Claude Code Research Plugins

专业的专家顾问插件集合，为科学研究提供领域专家分析，以及实用的开发工具。

📦 插件概览

研究专家插件

插件名称	版本	描述	技能数	智能体数
evolutionary-biology-expert	0.1.2	进化生物学专家分析系统，提供思维图谱重构和学术网络分析	4	1
hybrid-speciation-expert	0.1.0	杂交物种形成专家咨询，专注于基因组渐渗和生殖隔离分析	3	1
crop-breeding-expert	0.1.0	作物育种专家顾问，提供分子育种和品种改良策略指导	3	1
evolutionary-ecology-expert	0.1.1	进化生态学专家，专注于自然选择机制和生态相互作用分析	3	1

实用工具插件

插件名称	版本	描述
slidev-generator	0.1.1	Markdown 转 Slidev 演示文稿，支持 PDF/HTML 导出
infographic-viz	0.1.0	AntV 信息图表可视化，支持时间线、图表、对比图等

✨ 核心特性

研究插件特性

• 🎯 专家级分析 - 每个插件都提供深度的专业领域分析
• 🔍 质量控制 - 基于严格标准的文献质量和相关性控制
• 🧠 结构化思考 - 使用 sequential thinking 确保分析逻辑性
• 📊 多维评估 - 时间、背景、网络、批判性思维等多维度分析
• 🔗 网络分析 - 学术合作网络和知识传播路径分析
• 📝 标准化输出 - Nature 格式的参考文献和标准化报告

实用工具特性

• 📄 演示文稿 - 一键将 Markdown 转换为精美的 Slidev 演示
• 📊 数据可视化 - 快速创建专业级信息图表

🚀 快速开始

1. 安装 Claude Code CLI

# 安装 Claude Code
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | sh

2. 安装 MCP 依赖

# 学术文献检索 (研究插件必需)
claude mcp add article-mcp uvx article-mcp server

# 结构化思考分析 (研究插件必需)
claude mcp add sequentialthinking npx -y @modelcontextprotocol/server-sequential-thinking@latest

# 可选依赖
claude mcp add mediawiki-mcp-server npx @professional-wiki/mediawiki-mcp-server@latest
claude mcp add playwright npx @playwright/mcp@latest --browser chrome --headless

3. 配置环境变量 (可选)

# 提升期刊质量评估精度
export EASYSCHOLAR_SECRET_KEY="your_api_key_here"

4. 验证安装

# 验证 marketplace 配置
claude plugin validate .claude-plugin/marketplace.json

# 运行验证脚本
python3 .github/scripts/check_references.py
python3 .github/scripts/check_mcp_dependencies.py

🛠️ 开发指南

验证命令

# 验证 marketplace 配置
claude plugin validate .claude-plugin/marketplace.json

# 文件引用检查
python3 .github/scripts/check_references.py

# MCP 依赖检查
python3 .github/scripts/check_mcp_dependencies.py

# 内容质量检查
python3 .github/scripts/validate_content.py <plugin-name>

提交规范

遵循 .gitmessage 定义的 Conventional Commits 格式：

<type>(<scope>): <subject>

## Summary
<brief description>

## Changes Made
### <Component> Updates
<specific changes>

## Impact
<explanation>

Co-authored-by: Claude <noreply@anthropic.com>

类型: feat, fix, docs, style, refactor, test, chore 作用域: agent, skill, command, template, config, docs

📁 项目结构

cc_plugins/
├── .claude-plugin/
│   └── marketplace.json          # 插件市场配置
├── .claude/
│   ├── agents/                   # 本地开发智能体
│   └── commands/                 # 本地开发命令 (tdd, bdd, gh, sdr, docs, linus, elegant, squash, lint)
├── plugins/                      # 插件目录
│   ├── evolutionary-biology-expert/
│   ├── hybrid-speciation-expert/
│   ├── crop-breeding-expert/
│   ├── evolutionary-ecology-expert/
│   ├── slidev-generator/
│   └── infographic-viz/
├── .github/
│   ├── workflows/                # CI/CD 工作流
│   │   └── plugin-validation.yml
│   └── scripts/                  # 验证脚本
│       ├── check_references.py
│       ├── check_mcp_dependencies.py
│       └── validate_content.py
├── CLAUDE.md                     # Claude Code 项目指南
└── README.md

插件目录结构

plugins/<plugin-name>/
├── plugin.json          # 插件元数据
├── README.md            # 插件说明文档
├── agents/              # Agent 文件 (MD 格式)
├── skills/              # 技能模块 (MD 格式)
├── commands/            # 用户命令接口
└── templates/           # 输出模板

🔧 配置标准

本项目遵循严格的配置标准和质量控制：

• 插件配置 - 符合 Claude Code 官方 marketplace 格式
• 文件结构 - 标准化的目录结构和命名规范
• 质量控制 - 自动化验证和 CI/CD 检查
• 文档标准 - 完整的 README 和技能文档
• 错误追踪 - 自动错误记录系统（Error Playbook）

自动错误记录

项目配置了 Error Playbook Hook，自动捕获并记录开发过程中的错误：

• 自动检测 - pytest/git/网络/配置等多种错误类型
• 智能分类 - 自动推断 domain（tool/network/config）和 severity（blocker/major/minor）
• 知识积累 - 错误记录到 docs/error-playbook/，形成可复用的问题解决库
• 查询复用 - 使用 /err find <关键词> 快速查找历史错误解决方案

配置文件：.claude/settings.json + .claude/hooks/err-catcher.py

详细配置说明请参考 CLAUDE.md

💻 本地开发命令

项目根目录的 .claude/commands/ 提供开发工作流命令：

命令	用途
/tdd	测试驱动开发流程，增量测试策略
/bdd	行为驱动开发流程，可执行文档
/gh	GitHub CLI 专家助手，场景化指导
/sdr	规格驱动开发流程，Git 工作流管理
/docs	活文档维护，文档健康检查
/linus	实用主义代码审查与重构
/elegant	优雅编码与重构规范
/squash	Commit 历史整理与合并
/lint	代码质量检查工具集

命令协同：

• /tdd → /squash：TDD 产生小 commit → 功能完成后合并
• /bdd + /tdd：BDD (验收) + TDD (单元)，双层测试
• /sdr → /gh：规格驱动 → GitHub 操作
• /docs + 任何命令：代码变更后更新文档

详细使用说明请参考各命令文件。

🤝 贡献指南

我们欢迎各种形式的贡献！

贡献类型

• 🐛 Bug 报告 - 发现问题请提交 Issue
• 💡 功能建议 - 提出新功能想法
• 📝 文档改进 - 完善文档和示例
• 🔧 代码贡献 - 修复 bug 或开发新功能

开发流程

1. Fork 项目仓库
2. 创建功能分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交更改 (git commit -m 'feat: 添加某个功能')
4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
5. 创建 Pull Request

代码规范

• 遵循 Conventional Commits 规范
• 确保所有验证通过
• 更新相关文档
• 保持代码简洁和可维护性

📋 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详见 LICENSE 文件

👤 作者

qingyu_ge - 科研工具开发者

• 📧 Email: qingyuge@foxmail.com
• 🔗 GitHub: @gqy20

🙏 致谢

• Claude Code 团队提供的优秀开发平台
• 所有贡献者和用户的支持
• 开源社区的灵感和工具

📞 支持

如有问题或建议，请通过以下方式联系：

• 🐛 GitHub Issues
• 💬 GitHub Discussions

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