nature-skills：科研写作与绘图神器
nature-skills 提供符合 Nature 论文学术表达和科研绘图的技能包，帮助科研人员高效完成论文写作、绘图和审稿等任务。
1. 项目背景与价值：Nature Skills 的设计理念
本章要解决的问题是如何理解 Nature Skills 的设计理念及其背后的价值，帮助你更好地利用这个工具进行科研工作。读完之后，你会对项目的起源、核心团队以及它如何促进科研效率有全面的认识。
首先，确保你已经访问了项目的在线网站，并且大致浏览了一下 README 文件的内容。这有助于我们后续讨论的基础一致。
我们先来看一下项目的发起人是谁。项目由袁一哲发起并维护，他是这个项目的灵魂人物，负责整体的设计理念和社区运营。接着是几位核心开发者，比如马昕瑞和胡彬，他们在日常维护和技术实现方面做出了重要贡献。
接下来深入了解一下项目的核心理念。Nature Skills 的设计初衷是为了提供一套可复用的科研技能库，强调实际问题的解决能力、验证的工作流程以及可以直接应用于研究工作的产出物。这意味着无论你是新手还是经验丰富的研究人员，都能从中找到适合自己的工具和方法。
举个例子来说，假设你在撰写一篇论文时遇到了格式规范的问题，你可以直接调用 nature-polishing 这个技能来进行文本润色和格式调整。这不仅节省了大量时间，还能保证最终提交的作品符合期刊的要求。
如果你遇到一些具体的技术难题或者想要定制化的功能怎么办？Nature Skills 的一大亮点就是它的开放性和灵活性。你可以根据自己的需求去修改现有的技能模块，甚至创建全新的技能。更重要的是，在整个过程中不需要深入了解背后的原理和技术细节——只需要简单地输入指令即可完成复杂的工作。
最后谈谈社区部分。Nature Skills 拥有一个活跃的用户群体和支持网络。无论是技术交流还是资源共享，这里都是一个非常好的平台。通过参与社区活动或者提出宝贵的意见建议，你能与其他志同道合的人建立联系，并共同推动这个项目的发展。
完成后你已经得到了对 Nature Skills 项目的全面认识，包括它的设计理念、核心团队成员以及如何在实际科研工作中运用这些工具来提高效率的方法论。
2. 安装指南：多种安装方式详解
本章要解决的问题是如何安装 nature-skills，确保你能够顺利地将这些科研技能集成到你的工作环境中。读完本章后，你将掌握多种安装方式，并能够根据自己的需求选择最适合的安装方法。
首先，你需要确保已经安装了 Node.js 18 或更高版本。如果没有安装，请访问 Node.js 官网 并按照指示进行安装。
使用 npx skills 安装
我们先来看最常用的 npx skills 安装方式。首先，我们需要列出仓库中可安装的技能名称：
npx skills add Yuan1z0825/nature-skills --list这一步会显示出所有可用的技能列表。
接下来，如果你想将所有技能全局安装到 Codex 中，可以运行以下命令：
npx skills add Yuan1z0825/nature-skills --global --agent codex --skill '*' --yes --copy这条命令会将所有的技能添加到 Codex 的全局环境中，并且会包含共享支持包 nature-shared。
如果你只想为当前项目安装某个独立的技能，比如 nature-figure，则可以省略 --global 参数：
npx skills add Yuan1z0825/nature-skills --agent codex --skill nature-figure --yes --copy有时候你可能需要单独安装几个特定的技能加上共享支持包。例如：
npx skills add Yuan1z0825/nature-skills --global --agent codex \
--skill nature-reader --skill nature-shared --yes --copy如果你想一次性将所有技能安装到 CLI 支持的所有代理中，只需运行：
npx skills add Yuan1z0825/nature-skills --all安装完成后，你可以通过以下命令检查已全局安装的技能并更新它们：
npx skills list --global --agent codex --json
npx skills update --global --yes如果只想更新某个特定的技能或仅更新当前项目中的技能，则可以分别使用以下命令：
npx skills update nature-reader --global --yes
npx skills update --project --yes使用 Claude Code 安装
Claude Code 是另一种强大的工具集。如果你还没有安装 Claude Code，可以通过 npm 进行全局安装：
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
claude然后克隆 nature-skills 仓库到一个稳定的本地路径：
mkdir -p ~/ai-skills
cd ~/ai-skills
git clone https://github.com/Yuan1z0825/nature-skills.git为了方便使用常用技能，我们可以创建 Claude Code 的子代理包装器。以 nature-reader 为例：
mkdir -p ~/.claude/agents
cat > ~/.claude/agents/nature-reader.md <<'EOF'
---
name: nature-reader
description: Use for Chinese-English paper reading, figure-aware translation, and source-grounded paper notes.
