# nature-skills
* 大家好，我是 nature skills 的创立者袁一哲。感谢大家持续关注 `nature-skills`。我们在抖音更新了很多视频教程，大家可以根据名称检索查看，希望真心能够帮助到大家。
* 如果你有任何需求，欢迎提交 issue；如果我们认为该需求有意义且可行，会尽量推进实现。我们也欢迎 PR，但请按照本文后面的贡献格式提交，方便更高效地审核与合并。
* 懒蛋创造算法，我创建skill就是为了解放自己科研过程中的重复劳动，大家也要思考，电脑上面的很多重复性操作哪些可以设计skill替代掉！
* 有粉丝朋友跟我说要打赏，支持我去持续更新nature-skills，这个事大家放心你们不打赏我一样更新，大家不妨说把钱购买我的知识星球大家一起去交流我设计skills背后的哲学思想，如果你还是螺丝钉思维的工程师，亦或者试图想解决某一个领域问题的科学家，我的目标是整个🇨🇳，这是哲学家思考的问题。知识星球的收费是最低档50/年，在readme文件的末尾。很多朋友还是学生党，所以完全不需要有任何“必须加入知识星球”的压力，可以在下方的交流群里面交流，只不过我的思想会发布到知识星球！
# 自己的一些浅薄观点
* 如果每所大学都能着手构建一套围绕课程的‘技能工具包’，让那些被反复验证过的知识框架和研究方法，变成可以便捷调用的通用模块，或许就能把师生从大量重复、繁琐的基础事务中解放出来。这样一来，大家就不用再花费过多精力去‘重复造轮子’，而是能腾出双手和大脑，去回归自己的天性，去深度思考那些更有价值、更贴近真实问题的创新想法，并最终拥有足够的执行力去把它真正落地。这不仅是效率的提升，更是对创造力的松绑，让教育的重心从‘规训’转向‘激发’。
* skill其实是这个过渡时代留给我们的一份珍贵礼物，它不只是一套静态的工具，更是凝结了无数专家隐性经验的知识晶体，会成为未来大语言模型最优质的训练语料。我设想，在不久的将来，基础模型会逐渐把所有这些零散的skill内化吸收，整合进自己的认知体系里，那时它就不再是简单调用工具，而是把自己变成了一个真正融会贯通、无所不包的超级智能体——skill完成了它的历史使命，而我们在那之前最应该做的，就是把今天最鲜活、最真实的人类专家经验，尽可能地注入到这些skill中去。
* 最近发现，我设计的Nature-skills被谷歌DeepMind关注并借鉴，他们参考了其中的引用体系、脚本思路以及技能设计哲学，推出了Science-skills。说实话，这让我挺欣慰的——当国外的顶尖AI机构开始从我们的工作中汲取灵感时，说明中国开发者的原创思想正在被世界看见。这不是被复制的失落，而是中国力量在开源土壤里生根后，自然向外生长出的影响力。
* Nature-skills的可贵之处，在于它不设学科边界，而是向所有通用领域敞开大门。试想一下，当来自各行各业的顶尖头脑汇聚在同一个平台上，医学遇到工程，艺术碰撞算法，那种学科交叉所迸发出的生命力，将是何等动人。
* 我们设计Skills的重心，从来不是要求每个人都来啃透这套思想，而是这套思想本身就具备被机器理解并复用的能力。你如果想创立一个全新的Skill，或者把它适配到自己的专属领域，根本不需要从头学起——直接把Nature-Skills的GitHub地址发给Codex，它就能自动学习其中的设计精髓，帮你完成新Skill的创建和修改。这才是思想的真正解放：它不再依赖口口相传，而是通过AI直接流淌进每一个需要它的角落。
* Nature-Skills真正的价值，或许并不在于那些具体的技能模块，而在于它悄悄推开了一扇新的大门——它让很多人第一次意识到，原来可以借助Codex或智能体来操控本地电脑做科研。我有幸见证并陪伴了许多人完成了科研范式的转变，当他们惊叹‘原来科研还可以这样去做’的那一刻，这种认知上的破壁和解放，远比Skills本身更让我觉得有意义。它不是一个工具的成功，而是一种新的思考方式开始在人群中蔓延。
* Nature-skills正在用自己独特的路径，让世界再次看到来自中国的创新力量。一个半月收获两万颗星，这绝不只是数字，它代表着一种认可。这份了不起的成就，离不开每一位核心贡献者对开源生态毫无保留的支持。
* 曾有OpenAI的工程师提出，人生是确定性的，但我想，这怎么可能呢？此刻在GitHub上与世界各地的人分享这些思考，让陌生的目光因同一个想法而交汇——这件事本身，就充满了不确定的奇迹。硅基系统或许能穷尽一切计算，但它永远无法模拟人类的涌现、直觉，以及在混沌中创造出全新意义的能力。这大概就是我们无法被替代的地方：我们不是被写死的程序，我们是在无数可能中，不断选择、不断生长的生命。
* 基因或许为我们写好了部分底层的‘命’，但每一次选择、每一步行动，以及我们所处的环境，都在悄然改写‘运’的轨迹。人最宝贵的东西，是那份无中生有的创造力。身处这个技术加速贬值、工程短板能被AI轻易补齐的时代，或许我们正好可以借机跳出纯工程师的视角，去思考更深层的科学问题，去追问更复杂的社会学命题，在算法的浪潮里，学着活成一个更有哲学深度的人。
* 在当下，几乎所有实用的工具，都可以被提炼为标准化的流程，而标准化的流程，恰好就能封装成可复用的技能。
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## 安装
`nature-skills` 是一组围绕 `SKILL.md` 组织的可复用技能包。每个 `skills/nature-*` 目录都是一个可安装单元，部分技能还依赖 `skills/_shared/` 中的共享内容。
### Codex 推荐安装方式
最简单的方式是把仓库链接交给 Codex，并让它安装完整技能目录：
