Skills 指南
本页由
python3 scripts/generate_skill_docs.py基于skills/registry.yaml自动生成，请不要手工编辑。
这一页是面向使用者的 skills/ 全景说明。
它主要回答这些问题：
- 当前研究问题应该落在哪个 stage？
- 每个 stage 里到底包含哪些能力？
- 哪些 skill 是 canonical、会被系统自动注入？
- 哪些 markdown 文件只是补充卡片或 Stage-I 镜像目录，不应该和主 skill 混在一起理解？
Canonical Source
系统自动路由的 canonical skill 列表以 skills/registry.yaml 为准；这一页是在它基础上的用户版说明。 用户界面会直接读取其中的 display_name、when_to_use、summary_zh、display_name_zh 和 when_to_use_zh。
使用者应该怎样理解 skills/
- workflow 命令，例如
/paper、/lit-review、/code-build，是用户入口。 - Task ID，例如
B2、F3、I6，是 contract 层的标准工作单元。 - skill 是 orchestrator 在后台通过
required_skills和required_skill_cards注入的可复用执行规格。
所以，大多数使用者并不需要手工挑选 skills/*.md 去逐个执行。 你通常只需要选择：
- 一个 workflow 入口，或
- 一个 Task ID（通过
task-plan/task-run）。
然后系统会自动决定应该加载哪些 skill。
如果你需要看精确命令参数，去 CLI 参考。 如果你需要理解运行时 Agent 与 Skill 如何协同，去 Agent + Skill 协同。 如果你要修改系统本身，去 扩展 Research Skills。 如果你更关心“系统综述 / qualitative paper / methods paper / 审稿回复”这种真实场景怎么选路径，请看 任务场景。
先记住几个边界
- 当前 internal skill registry 已覆盖
A到K的实际 routed stages，其中J_proofread、K_presentation和Z_cross_cutting都是一级 stage。 skills/下面有一部分文件是补充卡片，还有一部分是 Stage-I 代码链路的镜像目录；它们都很有用，但不等于“独立的 canonical routed skill”。
Stage 总览
| Stage | 关注点 | Skill 数量 | 使用者最常见的问题 |
|---|---|---|---|
A_framing | 选题、问题、理论、gap、期刊定位 | 6 | “我的研究问题和贡献到底是什么？” |
B_literature | 检索、筛选、提取、引文、文献地图 | 9 | “文献怎么系统找、系统筛、系统整理？” |
C_design | 研究设计、变量、稳健性、数据可得性 | 9 | “这个研究该怎么设计和 operationalize？” |
D_ethics | IRB、隐私、治理 | 3 | “伦理与数据合规材料要怎么准备？” |
E_synthesis | 证据综合、质量评估、发表偏倚 | 5 | “已有证据要怎么整合和评级？” |
F_writing | 结构、结果解释、表格、图、摘要 | 7 | “如何把分析结果写成论文？” |
G_compliance | PRISMA、报告规范、学术语气 | 3 | “论文是否已经满足提交前规范？” |
J_proofread | AI 痕迹检查、人声化改写、相似度、终稿校对 | 4 | “怎么在投稿前去 AI 痕迹并做终稿校对？” |
H_submission | 投稿包、回复审稿、模拟评审 | 7 | “投稿前后怎么打包和应对审稿？” |
I_code | 学术代码、统计、可复现性 | 10 | “研究代码如何实现、审查、复现？” |
K_presentation | 学术报告、幻灯片规划、Slidev、Beamer | 4 | “怎么把论文变成一个可讲、可答辩的学术报告？” |
Z_cross_cutting | 元数据、多模型协作、自我批判 | 4 | “哪些能力是跨阶段通用的？” |
按 Stage 看 Canonical Skills
A. Framing
当你还在定义研究问题、理论锚点、贡献定位、目标期刊时，用 Stage A。
| Skill | 中文名 | 适用场景 | 产出类型 |
|---|---|---|---|
question-refiner | 研究问题精炼 | 当选题还模糊、范围过大或研究问题不可执行时使用。 | RQSet |
contribution-crafter | 贡献提炼 | 当引言需要点明主要贡献，或需要为文章定位和强调创新点时使用。 | ContributionStatement |
hypothesis-generator | 假设生成 | 当你需要把研究问题转成可检验假设或 propositions 时使用。 | HypothesisSet |
theory-mapper | 理论映射 | 当你需要概念图、理论框架或机制关系图时使用。 | TheoreticalFramework |
gap-analyzer | 研究空白分析 | 当你需要从已有文献中证明 novelty 和贡献空间时使用。 | GapAnalysis |
venue-analyzer | 期刊匹配分析 | 当研究方向已较清楚，需要判断目标期刊或会议匹配度时使用。 | VenueAnalysis |
B. Literature
当你要构建某个主题的文献基础，尤其是系统综述或可复现检索流程时，用 Stage B。
| Skill | 中文名 | 适用场景 | 产出类型 |
|---|---|---|---|
academic-searcher | 学术检索 | 当你需要可复现的检索式、数据库搜索和 search log 时使用。 | SearchQueryPlan, SearchResults, SearchLog |
paper-screener | 文献筛选 | 当你需要按纳入排除标准筛选文献并留下决策记录时使用。 | ScreeningDecisionLog, PRISMAFlowData |
paper-extractor | 论文提取 | 当你需要把入选论文转成结构化笔记和 extraction table 时使用。 | ExtractionTable, PaperNotes |