---
When invoked, first read `~/ai-skills/nature-skills/skills/nature-reader/SKILL.md` and follow it as the governing workflow.
Read supporting files from `~/ai-skills/nature-skills/skills/nature-reader/` and `~/ai-skills/nature-skills/skills/nature-shared/` only when needed.
Do not replace this skill with a generic paper-reading response.
EOF之后在新的 Claude Code 会话中请求使用这个子代理即可：
Use the nature-reader subagent to turn this paper into a Chinese-English Markdown reader.当然你也可以创建 slash command 包装器来简化操作。同样以 nature-reader 为例：
mkdir -p ~/.claude/commands
cat > ~/.claude/commands/nature-reader.md <<'EOF'
Read `~/ai-skills/nature-skills/skills/nature-reader/SKILL.md` first and follow it strictly.
Read directly needed supporting files from `~/ai-skills/nature-
EOF
# 注意：这里的 EOF 后面缺少结束符 'EOF' 和换行符，请补全如下：
cat > ~/.claude/commands/nature-reader.md <<'EOF'
Read `~/ai-skills/nature-skills/skills/nature-reader/SKILL.md` first and follow it strictly.
Read directly needed supporting files from `~/ai-skills/nature-skills/skills/nature-reader/`.
Do not replace this skill with a generic paper-reading response.
EOF
# 然后可以在 Claude Code 中直接使用 /nature-reader 来调用该命令。实战练习
假设你要为一个正在进行的研究项目设置一系列有用的科研辅助工具。你可以先列出所有可用的技能以便挑选合适的工具：
npx skills add Yuan1z0825/nature-skills --list 假设你想一次性获取大部分核心功能并且希望它们能在多个代理之间共享资源和数据结构，则可以选择全局安装所有技能至 Codex:
npx skills add Yuan1z0825/nature-skills \
--global \
--agent codex \
--skill '*' \
--yes \
--copy 接下来确认一下是否正确无误地完成了全局部署:
npx skills list \
--global \
--agent codex \
--json 最后别忘了定期检查是否有新版本发布从而及时更新现有工具集:
npx skills update \
--global \
--yes 这样你就有了一个强大而灵活的基础框架来加速你的研究进程！
本章小结
- 掌握了通过
npx skills工具来管理和添加各种科研相关的自动化任务。 - 学习了如何利用 Git 版控系统配合 Claude Code 创建自定义的工作流。
- 理解了不同类型的代理（如 Codex）之间的区别及其适用场景。
- 探讨了如何高效地组织和维护个人或团队的知识库及自动化工具集合。
3. 快速上手：从安装到使用
本章要解决的问题是如何从零开始使用 nature-skills 来处理科研任务。读完之后，你应该能够熟练地安装和使用基本的科研技能，并通过一些简单的示例来加深理解。
