Nature Skills 是一款开源科研技能仓库，面向全球 AI 学者与科研人员，收录一系列可复用的科研 Agent 技能（Skills）。它强调真实问题解决、可验证工作流与可直接使用的科研产物，所有技能均围绕 Nature 级别的学术表达标准和科研绘图规范 设计。
这些技能以 SKILL.md 格式组织，兼容 Claude Code、OpenAI Codex、OpenClaw、OpenCode、Hermes 等主流 AI Agent 框架。用户只需将 GitHub 仓库地址发给 Agent，即可自动学习其中的设计精髓，完成新技能的创建和修改。
该项目的理念已被谷歌 DeepMind 关注并借鉴，后者参考其引用体系、脚本思路和技能设计哲学，推出了 Science Skills。
Nature Skills核心特点
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| 特点 | 说明 |
|---|---|
| Nature 级学术标准 | 所有技能均基于已发表 Nature 内容、官方期刊指南或明确本地来源设计，确保输出符合顶刊水准 |
| 机器可理解的思想 | 技能设计本身可被 AI Agent 自动学习，无需人工逐条传授，直接把仓库地址发给 Codex 即可复用 |
| 全流程覆盖 | 从文献阅读、论文写作、科研绘图、统计审查到审稿回复、专利申请，覆盖科研全生命周期 |
| 自包含可扩展 | 每个技能独立封装在自己的目录中，新增技能不修改既有技能，即插即用 |
| 多 Agent 兼容 | 支持 npx skills、Claude Code、Codex、OpenClaw、OpenCode、Hermes 等多种安装与调用方式 |
| 自动更新机制 | 提供 autoupdate 脚本，可在每次开启 Agent 会话时自动检查并同步上游更新 |
| 中英双语文档 | 每个技能均配备 README.md（中文）和 README_EN.md（英文），信息一一镜像 |
Nature Skills技术原理与架构
1. SKILL.md 技能协议
每个技能的核心是一份
SKILL.md 文件，包含：- Frontmatter：定义技能名称、描述和触发条件
- 规则与工作流：详细的操作步骤、判断逻辑和输出规范
- 上下文感知：学术写作、图件、引用和回复都依赖论文章节上下文，不同部分使用不同逻辑
2. 目录结构规范
plain
skills/
├── nature-shared/ # 共享支持包（术语表、模板、通用规则）
├── nature-<topic>/
│ ├── SKILL.md # Agent 加载的核心规则文件
│ ├── README.md # 面向人的中文说明
│ ├── README_EN.md # 面向人的英文说明
│ ├── manifest.yaml # 路由配置（router-style 技能）
│ ├── static/ # 静态资源
│ ├── references/ # 模块化规则、API、教程、图表类型等
│ └── scripts/ # 可选运行脚本3. 共享设计原则
所有技能遵守五条核心原则：
- 优先使用一手来源：规则基于 Nature 已发表内容或官方指南，而非泛泛审美偏好
- 显式胜过隐式：每条规则都说明理由，不只给断言
- 感知章节与任务上下文：不同论文部分使用不同逻辑
- 输出优先：返回能直接使用的产物（可粘贴文本、SVG、PPTX、DOCX 或具体建议）
- 可扩展：新增技能不修改既有技能
4. 安装与调用机制
- npx skills：通过 Node.js 18+ 全局或项目级安装，支持
--list、--update、--check等管理命令 - Claude Code：通过 subagent wrapper 或 slash command 指向稳定 clone 路径中的
SKILL.md - Codex：通过
scripts/update-codex-skills.sh同步到~/.codex/skills/，支持SessionStarthook 自动更新
Nature Skills项目地址
- GitHub仓库：https://github.com/Yuan1z0825/nature-skills
Nature Skills核心功能（技能索引）
当前仓库包含 18+ 个可触发技能，覆盖科研全链路：
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| 技能 | 状态 | 核心用途 |
|---|---|---|
| nature-figure | Stable | 面向 Nature / 高影响力期刊的投稿级科研图工作流，含 Python/R 模板、第三方参考示例和 GPT Image 2 论文示意图草稿 |
| nature-polishing | Stable | 将学术文本润色、重构或翻译为 Nature 风格英文，扫描术语、单位、数值精度和声称漂移 |
| nature-writing | Draft | 起草 Nature 风格手稿章节，重建论文论证逻辑 |
| nature-reviewer | Draft | 从审稿人视角模拟 Nature 风格评审，输出三份互盲 reviewer reports，检查手稿内部一致性 |
| nature-citation | Beta | 检索严格限定在 Nature / CNS 系列的支撑文献，导出 ENW、RIS 或 Zotero RDF |
| nature-data | Draft | 准备 Data Availability statement、数据仓储方案和 FAIR 检查 |
