全部科研技能

该技能指导如何将复杂科学研究转化为适合非专业受众的吸引人内容，包括新闻稿、通俗摘要、社交媒体帖子和博客文章等格式。

该技能用于创建14种技术和产品图表（架构图、流程图、序列图等），输出为含内嵌SVG的独立HTML文件，内置可定制的编辑设计系统，支持标注和手绘效果。

该技能使用Python库pdfplumber分析施工PDF图纸，提取尺寸、注释、符号和标题栏信息，支持工程量统计与设计质量检查，并提供报告和图纸目录生成功能。

一个用于 SEO 和 AEO 关键词研究的技能，包括关键词难度分级、蚕食检查和内容地图生成。

该技能通过本地Python脚本将FigureSpec JSON规格转换为出版级SVG矢量图，适用于科研论文中的架构图、工作流和管道图，输出确定、可编辑，无需联网或API密钥。

该技能提供完整的科研数据可视化指南，涵盖图表选择指南、Python 代码模板（静态与交互式）、设计原则及无障碍性要点，帮助用户创建清晰有效的图表。

该技能提供创建、编辑和分析 Word 文档（.docx）的完整工作流，涵盖文本提取、XML 直接编辑、修订追踪和文档转换等功能。

该技能用于批量处理文献文件夹，提取标题、摘要、关键词、方法、结论和评论，并生成汇总 Markdown 和结构化 CSV 文件，辅助文献综述与注释管理。

本技能提供一种回退机制：当主代码沙箱（execute_code_sandbox）因缺少 openpyxl 等库而失败时，将任务委托给 shell_agent。shell_agent 可自主安装依赖、编写代码、自动纠错并验证输出，适合创建或修改 Excel 文件的复杂场景。

该技能为自然科学和工程任务提供科学软件路由和执行指南，通过bash_exec进行实际计算，并使用artifact.science构建可审计的科学证据图。包含169个科学软件包的索引。

创建用于概念、架构、流程和白板演示的 SVG/HTML 或 Excalidraw 图表。

提供一套可重复的评分量表，用于从问题、文献、方法、数据、分析、结果、局限性、写作和引用等九个维度对学术稿件进行结构化评估，并输出包含具体修改建议的报告。

提供从学术数据库搜索（Google Scholar、PubMed）到 BibTeX 引文格式化与验证的完整工作流，支持 DOI/PMID/arXiv 元数据提取，确保引用准确性与规范化。

提供结构化同行评审格式的学术论文分析，包括论文元数据提取、深度阅读、方法评估、贡献评价和文献定位。生成包含优缺点、评分和建议的综合评审报告。

分析用户提供的专利附图，分配参考标号，生成正式的附图说明和标号索引，用于专利文档。

该技能将原始指标和分析转化为可视化图表，并发布为可共享的 HTML 报告，利用 Google Cloud Storage 托管，适用于需要生成并分享数据分析结果的科研场景。

Matplotlib 是 Python 的基础可视化库，在科研绘图中广泛使用。本技能提供了全面的 Matplotlib 使用指南，涵盖 pyplot 和面向对象接口、多种图表类型、自定义样式、子图布局、3D 绘图、导出设置及常见问题解决。适用于论文图表、数据分析、科学发表等场景。包含示例脚本 plot_template.py 和样式配置器 style_configurator.py。

提供演示文稿结构、叙事设计、视觉层次和观众互动方面的专业策略，强调金字塔原理、一页一观点、数据可视化和排练等关键方法。

该技能可用于使用LaTeX创建和修改学术研究海报，涵盖beamerposter、tikzposter和baposter包，包括布局、排版、颜色、打印尺寸、图形放置、二维码、编译和印刷就绪PDF检查等。

该技能自动化了 LaTeX 论文在不同出版商模板之间的转换，包括提取、注入、格式修复和编译，以减少手动操作。

该技能提供了一套完整的 .docx 文档处理方案，包括新建（使用 docx-js）、编辑（解包/编辑XML/重新打包）、格式设置、修订和批注管理等功能，并整合了 pandoc、LibreOffice 等外部工具。

生成多种学术格式的参考文献和引用，支持从URL或文本提取信息。

此技能用于全面的 PDF 操作，包括读取、提取、拆分、合并、旋转、水印、表单填写、OCR 和创建，并强调结果验证。

该技能提供全面的 LaTeX 研究海报制作指导，涵盖 beamerposter、tikzposter、baposter 三种主流模板，包括布局设计、内容规划、AI 图形生成与质量检查等。强调防止内容溢出、字体大小与图形简洁性等关键最佳实践，并通过自动化脚本辅助生成示意图和审核 PDF。