前置条件
确保你已经在上一章成功完成了全局安装，并且你的 Codex 代理已经加载了所需的技能。你可以通过以下命令检查已安装的技能列表：
npx skills list --global --agent codex --json第一步操作：启动一个新的任务
假设你想让 Codex 读一篇论文并生成中英文对照的 Markdown 文件，可以按照以下步骤进行操作：
echo "把这篇 PDF 做成图文对应的中英文对照 Markdown reader。" | npx skills run --agent codex --skill nature-reader path/to/your/paper.pdf预期结果：Codex 将开始处理你的 PDF 文件，并生成一个包含中英文对照内容的 Markdown 文件。
注意事项与常见错误
- 如果文件路径不正确，系统会提示找不到文件，请仔细检查路径拼写。
- 如果 PDF 文件格式复杂或者图片较多，处理时间可能会较长，请耐心等待。
- 如果遇到权限问题，请确保你有读取该文件的权限。
示例场景：润色论文段落
假设你有一段中文需要改写成符合 Nature 风格的英文，可以这样做：
- 打开终端或命令行工具。
- 输入以下命令，并将
"这里是你想要润色的中文段落"替换为你要润色的实际内容：
echo "把这段中文改写成 Nature 风格英文，保持学术含义不变。" | npx skills run --agent codex --skill nature-polishing "这里是你想要润色的中文段落"预期结果：Codex 将返回一段经过润色、符合 Nature 风格的英文文本。
实战演练：生成文献汇报 PPT
如果你想基于某篇论文生成一份用于组会汇报的 PPT，可以参考如下步骤：
- 准备论文文件（PDF 或其他格式）。
- 运行相应技能：
echo "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。" | npx skills run --agent codex --skill nature-paper2ppt path/to/your/paper.pdf预期结果：系统将自动生成一份包含关键内容和图表注释的 PowerPoint 汇报材料。
本章小结
- 学会了如何通过简单指令启动不同的科研技能。
- 理解了如何根据具体需求选择合适的技能，并传递必要的参数。
- 掌握了一些常见的错误排查技巧和注意事项，提高了使用的效率和准确性。
4. 技能索引：常用技能及其用途
本章要解决的问题是如何利用 nature-skills 中的各种技能来高效地完成科研任务。读完本章后，你将能够熟练掌握常用的科研技能及其具体应用场景。
前置条件：你需要已经完成了 nature-skills 的安装，并且熟悉基本的操作流程。
第一步：了解基本技能列表
首先，我们需要查看 nature-skills 提供的所有技能。打开终端并导航到你的 nature-skills 项目目录：
cd ~/ai-skills/nature-skills
ls skills/你会看到类似以下的文件夹列表：
nature-reader nature-response nature-reviewer ...每个文件夹代表一个不同的技能。
第二步：选择合适的技能
假设你想生成一篇论文的中文组会汇报 PPT。你可以使用 nature-presentation 技能。首先，确保你有一个目标论文的 PDF 文件。
第三步：使用技能
我们可以直接在 Claude Code 中调用这个技能。如果你按照之前的步骤设置了 subagent，只需输入以下指令：
Use the nature-presentation subagent to create a Chinese group meeting presentation from this paper.如果没有设置 subagent，可以手动指定技能路径：
Read `~/ai-skills/nature-skills/skills/nature-presentation/SKILL.md` first and follow it strictly.
