 skill，選擇其中一個 zip。四個 zip 各上傳一次，一次一個。
每個 skill 上傳後會出現在 Personal skills 下，已自動啟用，Trigger 為 Slash command + auto。以相同名稱重新上傳會覆蓋既有的 skill（更新到新版 ARS 時很方便）。

已在 Claude Desktop 驗證（2026 年 6 月）：用此方式打包的 deep-research.zip 可乾淨安裝，完整 skill description 保留（不會被截到 200 字元），且 /deep-research 會出現在 Cowork command palette。

步驟 3：在 Cowork Task 中使用

在 Cowork Task 中輸入 / 開啟 command palette 選取 skill，或直接用白話描述意圖（例如「幫我對 X 做深度文獻回顧」），Cowork 會依 skill 的 description 自動路由。

與 Claude Code 的一個取捨

用此方式上傳的每個 skill 各自獨立運作，是一份 standalone 的指令集，體驗與 Claude Code 不同。在 Claude Code 中，四個 skill 是協作團隊：academic-pipeline 會把它們串起來（research → write → review → revise），每個 skill 各自驅動自己那組 sub-agent。Cowork 的 uploaded-skill runtime 不提供這種 sub-agent orchestration，所以個別 skill 會回應，但完整的 end-to-end pipeline 不會像在 Claude Code 那樣運作。想要完整的協作體驗，請用上方的方法零（plugin）或方法一（project skills）在 Claude Code 安裝 ARS。

方法四：使用 claude.ai（網頁版）

ARS 是為 Claude Code 設計的 skill suite。四個 skill 各自是 12-13 個 agent 組成的工作團隊，仰賴多 agent 協作、scripts/ 下可執行的轉接器，以及 Material Passport 的檔案交接。claude.ai 網頁版的執行環境跟 Claude Code 不同，要把這個 repository 接進 claude.ai 有兩條路徑，差別很大：

方法 4b — Project + GitHub integration（推薦給 claude.ai 使用者）：把 repository 接進 claude.ai Project 當成可檢索的知識庫。Claude 可以讀取 skill 主體、references、schemas 與範例輸出，並依此回答問題或起草。不是 Skill 安裝 — 不會自動載入、不會做 skill routing，但內容可完整讀取與引用。
方法 4a — Custom Skill upload：claude.ai 標準的 Skill 安裝路徑（Settings → Capabilities → Skills，每個 skill 各一個 zip）。不推薦給本 suite 使用 — 使用前請先看下方原因。

前置需求

claude.ai 帳號。可用方案因 sub-method 不同（見下）。
方法 4b：claude.ai Projects 各方案皆可使用，詳見 Anthropic 的 What are Projects?；付費方案（Pro、Max、Team、Enterprise）有更大的知識庫容量與更強的檢索能力。需要透過 Anthropic connector 進行 GitHub 驗證 — 請參考 Using the GitHub integration 與 Set up Claude integrations。Private repositories 需要在 repo 或 organization 上授權 Anthropic GitHub App。Team 與 Enterprise 方案則需要 owner 層級先啟用 connector，使用者才能加入 GitHub 來源的檔案。
方法 4a：Custom Skills 在 Free、Pro、Max、Team、Enterprise 方案皆可使用，詳見 Anthropic 的 Use Skills in Claude。同篇文件也說明 Skills 需要在 Settings → Capabilities 啟用 code execution。方法 4a 不需要 GitHub 驗證 — 你要在本機將每個 skill 資料夾各自壓成 zip，再透過 Settings → Capabilities → Skills 逐一上傳。Zip 結構錯誤與 200 字元 description 上限會在上傳時顯示錯誤；請參考 Anthropic 的 Custom Skills packaging documentation 與 How to create custom Skills。

方法 4b：Project + GitHub integration（推薦給 claude.ai）

claude.ai Projects 會把內容當成靜態知識提供給 Claude 檢索與引用。請參考 Anthropic 的 What are Projects?。這不是 Skill 安裝。Skill 不會自動載入，trigger phrases 不會路由。Claude 可以讀取 repo 內容、針對它回答問題或進行引用，但不會把 skills 當成 agentic workflows 執行。

當你希望 claude.ai 能存取 repo 內容（包含 agent 定義、references、範例輸出）以便閱讀與引用，但不需要 agentic skill execution 時，使用此方式。若要做 agentic execution，請改用方法 3（Cowork）的桌面環境，或方法 1、方法 2 在 Claude Code 內執行。