```text
https://github.com/Yuan1z0825/nature-skills.git
```
推荐提示词：
```text
请从这个仓库安装 Codex skills：
https://github.com/Yuan1z0825/nature-skills.git
请把 skills/ 下的完整技能文件夹安装到我的 Codex skills 目录中，包括 skills/_shared。
不要只复制 SKILL.md。
```
如果只安装单个技能，请明确说明技能名：
```text
只安装这个仓库里的 nature-reader：
https://github.com/Yuan1z0825/nature-skills.git
如果该技能需要共享文件，也请一并安装 skills/_shared。
```
关键规则：保留完整目录结构。请复制或引用整个技能文件夹，而不是只复制 `SKILL.md`，因为许多技能依赖 `references/`、`static/`、`manifest.yaml`、脚本、资产或共享文件。
### 手动安装
```bash
git clone https://github.com/Yuan1z0825/nature-skills.git
cd nature-skills
mkdir -p ~/.codex/skills
cp -R skills/_shared ~/.codex/skills/
for d in skills/nature-*; do
cp -R "$d" ~/.codex/skills/
done
```
安装后，请开启一个新的 Codex 会话，然后自然描述任务，例如：
```text
把这篇论文做成中英文对照的完整 Markdown reader。
```
```text
把这篇论文做成中文 journal-club PPT。
```
更完整的安装说明和排错笔记见 [`install.md`](install.md)。
### 目录结构
```text
skills/
├── _shared/ # 当技能引用 ../_shared 时需要保留
└── nature-/
├── README.md
├── SKILL.md
├── manifest.yaml # router-style 技能会包含
├── static/ # router-style 技能会包含
└── references/...
```
### 非 Codex 场景
用于 Claude Code 或其他 agent 时，建议保留一个稳定的仓库 clone，再创建轻量 subagent、slash command 或 custom prompt wrapper，指向真实的 `skills/nature-*/SKILL.md`，并保留 `skills/_shared/`。
手动或非 Codex 使用时：
1. 将完整技能目录复制到你的 prompt library 或项目中。
2. 保留 `SKILL.md`、`manifest.yaml`、`static/`、`references/`、脚本、资产和需要的 `skills/_shared/` 文件。
3. 如目标 agent 有自己的格式要求，可调整 frontmatter 和正文结构。
## Star 历史
[](https://star-history.com/#Yuan1z0825/nature-skills&Date)
## 技能索引
| 技能 | 状态 | 用途 | 触发词 |
|-------|--------|---------|-----------------|
| [`nature-figure`](skills/nature-figure/README.md) | Stable | 面向 Nature / 高影响力期刊的 Python 或 R 投稿级科研图工作流，内置 figures4papers demo | “Nature figure”, “投稿级图片”, “publication plot”, “scientific figure”, “figures4papers” |
| [`nature-polishing`](skills/nature-polishing/README.md) | Stable | 将学术文本润色、重构或翻译为 Nature 风格英文 | “Nature style”, “润色”, “academic writing”, “论文英文” |
| [`nature-writing`](skills/nature-writing/README.md) | Draft | 起草 Nature 风格手稿章节，并重建论文论证 | “Nature writing”, “写摘要”, “写引言”, “manuscript draft”, “论文写作” |
| [`nature-reviewer`](skills/nature-reviewer/README.md) | Draft | 从审稿人视角模拟 Nature 风格评审，输出三份 reviewer reports 和综合意见 | “Nature reviewer”, “预投稿评审”, “reviewer report”, “审稿人视角评估” |
| [`nature-citation`](skills/nature-citation/README.md) | Beta | 检索严格限定在 Nature / CNS 系列的支撑文献，并导出 ENW、RIS 或 Zotero RDF | “Nature citation”, “CNS citation”, “分段引用”, “支撑文献”, “Zotero RDF” |