Read directly needed supporting files from `~/ai-skills/nature-skills/skills/nature-presentation/`.第四步：处理输出
Agent 处理完成后，会在当前工作目录下生成一个包含 PPT 内容的 Markdown 文件和其他辅助文件。你可以使用 Pandoc 将其转换为 PowerPoint 文件：
pandoc output/presentation.md -o presentation.pptx示例场景
假设你要精读一篇关于深度学习模型压缩的研究论文，并希望生成一份详细的 Paper Card 来审查其方法和结论的有效性。你可以这样做：
- 打开 Claude Code 并输入以下指令：
Use the nature-paper-card subagent to review this paper comprehensively. - 提供论文的 PDF 文件或其他相关信息。
- Agent 将按照预定义的工作流进行处理，并生成 Paper Card 和相关的审核报告。
注意事项
- 确保提供的源材料质量高且完整，以便 Agent 更准确地执行任务。
- 如果遇到错误提示，请检查是否正确指定了文件路径或技能名称。
- 对于复杂的任务，可能需要多次迭代调整提示词以获得最佳结果。
本章小结
- 如何列出并识别
nature-skills中的所有可用技能。 - 如何在 Claude Code 中调用特定的科研技能。
- 如何处理和利用 Agent 输出的结果。
- 在实际应用中需要注意的一些细节和技巧。
5. 实际应用案例：解决科研中的常见问题
本章要解决的问题是如何使用 nature-skills 中的 nature-paper-card 技能来精读一篇科研论文，并生成详细的 Paper Card 来审查其方法和结论的有效性。通过本章的学习，你将能够掌握如何高效地分析和评估一篇论文的核心内容。
首先，确保你已经完成了 nature-skills 的安装，并且已经在 Claude Code 中设置了相应的 subagent。如果你还没有设置好，可以参考上一章的内容重新配置一下。
第一步：准备输入材料
我们需要准备一份完整的 PDF 论文或者其他形式的信息作为输入。这里假设你已经有了一个名为 deep_learning_compression.pdf 的文件。
第二步：打开 Claude Code 并调用 nature-paper-card
打开你的终端或命令行工具，启动 Claude Code：
claude然后，在 Claude Code 的交互界面中输入以下指令来调用 nature-paper-card 技能：
Use the nature-paper-card subagent to review this paper comprehensively.接下来，你需要提供论文的具体信息。在这里，我们可以直接指定 PDF 文件的路径：
Provide the path to the PDF file: deep_learning_compression.pdf第三步：等待处理并检查输出
Agent 会自动处理你的请求。它会先调用自带的脚本来准备论文材料，然后根据不同的引用模式生成 Paper Card 和审计报告。
处理完成后，你会在当前目录下看到一些新生成的文件，比如 paper-card.md 和 audit-report.json。这些文件包含了对论文的详细分析和审查结果。
典型输出目录结构如下：
workdir/
├── source_bundle.json
├── paper-card.md
├── audit-report.json
└── rendered-pages/ # 渲染后的页面图片（如果有）阅读 paper-card.md
打开生成的 paper-card.md 文件，可以看到详细的 Paper Card 内容。Paper Card 包含了以下几个部分：
- 研究背景
- 研究问题
- 研究方法
- 关键实验
- 主要结论
- 未验证的部分
- 潜在改进方向
- 后续研究建议
每个部分都经过仔细审查和总结，可以帮助你更好地理解和评估论文的质量和贡献。
检查 audit-report.json
此外，audit-report.json 文件包含了更详细的审计信息。你可以使用任何文本编辑器或编程语言解析这个 JSON 文件来获取更多细节。
注意事项
- 确保提供的源材料质量高且完整，以便 Agent 更准确地执行任务。
- 如果遇到错误提示，请检查是否正确指定了文件路径或技能名称。
- 对于复杂的任务，可能需要多次迭代调整提示词以获得最佳结果。
示例场景
