科研是一个无比烦躁的过程，同时也需要花费大量的时间，不少科研工具可以明显提高工作效率，这里我们就看看那些能提高工作效率的科研工具吧。
文本编辑
科研用文本编辑工具主要应对排版要求，TeX是不错的选择。现在期刊投稿一般会支持基于 TeX 的投稿及常见可见即可得文档，这些都是本地编辑。
文献管理
Endnote是比较老牌的文献管理工具，不同于前面所说的网页采集，其自身就有与常见数据库的搜索接口，国内科研机构图书馆大都提供培训。与之类似的NoteExpress则属于国产软件，据说对中文期刊格式支持更好，类似的还有Mendeley、医学文献王、服务 TeX 里 BibTex 的 JabRef 与Mac OS 下的Papers。这些工具起步较早，从单机时代就有用户，还有些工具诞生于互联网时代，有着更丰富的功能。
Zotero 属于互联网精神的产物，特别是前者本身就是基于火狐浏览器，其支持的文献格式样式都非常多，而且也有着丰富的文本分析扩展应用。Paperpile则属于基于谷歌文档的应用，可以很方便地管理在谷歌文档中使用到的文献。DOI与crossref的出现则更方便了文献的搜索定位。可以说基于互联网的团队化文献管理正在成为趋势。
文档翻译平台
唐帕翻译 ：集文档翻译、文字翻译、网站翻译、人工翻译以及论文润色为一体。
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直接把文献上传就好了，保持原文文档格式排版，支持7种格式上传，70多种语言翻译，基于庞大的行业术语语料库，以保证翻译的精准度。
数据分享
数据分享是一个很重要现代科研特征，越来越多的科研成果正在开放自己的原始数据供社区推动学科进步。其中，figshare、Open Science Framework、Dataverse与Zenodo都是这一潮流的引领者。良好的数据分享不仅包含原始数据，还要包括处理后数据、数据收集相关信息与处理代码，另外对于共享数据的使用也要尊重数据生产者。
代码管理
后续我们会看到所有学科都会不可逆引入编程，所以代码管理工具也非常重要。Github与Bitbucket都是非常实用的在线代码管理与版本控制平台。而Rmarkdown与Jupyter Notebook等工具背后提倡的文学化编程也是很重要的代码开发工具。此外应考虑为未来自己做好注释并记录运行环境保证重复性。Docker image等完整的数据分析环境也可能成为现代科研的主流。
R包管理
对于R包的管理，建议打印相关Rstudio出品的小抄作为参考。同时作为IDE，Rstiduo提供了包开发的模版，可以使用formatR 与 Rd2roxgen来重新格式化旧代码。同时使用roxygen2来编写开发文档。为了让包更容易使用，可以用Rmarkdown来写小品文方便读者上手，另外就是使用testthat来进行代码的单元测试。对于代码的执行效率，可以用Profvis进行可视化而集成在线测试则可以通过travis-ci或appveyor来分别对R包进行Linux与Windows系统下的测试。当然，包完成后可通过 pkgdown来制作网站并通过learnr 来制作交互式教程。
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