| [`nature-data`](skills/nature-data/README.md) | Draft | 准备 Data Availability statement、数据仓储方案和 FAIR 检查 | “Data Availability”, “数据可用性”, “repository”, “FAIR metadata” |
| [`nature-reader`](skills/nature-reader/README.md) | Beta | 生成带来源锚点、图文对应和中英文对照的全文 Markdown reader | “nature reader”, “全文 Markdown”, “原文对照”, “图文对应”, “全文翻译” |
| [`nature-response`](skills/nature-response/README.md) | Beta | 起草、审查和修改逐点回复审稿人的 response letter | “response to reviewers”, “rebuttal letter”, “major revision”, “审稿意见回复” |
| [`nature-paper2ppt`](skills/nature-paper2ppt/README.md) | Beta | 从科研论文生成中文 PPTX 文献汇报 deck | “paper PPT”, “journal club”, “paper to slides”, “论文汇报” |
| [`nature-paper-to-patent`](skills/nature-paper-to-patent/README.md) | Beta | 从论文、技术报告或项目材料生成有证据约束的中国发明专利草稿 | “paper to patent”, “Chinese patent”, “论文转专利”, “权利要求书” |
| [`nature-academic-search`](skills/nature-academic-search/README.md) | Beta | 多源文献检索、引用核验和参考文献管理 | “search papers”, “find articles”, “literature search”, “查文献”, “verify DOI” |
> **想新增技能？** 请参考本文末尾的 [贡献指南](#新增技能)。
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## 技能概览
### `nature-figure`
用于生成多面板 matplotlib / ggplot2 科研图，目标是满足 Nature 级视觉质量：正确字体、语义配色、可编辑 SVG 输出和非冗余 panel 信息架构。
示例图库与 chart atlas 见 [`nature-figure` README](skills/nature-figure/README.md)。内置图例覆盖材料机制、空间成像、体内疗效、单细胞系统和扰动验证等常见高影响力论文图件场景。
|  |  |  |  |  |
|---|---|---|---|---|
关键规则：
- 绘图前先确认核心结论、证据层级、panel map、统计和 source-data 需求。
- Python 图件必须设置 `svg.fonttype = 'none'`，保证 SVG 中文字可编辑。
- 主输出优先为 `.svg`；`.png` 仅作为 300 dpi 预览或二级输出。
- 多面板图遵守“overview → deviation → relationship”的信息层级，避免两个 panel 回答同一个科学问题。
### `nature-polishing`
用于把学术草稿，尤其是中文到英文的论文文本，润色为更接近 Nature 风格的英文。它强调句长控制、章节时态、hedging、引用完整性、过度声称识别和英式英文风格。
核心流程：
```text
句子拆分 → 章节识别 → 沙漏结构检查 → 时态审查 → 句子修改 → 词汇升级
→ 模板检查 → 引用审查 → 期刊风格 → 过度声称检查 → 校对 → 纯文本输出
```
### `nature-writing`
用于根据作者提供的结果、图表、claims、笔记或中文草稿，起草或重建手稿章节。它处理的是论证构建，而不是只做句子润色。
覆盖摘要、引言、方法、结果叙事、讨论、结论、标题、实验设计描述和 reviewer-facing 自审。默认规则是不编造数据、机制、统计量、引用或创新性；中文笔记按意图与论证翻译，而不是按句序直译。
### `nature-reviewer`
用于从审稿人视角评估手稿，输出三份 reviewer reports 和一份 cross-review synthesis。它关注 novelty、significance、technical soundness、presentation 和 editorial risk。
该技能只基于用户提供的材料和本地 reviewer source basis，不虚构审稿人身份、专业背景或隐藏知识。
### `nature-citation`
用于把论文文本或独立 claim 转化为 Nature / CNS 系列引用候选，并导出一个可被文献管理器导入的 `ENW`、`RIS` 或 Zotero `RDF` 文件。它也可生成 HTML 审查页，支持按年份过滤、选择候选文献和下载指定格式。
