全部技能

19 个技能按科研流程分为六组。标“脚本”的技能带有可以直接运行的 Python 脚本，检查结果可以复核；标“说明”的技能只有说明文字，由 Agent 按步骤完成。

跟踪与阅读

arxiv-digest脚本

每日论文速递

按你的研究方向，从当天 arXiv 新论文和 Hugging Face 热门论文中筛出相关的，每篇写一句中文总结。

paper-reading说明

论文精读笔记

先判断论文是建模与算法类还是方法与系统类，按对应的读法整理笔记，最后回答七个研究者视角的问题。

做实验

gpu-pick脚本

共享服务器选卡

在课题组的共享 GPU 服务器上看清每张卡被谁占着，选出空闲的卡并设置好 CUDA_VISIBLE_DEVICES，提醒占着显存却不计算的进程。

repro-log脚本

复现记录与复现报告

复现论文时先定目标和级别，用脚本记录硬件、驱动、软件版本和代码提交，最后把复现结果和论文数字放在一张表里分析差距。

sim-scaffold脚本

调度仿真器脚手架

为调度、资源分配类论文生成可运行的仿真器骨架（RL 风格接口、5 种对比算法、多种子实验和自查测试），再照着论文的系统模型逐项修改。

serve-bench脚本

大模型服务压测

按泊松到达的请求速率压测 OpenAI 兼容接口，测 TTFT、TPOT、端到端延迟和吞吐，输出 P50/P99，保存每个请求的原始结果。

pod-timing脚本

Pod 启动耗时测量

把 Kubernetes Pod 的启动耗时拆成调度、拉取镜像、容器开始运行、就绪几段，镜像下载时间从事件中读取，避开 kube_pod_start_time 的坑。

bench-audit脚本

实验代码体检

静态检查测速代码中 GPU 计时没同步、计时包含模型加载、没有预热、没固定种子、只报平均值等问题，再对照清单检查实验设计。

分析结果

results-table脚本

实验结果统计与制表

从原始结果计算均值 ± 标准差、P99、置信区间，和基线做 Welch t 检验，输出 Markdown 或 LaTeX 表格，最好的加粗、次好的加下划线。

paper-figure脚本

论文配图

按会议模板的栏宽画出尺寸和字号准确的数据图，避免 Type 3 字体，配色黑白打印也能区分；检查已有配图的字体、尺寸和分辨率。

写论文

related-work-matrix说明

相关工作对比矩阵

把一组相关论文整理成对比表（问题设定、方法、假设、实验、局限、与本文的区别），再按类别起草相关工作段落。只用你提供或核实过的论文。

latex-lint脚本

LaTeX 写作规范检查

按论文写作规范检查 LaTeX 源文件，33 条规则，每条结果带文件、行号和对应的规范条款。

cite-verify脚本

参考文献真实性核对

逐条到 Crossref、OpenAlex、arXiv、DBLP 检索 BibTeX 条目，找出查不到（可能是 AI 编造的）和作者、年份对不上的参考文献。

bib-tidy脚本

BibTeX 整理

找出重复条目、缺字段、同一会议的不同写法、没有保护的缩写、引用了 arXiv 版本的已发表论文，把安全的修改写到新文件。

投稿与审稿

ccf-deadline脚本

CCF 会议截稿时间

查询 CCF 推荐会议的截稿时间，统一换算成北京时间并显示倒计时，可以按等级和领域筛选，导出日历文件。

submission-check脚本

投稿前检查

先确认会议要求，再依次运行 LaTeX 规范检查、参考文献核对、编译后 PDF 检查（页数、纸张、字体、??、匿名），最后对照投稿清单。

rebuttal说明

审稿意见回复

把审稿意见拆成独立的问题并分类、排优先级，列出补实验计划，再起草会议 rebuttal 或期刊回复信。补实验的结果用占位符，绝不编造。

周报与申报

weekly-report脚本

周报和组会进展

用脚本收集一周的 git 提交、改动的文件、实验结果和笔记，按“本周完成 / 遇到的问题 / 下周计划 / 需要的帮助”整理成周报或组会提纲。

proposal-zh说明

大创申报书与开题报告

帮学生打磨大创申报书、开题报告和竞赛项目书：先问清真实想法和已有基础，再搭结构，检查研究现状、内容、技术路线、创新点、进度之间是否对得上。

一次装上全部技能

装到当前项目（.claude/skills/），macOS / Linux

curl -LO https://skills.bnuai.com/download/research-skills.zip && mkdir -p .claude/skills && unzip -o research-skills.zip -d .claude/skills

装到个人目录，所有项目都能用，macOS / Linux

curl -LO https://skills.bnuai.com/download/research-skills.zip && mkdir -p ~/.claude/skills && unzip -o research-skills.zip -d ~/.claude/skills

装到当前项目，Windows PowerShell

Invoke-WebRequest https://skills.bnuai.com/download/research-skills.zip -OutFile research-skills.zip; Expand-Archive research-skills.zip -DestinationPath .claude\skills -Force

压缩包从本站下载，不需要 Node.js 或 GitHub。带脚本的技能需要 Python 3.9 以上。更新时重新下载解压、覆盖原文件夹即可。

技能之间怎么配合

• 读论文：arxiv-digest 每天筛出相关的新论文，感兴趣的用 paper-reading 精读，几篇放在一起用 related-work-matrix 对比。
• 做实验：在共享服务器上先用 gpu-pick 选卡；复现时用 repro-log 记录环境和过程；调度类论文用 sim-scaffold 搭仿真器；推理服务用 serve-bench 压测，容器调度用 pod-timing 测启动耗时；测速代码写完用 bench-audit 体检。
• 分析结果：用 results-table 从原始结果统计、做显著性检验、生成表格，用 paper-figure 画图。
• 写论文：边写边用 latex-lint 检查规范，参考文献先用 cite-verify 核对真假，再用 bib-tidy 整理格式。
• 投稿：用 ccf-deadline 排时间，截稿前用 submission-check 全面检查，收到审稿意见用 rebuttal。
• 日常：每周用 weekly-report 写周报；申报大创、写开题报告时用 proposal-zh。

所有技能共同遵守的原则

1. 不编造：数字、实验结果、参考文献只能来自真实的数据和检索结果，不确定的地方标出来。
2. 作者负责：Agent 给的是检查结果和初稿，判断和定稿是作者的事。
3. 先汇报再修改：除非用户要求，技能只汇报问题，不直接改论文和代码。
4. 保护未公开的内容：提醒用户不要把未发表的论文、审稿意见、组内数据上传到不允许的服务。