为一篇论文生成结构化的精读卡：方法拆解、实验和结论之间的证据链、局限、可以接着做的方向。
nature-skills 是很受欢迎的中文科研技能合集，偏 Nature 系列期刊和生命科学，但精读卡对计算机论文同样适用。
深色模式
科研技能精选
除了本站自己写的 19 个技能，我们从 GitHub 上挑选了其他团队开源的、和计算机方向科研相关的技能。收录原则：和科研流程直接相关、仓库仍在维护、说明写得清楚。这里只做介绍并链接到原仓库，不搬运内容。
每一条都标注了：
- 许可证：开源许可证可以自由使用和修改；“禁止商用”“未声明许可证”的个人科研使用没有问题，但不要修改后再分发；
- 语言：说明文字和输出是中文还是英文；
- 脚本扫描：自动检查它带的脚本是否会联网、执行命令、读取环境变量、删除文件，以及有没有“下载后直接执行”这类写法。扫描结果不代表脚本有恶意，只是告诉你安装前应该看哪些地方。
共 39 个。星标数、许可证和脚本扫描结果更新于 2026-10-16。
生成中英对照的论文阅读版，正文、图表、公式对齐，并能针对原文回答问题。
适合英文阅读还不熟练的低年级同学。翻译只用于理解，引用时以原文为准。
输入论文标题、DOI、arXiv 编号、Zotero 条目或 PDF，生成结构清晰的精读笔记，写入 Obsidian 笔记库。
用 Obsidian 管理笔记的同学可以直接用；带有较多脚本，安装前看一下它会访问哪些服务。
为单篇论文写中文精读笔记，包括贡献总结、复现风险和阅读优先级判断。
只有说明文字、没有脚本，轻量。同一仓库还有综述写作、审稿回复、周报等技能。
通过 arXiv、OpenAlex、Crossref、Semantic Scholar 等十几个学术数据库的接口检索论文、引用和开放获取全文。
K-Dense 的科研技能库（MIT 许可）以生物、化学、医学为主，这是其中对所有方向都通用的一个。
多数据源检索论文，包括 OpenReview（AI 会议）和部分中文文献库，可以按期刊分区筛选，检索深度可调。
需要按中科院分区、JCR 分区筛选期刊时有用。
围绕一个研究主题做综述级的文献调研：先固定研究问题，从多个角度检索，核对每条引用，再整理成分类清晰的报告。
Supervisor-Skills 由香港科技大学（广州）骆昱宇老师发布，把博导的科研经验整理成技能，采用 CC BY-NC-SA 许可，个人科研使用没有问题，不能用于商业用途。
在动手设计新架构、新算法之前，先按 arXiv 分类检索已有工作，避免重复造轮子，最后给出一条推荐路线和要避开的坑。
对“我这个想法别人做过没有”很有用。检索结果仍要自己读原文确认。
从效果、速度、能力、成本、适用范围五个维度评估一个初步的研究想法，检查致命缺陷，并考虑学生的能力是否匹配。
适合在和导师讨论之前先自查一遍。评估结论只作参考，最终要和导师讨论。
根据一个主题或一组论文，分析研究覆盖面、瓶颈和争议，给出可能的研究空白和小的切入点，不强行声称新颖性。
给出的“空白”需要自己检索确认确实没人做过。
用一张思考模板表（背景、已有工作的局限、核心想法、挑战、方法模块、贡献）搭出论文的逻辑骨架，并做一致性检查。
在动笔之前、和导师讨论进展时最有用。
用 SimPy 搭建离散事件仿真：事件调度、资源排队、中断、监控、多次独立重复和预热。
调度、资源分配类论文常要自己写仿真器，这个技能能帮你把仿真写得规范、可复现。
用 pymoo 求解单目标、多目标优化问题，包括 NSGA-II、NSGA-III、MOEA/D、约束处理和 Pareto 前沿。
做多目标优化（延迟和成本、能耗之间的权衡）的同学可以用来实现对比算法。
帮你选合适的统计检验、检查前提假设、计算效应量和样本量，并按规范报告结果。
需要说明“我们的方法显著更好”时用。
把训练日志、评测结果、超参数修改和多次运行整理成中文实验总结，包括错误分析和最佳配置回顾。
适合每周整理实验进展。总结里的数字要和原始日志核对。
把图片、语音、文字整理成带元数据的标准化实验日志（Markdown），可以对接飞书和 Obsidian。
更偏湿实验记录，计算类实验也能借鉴它的记录格式。
按模板创建和整理用于实验、探索、教程的 Jupyter Notebook。
OpenAI 官方技能目录中的一个，为 Codex 编写，其他 Agent 也能读。
用 Matplotlib、Seaborn 或 Plotly 画真实、易读、可直接投稿的科研图：多面板布局、误差表示、配色和对比度检查。
和本站的 paper-figure 互补：它偏通用的图形设计原则，paper-figure 偏计算机会议模板的尺寸和字体。
用 Python 或 R 画投稿级的多面板科研图，先确定每张图要表达的结论，再画图和导出。
图表风格偏 Nature 系列期刊。带有较多脚本，其中生成示意图的功能会调用外部图像生成服务。
针对技术论文的三类核心图（Figure 1 的动机示例、方法总览图、实验结果图）给出设计范式、布局和工具建议，并做质量检查。
画 Figure 1 和系统架构图之前值得看一遍。