关键能力包括分段、范围过滤、支撑等级判断、元数据完整性检查和长文批处理。
### `nature-data`
用于准备和审查 Data Availability statement、数据仓储方案、数据集引用和 FAIR 元数据。它适用于 Nature 系列和 Springer Nature 投稿，也支持把中文作者笔记转为英文投稿文本。
重点是为每个支撑论文结论的数据集提供清晰、持久、可审查的访问路径；不能编造 accession、许可证、限制条件或仓储元数据。
### `nature-reader`
用于把 PDF、DOI、arXiv 链接、出版社 HTML 或粘贴文本转为中英文对照的完整 Markdown reader。默认产物包括 `paper.md`、`source_map.json`、`translation_notes.md` 和 `assets/`。
该技能强调图文对应、source anchor、表格/图像贴近相关正文，并且不能退化成只给摘要。
### `nature-response`
用于起草、审查和修改逐点回复审稿人的 response letter。每条审稿意见会获得稳定 ID，并被分类、映射到行动、手稿位置、证据或缺失信息标记。
核心规则是不编造实验、分析、引用、行号、图版或编辑要求；回复信应是给编辑核查的验证文件，而不是泛泛的礼貌文本。
### `nature-paper2ppt`
用于把科研论文、预印本、PDF、图注或阅读笔记转换为中文 `.pptx`，适合 journal club、组会、实验室会议、论文分享和学位汇报。
它会识别论文类型，提取科学论证，选择真正支撑论证的图表，写中文 slide title、bullet、caption、takeaway 和 speaker notes，并生成实际 PPTX 文件。
### `nature-paper-to-patent`
用于把科研论文、学位论文、技术报告、源代码、图表或发明人笔记转换为有证据约束的中国发明专利草稿。
它会先建立 source ID 和 evidence ledger，再起草权利要求，并生成权利要求书、说明书、说明书摘要、摘要附图和完整审阅稿等中文 DOCX。输出是起草辅助材料，不构成专利性、新颖性、权属、侵权或可提交性法律意见。
### `nature-academic-search`
用于多源学术检索和参考文献管理。它通过本地 MCP server 并行检索 PubMed、CrossRef 和 arXiv，也可显式调用 Scopus / ScienceDirect；支持 DOI、PMID、arXiv ID 查询、引用格式化、MeSH 查询和 `.nbib`、`.ris`、`.bib`、`.enw` 文件工作流。
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## 共享设计原则
所有技能都遵守以下原则：
1. **优先使用一手来源**：规则基于已发表 Nature 内容、官方期刊指南或明确的本地来源，而不是泛泛审美偏好。
2. **显式胜过隐式**：每条规则都应说明理由，而不是只给断言。
3. **感知章节与任务上下文**：学术写作、图件、引用和回复都依赖上下文；不同论文部分使用不同逻辑。
4. **输出优先**：每个技能都应返回能直接使用的产物，例如可粘贴文本、`.svg`、`.pptx`、`.docx` 或具体建议。
5. **可扩展**：每个技能自包含在自己的目录中，新增技能不应要求修改既有技能。
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## 新增技能
向本仓库添加技能时，请按以下流程：
### 1. 创建目录
```text
skills/nature-/
```
### 2. 最低文件要求
| 文件 | 是否必需 | 用途 |
|------|----------|------|
| `SKILL.md` | 必需 | frontmatter（`name`、`description`）+ 规则 + 工作流；触发后由 agent 加载 |
| `README.md` | 必需 | 面向人的中文说明文档 |
| `references/*.md` | 复杂技能推荐 | 模块化规则文件，例如 API、设计理论、教程、图表类型等 |
### 3. `SKILL.md` frontmatter 模板
```yaml
---
name: nature-
description: >-
用一句话说明这个技能做什么、什么时候触发、主要输出格式和核心使用场景。
---
```
### 4. 更新技能索引
在上方 [技能索引](#技能索引) 表格中添加一行：
```markdown
| [`nature-`](skills/nature-/README.md) | Draft / Stable | 一句话用途 | 触发词 |
```
### 5. 状态标签
| 标签 | 含义 |
|-------|------|
| `Draft` | 规则已定义，但尚未在真实案例上测试 |
| `Beta` | 已在示例上测试，仍可能存在边界问题 |
| `Stable` | 已在真实学术内容上验证，规则相对稳定 |
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## 如果内容对你有帮助，欢迎随缘支持一下
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