Wer Claude Code für Recherche und AI-Engineering einsetzt, stößt schnell an eine Grenze: Ohne strukturierte Research-Workflows muss du dieselben Anweisungen immer wieder neu formulieren. Quellenauswertung, Paper-Analyse, Experiment-Protokolle, technische Reports. Jedes Mal von vorne. Die Open-Source-Sammlung AI-Research-SKILLs von Orchestra-Research schließt genau diese Lücke.
Was ist AI-Research-SKILLs?
AI-Research-SKILLs ist eine öffentliche Bibliothek von Agent-Skills, die speziell für AI-Research und AI-Engineering entwickelt wurde. Du packst diese Skills in dein Claude-Code-Projekt und Claude verhält sich danach wie ein strukturierter Research-Assistent mit klaren Workflows.
Das Besondere an dieser Sammlung: Sie ist nicht für allgemeine Produktivität gedacht. Der Fokus liegt auf den Aufgaben, die AI-Engineers und ML-Forscher täglich erledigen. Paper lesen und einordnen. Experimente protokollieren. Technische Hypothesen formulieren. Code für Research-Pipelines schreiben. Evaluierungen strukturieren. Benchmark-Ergebnisse interpretieren.
Ein Agent-Skill in Claude Code ist eine vordefinierte Anweisung mit eigenem Kontext und Ablauf. Statt Claude bei jeder Recherche-Aufgabe neu zu instruieren, rufst du einen Slash-Command auf, etwa /research-paper oder /experiment-log. Die Sammlung liefert diese Befehle fertig, getestet und praxiserprobt.
Die Kombination mit anderen KI-Systemen ist ebenfalls Teil des Konzepts. Die Skills sind so formuliert, dass sie nicht nur mit Claude funktionieren. Du kannst viele davon auch mit anderen modernen Sprachmodellen einsetzen, wenn deine Pipeline das erfordert.
Wie nutzt du die Sammlung in Claude Code?
Die Installation folgt dem Standard-Pattern für Claude-Code-Skills. Du klonst das Repository oder bindest einzelne Skills per URL ein:
# Repo lokal klonen
git clone https://github.com/Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs.git
# Skills in dein Projekt kopieren
cp -r AI-Research-SKILLs/skills/* .claude/skills/
Alternativ nutzt du den npx skills add-Befehl, falls du den Skills-CLI in deinem Workflow hast. Danach stehen die Skills direkt als Slash-Commands zur Verfügung. Claude liest die Skill-Definitionen beim Aufruf und folgt dem hinterlegten Ablauf, ohne dass du jedes Mal neu erklären musst, was du brauchst.
Wichtig: Schau dir die Skill-Dateien vor dem Einsatz kurz an. Jeder Skill enthält Anweisungen, Kontext-Hinweise und oft Platzhalter, die du an dein Projekt anpassen solltest. Fünf Minuten Durchlesen spart dir später viel Korrekturaufwand.
Praxis-Beispiel: Paper auswerten mit einem Research-Skill
Stell dir vor, du wertest ein neues Paper über Retrieval-Augmented Generation aus. Ohne Skill beschreibst du Claude jedes Mal: Was soll er lesen, was soll er einordnen, in welchem Format soll er antworten, welche Aspekte sind für dein Projekt relevant.
Mit einem passenden Research-Skill läuft das anders. Du rufst /research-paper auf, gibst den Titel oder die PDF-URL an und Claude folgt dem vordefinierten Workflow. Er extrahiert Kernaussagen, bewertet Methodik, identifiziert Schwächen und ordnet das Paper in den Stand der Technik ein. Das Ergebnis ist strukturiert und direkt verwendbar, nicht ein freier Fließtext.
Das gleiche Prinzip gilt für Experimente. Wenn du einen /experiment-log-Skill definiert hast, protokolliert Claude Versuchsaufbau, Hypothese, Ergebnis und Interpretation immer im gleichen Format. Das macht Vergleiche über mehrere Experimente hinweg einfacher und spart Zeit bei der Dokumentation.
Wann lohnt sich AI-Research-SKILLs?
Die Sammlung ist vor allem dann sinnvoll, wenn du Claude Code regelmäßig für wissensintensive Aufgaben einsetzt. Nicht für einmalige Recherchen, sondern für wiederkehrende Research-Workflows im Team oder in Projekten mit längerer Laufzeit.
Besonders nützlich ist die Sammlung für diese Szenarien:
AI-Engineering-Teams, die Papers, Benchmarks und Experiment-Ergebnisse strukturiert dokumentieren wollen. Statt jede Auswertung individuell zu formulieren, nutzt das Team dieselben Skills und bekommt vergleichbare Outputs.
Einzelne Forscher oder Freelancer, die Claude Code als Research-Partner einsetzen und keine Zeit haben, Prompts zu perfektionieren. Die Skills liefern sofort nutzbare Startpunkte.
Projekte mit Qualitätsanforderungen, bei denen Nachvollziehbarkeit wichtig ist. Research-Skills, die Unsicherheiten benennen und Quellen strukturieren, helfen dir, sauber zwischen Fakten und Einschätzungen zu trennen.
Wenn du dagegen nur gelegentlich eine Frage recherchierst, reicht Claude Code ohne zusätzliche Skills. Für systematisches AI-Research ist die Bibliothek jedoch ein echter Zeitgewinn.
Die Sammlung ergänzt sich gut mit anderen Skills-Bibliotheken. Ein Blick auf scientific-agent-skills für Research-Workflows zeigt, wie ähnliche Ansätze für wissenschaftliche und Ingenieur-Aufgaben aussehen. Beide Projekte lösen dasselbe Grundproblem, mit unterschiedlichem Fokus.
FAQ
Brauche ich spezielle Vorkenntnisse, um die Skills zu nutzen?
Grundlegende Claude-Code-Kenntnisse reichen. Du solltest wissen, wie Skills installiert werden und wie Slash-Commands funktionieren. Die Skill-Dateien selbst sind in Markdown geschrieben und gut lesbar.
Kann ich die Skills für andere KI-Systeme anpassen?
Ja. Die Sammlung ist bewusst so konzipiert, dass die Skills portierbar sind. Viele Anweisungen lassen sich mit geringem Aufwand an andere Sprachmodelle anpassen. Für Claude Code sind sie direkt einsetzbar.
Wie aktuell ist die Sammlung?
Das Projekt ist Open Source und wird aktiv weiterentwickelt. Wenn du einen Skill vermisst oder einen bestehenden verbessern möchtest, kannst du direkt auf GitHub einen Pull Request öffnen.
Marcel Porcher, newways.ai
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