登入 claude.ai。
建立新 Project：Projects → Create Project。
從 GitHub 匯入：在 Project 中，點擊 Files → + → GitHub → 選擇 Imbad0202/academic-research-skills。
選取以下資料夾與檔案。

選取	目錄 / 檔案	原因
✅	`deep-research/`	核心 skill 內容，可供閱讀
✅	`academic-paper/`	核心 skill 內容，可供閱讀
✅	`academic-paper-reviewer/`	核心 skill 內容，可供閱讀
✅	`academic-pipeline/`	核心 skill 內容，可供閱讀
✅	`shared/`	跨模型驗證、handoff schemas、共用 protocols
✅	`scripts/`	`literature_corpus[]` adapters（`folder_scan`、`zotero`、`obsidian`）與 schema validators；Material Passport corpus mode 與 CI-style validation 需要
✅	`MODE_REGISTRY.md`	Mode definitions
Optional	`.claude/`	Project-level routing rules。若你在下方步驟 5 設定 Project Instructions，建議跳過；只有在你偏好把 routing rules 作為 Project files 顯示時才納入。
Optional	`examples/`	可作為參考範例；若想縮小 Project 知識庫，請跳過
Optional	`.github/`、READMEs、LICENSE 等	Repository metadata；核心閱讀 context 不需要

（建議）將 .claude/CLAUDE.md 的內容設為 Project 的 Instructions，以獲得更好的 routing。
開始對話："Guide my research on X" 或 "Help me write a paper about Y"。

Anthropic 目前的 Project file limits 說明：Project 並未刻意設定 200 檔上限，但每個檔案有 30 MB 大小限制，總可用內容仍受 runtime context-window 影響。請讓 Project 保持聚焦，Claude 才能穩定擷取相關檔案。

方法 4a：Custom Skill upload（不推薦給本 suite）

方法 4a 是 claude.ai 標準的 Custom Skill 安裝路徑：把每個 skill 資料夾壓成 zip、透過 Settings → Capabilities → Skills 上傳，Claude 會把它當成已安裝的 Skill，提供自動載入與 routing。claude.ai Custom Skills 確實支援多檔 skill 套件，包含 scripts/（請見 Anthropic 的 How to create custom Skills 對 supporting files 與 code execution 的說明），所以方法 4a 在機制上是可以 host 帶可執行檔的 skill 的。但不推薦給本 suite 使用，原因如下，且兩者疊加：

ARS 仰賴 Claude Code 專屬的編排功能。每個 ARS skill 透過 Claude Code 的 Task / subagent 工具驅動 12-13 個專責 agent，並透過 Material Passport 在跨 session 之間交接檔案。Anthropic 文件描述的 claude.ai Custom Skill runtime（每個 session 一個 containerised code-execution 環境，Use Skills in Claude 說明 skill 啟動，但沒提到 multi-agent dispatch）並不包含 Claude Code 的 Task / subagent 控制面。可預期方法 4a 會把 ARS 呈現為 SKILL.md body 的 instructions，但缺少實際產出 suite 結果的 multi-agent dispatch。我們未實際 live upload 量測這項；本建議是基於 ARS agent 編排對 Claude Code 的依賴推論而成，並非實測失敗。
會降低 Claude Code 與 Cowork 的 routing 精度。claude.ai 在 Custom Skills 文件把每個 skill 的 description 限制在 200 字元，但 Agent Skills specification 與 Claude Code Skills 文件都允許到 1,024 字元。本 suite 四個 description 目前在 440-842 字元區間，前段 front-load 了 Claude Code 與 Cowork 用來區分研究、寫作、審查、orchestration 的 routing 關鍵字。為了 fit 方法 4a 而砍 description，會削弱 ARS 實際運作平台（Claude Code 與 Cowork）上的 routing，換到的只是 claude.ai 上未經實測的部分相容。

建議的替代路徑：

桌面端做 agentic skill execution，請用方法 3（Cowork）。四個 skill 都會在 Cowork 註冊為 capabilities，多 agent 協作完整保留。
claude.ai 網頁端要存取 repo 內容，請用方法 4b（Project + GitHub integration，本節稍前說明）。Claude 可以讀取 skill 主體、references 與範例，你可以在 claude.ai 一般對話中提問或起草。
Claude Code 專案請用方法 1（project skills）或方法 2（standalone）。

