/empirical-ingest
SkillDocs & knowledgeIngest an empirical economics/management paper into an empirical research wiki: paper card + variables + data + models + mechanisms + identification + robustness + heterogeneity + table clues
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Then ask your AI: use the /empirical-ingest skill
What this skill tells your AI
The instructions your AI receives, as published by lambenthan/empiricalwiki in .claude/skills/empirical-ingest/SKILL.md and read by ahel’s review.
把一篇实证论文拆成可复用的研究设计资产。它不是普通摘要工具;优先抽取变量、数据、模型、机制、识别和稳健性,再写通用概念。
Inputs
source: 本地.pdf、.tex,或/init预处理后的raw/tmp/...路径。--topic可选:当前项目主题,如“耐心资本与 ESG”。
Outputs
wiki/papers/{slug}.md- 按需新建或更新:
wiki/variables/*.mdwiki/datasets/*.mdwiki/models/*.mdwiki/mechanisms/*.mdwiki/hypotheses/*.mdwiki/identification/*.mdwiki/robustness/*.mdwiki/heterogeneity/*.mdwiki/tables/*.md(仅当用户明确要求逐表复现时创建;默认把关键表格及结论写进论文卡,不单独建页)
wiki/index.md、wiki/log.mdwiki/graph/edges.jsonl
Workflow
Step 1: Resolve Source
确认工作目录是项目根目录,包含 wiki/、raw/、tools/。
优先使用 .venv:
if [ -x .venv/bin/python ]; then PYTHON_BIN=.venv/bin/python; else PYTHON_BIN=python3; fi
如果输入是 PDF,先人工读取第一页标题。中文 PDF 可以用 PyMuPDF 快速抽取:
"$PYTHON_BIN" - "<source>" <<'PY'
import sys, fitz
path = sys.argv[1]
doc = fitz.open(path)
print(doc[0].get_text("text")[:2000])
PY
然后运行:
"$PYTHON_BIN" tools/prepare_paper_source.py --raw-root raw --source <source> --title "<confident-title>"
把返回的 prepared_path 作为正文读取入口。若标题不确定,不传 --title。
Step 2: Extract Empirical Facts
从论文中抽取以下字段。没有明确证据时写“未报告”,不要猜:
- 研究问题
- 理论机制
- 研究假设
- 样本区间、样本范围、样本筛选规则
- 数据来源和数据库表
- 被解释变量、核心解释变量、中介变量、调节变量、控制变量、工具变量
- 变量测算公式、分组规则、缩尾规则
- 主模型、固定效应、标准误聚类方式
- 内生性处理
- 机制检验、异质性检验、稳健性检验
- 关键表格及结论
- 可复现线索:变量名、数据库、Stata 处理步骤
Step 3: Write Pages
打开 docs/runtime-page-templates.zh.md,按模板写页面。
写 papers/{slug}.md 时,正文必须包含:
## 研究问题
## 理论机制
## 研究假设
## 数据与样本
## 变量设定
## 模型设定
## 主要结果
## 机制检验
## 异质性检验
## 稳健性检验
## 内生性处理
## 可复现线索
## 对我当前选题的启发
## Related
对每个核心变量、数据源、模型、机制和检验方法,先查重再创建新页面:
"$PYTHON_BIN" tools/research_wiki.py slug "<title>"
已有等价页面时更新,不重复造近义页面。
Step 4: Add Graph Edges
用工具写图谱关系,不手动编辑 wiki/graph/edges.jsonl:
"$PYTHON_BIN" tools/research_wiki.py add-edge wiki --from papers/<paper> --to variables/<variable> --type operationalizes --confidence high --evidence "<evidence>"
"$PYTHON_BIN" tools/research_wiki.py add-edge wiki --from papers/<paper> --to datasets/<dataset> --type uses_dataset --confidence high --evidence "<evidence>"
"$PYTHON_BIN" tools/research_wiki.py add-edge wiki --from papers/<paper> --to models/<model> --type estimates_model --confidence high --evidence "<evidence>"
其他边按需使用:tests_mechanism、tests_hypothesis、addresses_endogeneity_with、uses_robustness_check、uses_heterogeneity_split、reports_table。
Step 5: Rebuild and Report
"$PYTHON_BIN" tools/research_wiki.py rebuild-index wiki
"$PYTHON_BIN" tools/research_wiki.py rebuild-context-brief wiki
"$PYTHON_BIN" tools/research_wiki.py rebuild-open-questions wiki
"$PYTHON_BIN" tools/lint.py --wiki-dir wiki
最后报告:
- 新增/更新了哪些页面
- 还缺哪些信息
- 哪些变量或模型可以直接服务当前项目
Constraints
- 不要编造变量口径、模型公式、数据库表名。
- 中文论文没有 arXiv/Semantic Scholar 元数据时,不把这视为失败;以 PDF 正文和项目内文献为准。
- 实证论文优先抽取
variables/、datasets/、models/,不要只写通用concepts/。 raw/papers/是用户输入,不覆盖、不移动。
Signals
- GitHub stars
- 83
- Forks
- 17
- Last commit
- Jun 2026
Advanced
- Catalog kind
- skill
- Gateway key
empirical-ingest- Source
- github.com/lambenthan/empiricalwiki