假设我们要精读一篇关于深度学习模型压缩的研究论文，并希望生成一份详细的 Paper Card 来审查其方法和结论的有效性。我们可以按照上述步骤操作：
- 准备好 PDF 文件
deep_learning_compression.pdf。 - 启动 Claude Code 并调用
nature-paper-card技能。 - 提供 PDF 文件路径。
- 等待处理并查看生成的
paper-card.md和audit-report.json文件。
通过这样的过程，我们可以系统地分析和评估这篇论文的方法论、实验设计以及结论的有效性。
本章小结
- 如何准备输入材料以供
nature-paper-card处理。 - 在 Claude Code 中调用并使用
nature-paper-card技能。 - 解读生成的 Paper Card 和审计报告文件。
- 注意事项及调试技巧。
6. 提示词技巧：优化任务执行效果
本章要解决的问题是如何通过优化提示词来提高 nature-skills 中各项任务的执行效果。读完本章后，你将能够编写更有效的提示词，从而获得更好的任务结果。
前置条件
- 你已经完成了项目的安装，并熟悉如何在 Claude Code 或 Codex 中调用技能。
- 你知道基本的科研写作和绘图需求。
第一步：明确你的具体需求
首先，你需要明确你想实现的具体目标。比如，你是想生成高质量的文献综述，还是润色一段论文？不同的任务需要不同的提示词策略。
示例
假设你要生成一篇关于量子计算的文章摘要。
第二步：选择合适的技能
根据你的需求选择最合适的技能。可以通过以下命令列出所有可用的技能：
npx skills add Yuan1z0825/nature-skills --list在这个例子中，我们可以使用 nature-summary 技能来生成摘要。
第三步：编写提示词
编写清晰、具体的提示词是至关重要的。一个好的提示词应该包括以下几个部分：
- 任务类型：告诉 Agent 你需要它做什么。
- 输入数据：指定输入文件或文本。
- 格式要求：说明你希望得到的结果格式。
- 额外要求：如果有特殊要求（如遵循某个风格或包含某些关键词），在这里注明。
示例提示词
使用 `nature-summary` 技能，将这篇名为 `quantum_computing_paper.pdf` 的论文总结成一段不超过300字的摘要，采用Nature期刊的标准格式，并确保涵盖研究的主要贡献和未来方向。第四步：执行任务并调整提示词
提交提示词后，观察生成的结果是否符合预期。如果不满意，可以调整提示词并重新尝试。
可能遇到的问题及解决办法
- 结果不符合预期：检查你的提示词是否有遗漏的信息或模糊的地方。
- 格式不对：明确指出所需的格式标准，并提供一些示例。
- 缺少关键信息：在提示词中增加对关键信息的要求，并提供相关的背景资料。
示例调整后的提示词
使用 `nature-summary` 技能，将这篇名为 `quantum_computing_paper.pdf` 的论文总结成一段不超过300字的摘要。摘要应采用Nature期刊的标准格式，并涵盖研究的主要贡献、实验方法、主要发现和未来研究方向。请确保提及量子比特数量和超导电路技术的应用情况。第五步：反复测试和完善
不断试验不同的提示词组合，找到最适合你需求的那个。记住，良好的结果往往需要几次迭代才能达到最佳效果。
实战演练
假设我们继续改进之前的摘要生成任务：
- 首次尝试后发现摘要太长且缺乏细节。
- 调整提示词以缩短长度并增加细节描述。
- 再次运行技能并检查结果是否有所改善。
通过以上步骤，你应该能够显著提升使用 nature-skills 进行科研写作和绘图的效果。
本章小结
- 如何明确具体的需求并选择合适的技能。
- 编写清晰、具体的提示词的重要性及其组成部分。
- 如何根据反馈调整和优化提示词以获得更好的结果。
- 不断试验和完善的必要性。
7. 常见问题与解决方案：避免使用过程中的陷阱
解决科研过程中常见的问题和错误是我们提高效率和准确性的关键。本章将帮助你识别并解决使用 nature-skills 时可能遇到的各种陷阱，从而更好地利用这款工具进行科研写作和绘图。
在开始之前，请确保你已经按照前面章节的指导成功安装并配置好了 nature-skills，并且熟悉了一些基本的操作流程。
常见问题及解决方案
1. 安装失败或无法启动
问题描述：在安装过程中出现错误信息，导致无法正常使用 nature-skills。
解决方案：
- 检查 Node.js 版本：确保你安装的是 Node.js 18 或更高版本。你可以通过以下命令检查当前版本：
node -v - 重新安装依赖：有时候缓存可能导致安装失败。尝试清除 npm 缓存后再重新安装：