| nature-statistics | Draft | 审查、改写或起草统计报告，覆盖 p 值、多重比较、效应量、置信区间、图注统计等 |
| nature-reader | Beta | 生成带来源锚点、图文对应、公式渲染和中英文对照的全文 Markdown reader |
| nature-paper-card | Beta | 精读单篇论文，生成 01–16 节 Paper Card，覆盖方法逻辑、证据链、结论边界和批判性分析 |
| nature-response | Beta | 解析返修邮件，为互盲审稿人分别生成独立回复，提供 cover letter、标红稿和 LaTeX 模板 |
| nature-paper2ppt | Beta | 从科研论文生成中文 PPTX 文献汇报 deck |
| nature-image2ppt | Beta | 将幻灯片图片、扫描 PDF 和图片型 PPTX 重建为对象级可编辑 PowerPoint |
| nature-paper-to-patent | Beta | 从论文生成有证据约束的中国发明专利草稿，支持专利点挖掘、查新和技术交底书迭代 |
| nature-ref-verifier | Stable | 参考文献多源交叉验证，标记卷年冲突、作者编造、页码偏差等 |
| nature-academic-search | Beta | 多源文献检索、引用核验、严格他引审计、高影响力引用者画像 |
| nature-downloader | Beta | 通过图书馆资源入口、Chrome 登录态和开放获取路径合法获取学术全文/PDF |
| nature-literature-pipeline | Stable | 自动化文献发现管线：多源检索、六维评分、精读推送和本地归档 |
| nature-experiment-log | Draft | 标准化记录实验图片、语音和文字材料，生成 Obsidian 实验日志 |
| nature-proposal-writer | Beta | proposal-first 科研写作状态机，先建立证据、论证和章节契约，再起草文本 |
Nature Skills应用场景
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| 场景 | 说明 |
|---|---|
| 论文写作全流程 | 从摘要、引言、方法、结果到讨论，全程使用 Nature 风格规则起草与润色 |
| 论文精读与汇报 | 用 nature-reader 生成中英文对照 Markdown，用 nature-paper2ppt 生成组会汇报 PPT |
| 预投稿质量把关 | 用 nature-reviewer 模拟互盲评审，提前发现逻辑漏洞和表述问题 |
| 审稿意见回复 | 用 nature-response 解析返修邮件，生成逐点回复、cover letter 和标红修改稿 |
| 科研绘图 | 用 nature-figure 生成符合 Nature 投稿标准的 Python/R 图表和论文示意图 |
| 文献管理与检索 | 用 nature-academic-search 查文献、审他引、看引用者画像；用 nature-downloader 获取全文 |
| 统计合规审查 | 用 nature-statistics 审查实验单位、重复数、p 值、多重比较、效应量等 |
| 专利申请辅助 | 用 nature-paper-to-patent 从研究成果生成发明专利草稿和技术交底书 |
| 实验记录标准化 | 用 nature-experiment-log 生成带 YAML frontmatter 的 Obsidian 实验日志 |
| 开题报告/研究方案 | 用 nature-proposal-writer 建立证据链和章节契约，再起草正式文本 |
快速上手示例
安装后，直接向 Agent 描述任务即可：
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| 想做什么 | 直接这样说 |
|---|---|
| 读论文 / 中英文对照 | 把这篇 PDF 做成图文对应的中英文对照 Markdown reader。 |
| 生成文献汇报 PPT | 把这篇论文做成中文组会汇报 PPT，保留关键图件和来源标注。 |
| 润色或翻译论文段落 | 把这段中文改写成 Nature 风格英文，保持学术含义不变。 |
| 写摘要、引言或讨论 | 根据这些结果和图件，帮我起草 Nature 风格的摘要和引言。 |
| 预投稿审稿模拟 | 从 Nature 审稿人视角评估这篇稿件，给出三份互盲 reviewer reports。 |
| 回复审稿意见 | 根据这封返修邮件，为每位互盲审稿人分别写逐点回复和 cover letter。 |
| 查文献、他引和引用者画像 | 整理这篇文章的引用数、严格他引数、DOI，并看引用者里有没有院士或 Fellow。 |
| 做科研图或论文示意图 | 根据这段方法和结果，帮我生成投稿级科研图或论文示意图草稿。 |
最后想说
Nature Skills通过机器可理解的 SKILL.md 协议，将 Nature 级别的论文写作、科研绘图、统计审查、文献管理和审稿回复等全流程能力封装为可复用、可扩展、可自动更新的智能体技能，兼容 Claude Code、Codex 等主流 Agent 框架。
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