如果你看完上述限制後仍想試方法 4a，每個 zip 都必須把 skill 資料夾放在最上層，所以 zip 內容應包含 <skill-name>/SKILL.md，而不是 <skill-name>/<skill-name>/SKILL.md（多包一層會把 discovery 檔案藏到下一層）。下面的 zip -r 指令會產出正確的 zip 結構：

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

zip -r deep-research.zip deep-research
zip -r academic-paper.zip academic-paper
zip -r academic-paper-reviewer.zip academic-paper-reviewer
zip -r academic-pipeline.zip academic-pipeline

接著在 claude.ai：

登入 claude.ai。
開啟 Settings。
開啟 Capabilities。
開啟 Skills。
上傳 deep-research.zip。
上傳 academic-paper.zip。
上傳 academic-paper-reviewer.zip。
上傳 academic-pipeline.zip。

每個 zip 都會被 upload UI 以 description 過長拒絕，因為 ARS 所有 description 都超過 claude.ai 200 字元上限。Description 維持原狀並非疏忽，原因見上方說明。

claude.ai 與 Claude Code 的差異：

方法 4b 用於內容閱讀，不是主動 Skill execution。若需要 agentic skill execution，請優先使用方法一、方法二、方法三。
claude.ai 不支援本機 shell commands；結果可能不如依賴本機 scripts 的 Claude Code workflows 完整。
跨模型驗證（ARS_CROSS_MODEL）需要 Claude Code 與 API keys。
直接產出 .docx 需要 Pandoc，LaTeX/PDF 輸出需要 Claude Code 搭配 tectonic；claude.ai 仍可產出 Markdown 與 DOCX 轉換說明。

方法五：Claude Science 匯入（v3.14.0+）

Claude Science 可直接從 GitHub 匯入四個 ARS skill：

開啟 Customize → Capabilities → Skills → Import from GitHub。
貼上 https://github.com/Imbad0202/academic-research-skills，按 Preview。
四個 skill（academic-paper、academic-paper-reviewer、academic-pipeline、deep-research）全部出現——按 Import 4 skills。

注意事項：

需要 repo 狀態為 v3.14.0+——匯入器讀取 .claude-plugin/marketplace.json 中明列的 skill 路徑。更早的 tag 只透過 symlink 的 skills/ 目錄暴露 skill，GitHub-API 匯入器無法穿越（會回報「no skills/ dirs with SKILL.md」）。
匯入是單次快照：Claude Science 不會追蹤 repo。ARS 發版後需重新匯入才能取得更新。
會轉移的：方法論層——各 skill 的 SKILL.md 與其協定（研究／寫作／審查），Claude Science 的 agent 會在相關時讀取。
不會轉移的：Claude Code 專屬機制——/ars-* slash commands、hooks（含 write-scope guard）、跨模型驗證 scripts、Task-tool subagent 編排。Claude Science 有自己的 specialist agent 系統與內建引用查核 reviewer；把 Claude Science 上的執行視為「ARS 方法論 + Claude Science 自家機制」，而非 1:1 的 pipeline 移植。

ARS 安裝設定

最小可行設定

安裝 Claude Code

設定 API Key

DOCX 輸出（選用）

LaTeX / PDF 輸出（選用）

Material Passport literature_corpus[] adapters（v3.6.4+，選用）

選用環境變數（v3.5.1+）

引用查驗 cache（v3.11，#182）

跨模型驗證（選用）

快速設定

啟用後的差異

費用

沒有 API key？沒問題

安裝方式

方法零：Claude Code Plugin（v3.7.0+，Claude Code CLI / IDE 用戶推薦）

方法一：作為專案 Skills（推薦）

方法二：作為獨立專案

方法三：Claude Cowork（桌面版）

前置需求

步驟 1：每個 skill 各打一個 zip

步驟 2：逐一上傳每個 zip

步驟 3：在 Cowork Task 中使用

與 Claude Code 的一個取捨

方法四：使用 claude.ai（網頁版）

前置需求

方法 4b：Project + GitHub integration（推薦給 claude.ai）

方法 4a：Custom Skill upload（不推薦給本 suite）

方法五：Claude Science 匯入（v3.14.0+）

Material Passport `literature_corpus[]` adapters（v3.6.4+，選用）