npm cache clean --force npx skills add Yuan1z0825/nature-skills --global --agent codex --skill '*' --yes --copy
2. 提示词无效或返回结果不符合预期
问题描述：提供的提示词没有得到预期的结果，可能是由于格式不正确或缺少关键信息。
解决方案：
- 明确格式标准：确保你的提示词遵循正确的格式。例如，对于摘要生成任务，你需要指定输出长度、包含的内容等。
- 添加关键信息：在提示词中提供尽可能详细的信息。比如，在生成文献汇报 PPT 的时候，应该明确指出需要保留的关键图件和来源标注。
示例调整后的提示词
使用 `nature-summary` 技能，将这篇名为 `quantum_computing_paper.pdf` 的论文总结成一段不超过300字的摘要。摘要应采用Nature期刊的标准格式，并涵盖研究的主要贡献、实验方法、主要发现和未来研究方向。请确保提及量子比特数量和超导电路技术的应用情况。3. 处理大量数据时性能下降
问题描述：处理大型文件或复杂任务时，响应速度变慢甚至卡顿。
解决方案：
- 分批处理数据：将大型文件拆分成多个部分分别处理。例如，可以先处理摘要部分，然后再处理详细的图表分析。
- 优化系统资源分配：关闭不必要的后台程序以释放更多内存和CPU资源。
4. 输出结果难以理解和使用
问题描述：生成的结果过于冗长或者结构混乱，难以从中提取有用信息。
解决方案：
- 简化提示词要求：尽量减少不必要的细节要求，让结果更加简洁明了。
- 多次迭代优化提示词: 根据初次结果反馈不断调整提示词直到满意为止。
实战演练
假设我们在使用 nature-paper-card 技能精读一篇PDF论文时遇到了一些困难：
首次尝试后发现生成的 Paper Card 内容杂乱无章且缺乏条理性。
解决方案：
- 调整提示词以增强结构性要求。例如:
使用 `nature-paper-card` 精读这篇 PDF，生成中文 Paper Card。 结构清晰地列出每个部分的内容，并突出显示关键结论和支持它们的具体证据。
- 调整提示词以增强结构性要求。例如:
再次运行技能后发现某些实验细节未被充分阐述。
解决方案：
- 修改提示词以增加对实验细节的关注度:
使用 `nature-paper-card` 精读这篇 PDF，生成中文 Paper Card。 特别注意每个实验的设计目的、实施方法以及得出的数据支持结论的部分。
- 修改提示词以增加对实验细节的关注度:
通过以上步骤，我们可以逐步改进输出的质量并使其符合我们的需求。
本章小结
- 如何识别并解决安装失败或无法启动的问题。
- 怎样修正无效或不符合预期的提示词以获得更好的结果。
- 对于大数据量任务如何优化性能表现防止卡顿现象发生。
- 针对难以理解或使用的输出结果采取何种策略加以改善。
FAQ
问题：安装过程中遇到 Node.js 版本过低的问题怎么办？
答：确保你的系统上安装的是 Node.js 18 或更高版本。你可以通过以下命令检查当前版本：
node -v若版本过低，请访问 Node.js 官方网站 下载最新版本进行安装。
问题：如何列出所有可用的 nature-skills 技能？
答：使用以下命令可以列出所有可安装的 nature-skills 技能名：
npx skills add Yuan1z0825/nature-skills --list问题：为什么某些技能无法正常工作？
答：部分技能可能依赖于 Python、R、浏览器或其他运行时环境。请根据具体技能的要求，在项目的文档中找到相应的配置步骤，并手动设置相关依赖。
问题：如何将 nature-skills 更新到最新版？
答：你可以通过以下命令更新全局安装的所有技能：
npx skills update --global --yes若只想更新某个特定技能，比如 nature-reader，则执行：
npx skills update nature-reader --global --yes问题：与其他类似工具相比，nature-skills 的优势是什么？
答：nature-skills 强调真实问题解决能力、可验证的工作流及直接使用的科研成果。它不仅提供了丰富的预设技能，还允许用户根据需求自定义和扩展。此外，其设计理念已被国际顶级AI机构认可和借鉴，证明了其在科研辅助领域的有效性与创新性。
问题：我在使用 Claude Code 安装 nature-skills 后发现某些功能失效了，该如何处理？
答：建议按照官方推荐的方式为常用技能创建 Claude Code subagent wrapper，并确保指向正确的本地 SKILL.md 文件路径。避免直接使用 scripts/update-codex-skills.sh 脚本同步到 Codex 的默认路径，以防破坏原有的目录结构和资源引用关系。