根据论文文字生成 LaTeX/TikZ 示意图代码或 draw.io 文件，适合技术路线图、流程图、架构图。
生成的图是可编辑的源文件，方便自己再调整。
按六段式结构（背景、已有工作的局限、问题本质、关键挑战、方法概述、贡献）组织引言，让贡献和挑战一一对应。
建议先自己写出要点，再用它整理结构；内容和论点必须是自己的。
面向 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、AAAI 等 AI 会议论文的写作和修改流程。
同一仓库主要面向 Nature 风格的期刊论文，这个是其中针对 AI 会议的部分。
用中文讲解科研写作原则的写作教练：结构、各节写法、用词简洁、语态、段落连贯，以及审稿回复和学术报告。
适合想系统提高写作的同学，边改边学。
润色、翻译或精简已经写好的学术文字，保持事实、术语和证据边界不变。
润色后逐句核对意思有没有被改变；按投稿要求披露 AI 的使用。
中文 LaTeX 学位论文助手：编译诊断、GB/T 7714 参考文献格式、模板识别、格式和术语一致性检查、盲审匿名、评阅意见逐条回复。
写硕博学位论文时很实用。该仓库目前没有声明开源许可证，只能个人使用，不能修改后再分发。
对照 ICLR、ICML、NeurIPS 的 Oral 论文，学习它们如何讲故事、组织贡献和安排实验，给出具体的修改建议。
适合学习“好论文长什么样”。该仓库没有声明开源许可证。
投稿前从整体逻辑、写作细节、英文语法、LaTeX 格式、图表质量五个方面模拟审稿，按严重程度分级给出问题。
和本站的 submission-check 配合：它看内容和表达，submission-check 用脚本查格式、参考文献和 PDF。
面向 CV、NLP、ML 会议论文的投稿前压力测试：模拟多位审稿人对论文提出质疑，再给出修改建议。
模拟审稿只能帮你提前发现问题，不能预测录用结果。
分析审稿人的关注点，针对每条意见推荐回应策略（不直接写整篇回复），可以参考论文中的证据。
和本站的 rebuttal 技能互补：先用它想策略，再用 rebuttal 整理计划和起草。
面向 AI、CV、NLP、机器人方向论文的 rebuttal 工作流：整理论文、代码、审稿意见和会议规则，分析审稿人立场，安排补实验，起草回复。
会在项目里建立状态文件夹记录进展，适合 rebuttal 期间多次修改。
对参考文献做多数据源交叉核对，逐字段比较作者、标题、年份、卷期、页码，可以和 Zotero 同步修正。
和本站的 cite-verify 目的相同；它核对的字段更多，cite-verify 用脚本批量运行、偏计算机领域。
用附带的脚本到 Crossref、Semantic Scholar、arXiv、PubMed 核对参考文献是否存在、元数据是否一致。
另一种参考文献核验实现，可以和 cite-verify 交叉验证。
帮助审稿人起草有依据、有建设性的审稿意见：检查结论和证据、方法、统计、可复现性和引用。
给别人审稿时，不要把未发表的稿件上传到会议或期刊不允许的 AI 服务，先看审稿规定。
根据论文或读书笔记生成中文学术 PPT，带原文图片和演讲备注，适合组会讲论文。
生成后按自己的理解调整，讲的时候要能回答每一页的问题。
把一周的读论文、实验进展、调试记录和下周计划整理成中文周报或组会提纲。
周报的价值在于自己梳理，生成后至少把“遇到的问题”和“需要的帮助”改成自己的话。
创建、读取、编辑 PowerPoint 文件。
Anthropic 官方技能。它不是开源许可，使用受 Anthropic 服务协议约束，适合在 Claude 中使用。
创建和改进技能，并测试技能能否在该用的时候被触发。
想把课题组自己的流程写成技能时，先用它起草，再参考本站的“定制成课题组的技能”。
读取 PDF 中的文字和表格、合并拆分 PDF、填写表单等。
Anthropic 官方技能，不是开源许可，使用受 Anthropic 服务协议约束。
安装前请注意
技能会以 Agent 的全部权限运行，包括读写文件、执行命令。安装任何第三方技能之前：
- 读一遍它的
SKILL.md，看它会让 Agent 做什么； - 带脚本的，看一眼脚本会访问哪些网址、执行哪些命令；
- 需要 API Key 的，确认 Key 会发到哪里；
- 优先选择许可证清楚、仍在维护、星标和使用者较多的项目。
不收录的类型
- 降低 AIGC 检测率、“去 AI 味”以规避检测的技能：目的在于让检测工具识别不出 AI 生成的内容，和期刊、会议要求如实披露 AI 使用的规定相冲突。语言润色可以用正常的润色技能，按要求披露即可。
- 通过机构账号批量下载全文的技能：批量下载可能违反数据库和出版社的使用条款，导致学校的访问权限被封。需要全文时通过图书馆正常渠道获取。
- 一键从选题生成整篇论文的技能：生成的内容（包括实验结果和参考文献）无法保证真实，作者也难以对全文负责。这类工具可以用来学习论文结构，但不要用来产出投稿稿件。
想推荐一个技能？欢迎在 GitHub 上提 Issue，或者发邮件告诉我们，见关于。