citation-snowballer | 引文滚雪球 | 当已有种子文献但覆盖还不够时使用。 | SnowballLog |
fulltext-fetcher | 全文获取 | 当你已找到候选论文但缺少全文时使用。 | FullTextStatus |
citation-formatter | 引文格式化 | 当写作前需要统一 bibliography、citekey 和引文格式时使用。 | Bibliography |
concept-extractor | 检索概念提取 | 当检索概念不稳定，需要补 controlled vocabulary 和 Boolean 术语时使用。 | ConceptMap |
literature-mapper | 文献地图 | 当你需要重组文献流派、机制簇和开放问题时使用。 | LiteratureMap |
reference-manager-bridge | 文献管理器桥接 | 当你需要与 Zotero、Mendeley 或 EndNote 双向交换文献时使用。 | Bibliography, RISExport, CSLJSONExport |
C. Design
当问题已经较清楚，下一步变成“怎么设计研究、怎么找数据、怎么定义变量”时，用 Stage C。
| Skill | 中文名 | 适用场景 | 产出类型 |
|---|---|---|---|
study-designer | 研究设计 | 当研究问题已清楚，需要搭建设计、测量和分析方案时使用。 | DesignSpec, AnalysisPlan, DataManagementPlan, Instruments, Preregistration |
rival-hypothesis-designer | 竞争解释设计 | 当你需要主动处理替代解释和 competing theories 时使用。 | RivalHypotheses |
robustness-planner | 稳健性规划 | 当经验设计需要预先规定稳健性和敏感性分析时使用。 | RobustnessPlan |
dataset-finder | 数据集搜寻 | 当你不确定有哪些可行数据源和获取路径时使用。 | DatasetPlan |
variable-constructor | 变量构造 | 当你需要把抽象构念落成可审计变量和编码规则时使用。 | VariableSpec |
data-dictionary-builder | 数据字典构建 | 当需要为数据集建立权威的变量定义和编码手册时使用。 | DataDictionary |
data-management-plan | 数据管理计划 | 当需要按资助方或机构要求编写 DMP 时使用。 | DataManagementPlan |
prereg-writer | 预注册撰写 | 当需要在数据收集前锁定假设、设计和分析计划时使用。 | Preregistration |
variable-operationalizer | 变量操作化 | 当需要选择或设计测量工具、从构念到变量做 traceability 时使用。 | OperationalizationMap |
D. Ethics
当研究涉及 IRB、人类受试者、敏感数据或数据治理要求时，用 Stage D。
| Skill | 中文名 | 适用场景 | 产出类型 |
|---|---|---|---|
ethics-irb-helper | 伦理与IRB助手 | 当研究涉及 IRB、人类受试者或敏感数据时使用。 | EthicsPackage |
statement-generator | 声明生成 | 当准备投稿并需要编写伦理及数据公开声明时使用。 | Manuscript |
deidentification-planner | 去标识化规划 | 当你需要技术层面的隐私保护和去标识化方案时使用。 | DeidentificationPlan |
E. Synthesis
当你已经有了证据材料，现在要做证据整合、质量评估或偏倚检查时，用 Stage E。
| Skill | 中文名 | 适用场景 | 产出类型 |
|---|---|---|---|
effect-size-calculator | 效应量计算 | 当需要将原始统计数据转换为统一的效应量（如 Cohen's d）时使用。 | EffectSizeTable, AnalysisCode |
evidence-synthesizer | 证据综合 | 当你已有证据材料，需要做叙事综合或 meta-analysis 时使用。 | EvidenceTable, SynthesisMatrix |
quality-assessor | 质量评估 | 当你需要评估 risk of bias 和证据确定性时使用。 | QualityTable, GRADESummary |
publication-bias-checker | 发表偏倚检查 | 当你需要判断结果是否受发表偏倚影响时使用。 | PublicationBiasReport |
qualitative-coding | 定性数据编码 | 处理原始质性数据、摘要文本，需整理出现象与主题编码时使用。 | DataDictionary, ThematicCodebook |
F. Writing
当你的主要问题变成“怎么把分析和证据写成论文文本”时，用 Stage F。
| Skill | 中文名 | 适用场景 | 产出类型 |
|---|---|---|---|
manuscript-architect | 论文架构师 | 当你需要搭建论文整体结构、章节推进和核心论证主线时使用。 | ManuscriptOutline, Manuscript, ClaimGraph, FiguresTablesPlan |
analysis-interpreter | 结果分析解释 | 当你需要把 quant 或 qualitative findings 写成有分析深度的结果叙述时使用。 | ResultInterpretation |
effect-size-interpreter | 效应量解释 | 当你需要把统计系数翻译成读者能理解的实际意义时使用。 | EffectInterpretation |
table-generator | 论文表格生成 | 当你需要把统计结果整理成论文级表格时使用。 | FormattedTables |
figure-specifier | 图形规范定义 | 当你需要先定义图的逻辑、编码和可及性要求时使用。 | FigureSpecs |
meta-optimizer | 题摘关键词优化 | 当你需要优化标题、摘要和关键词的可发现性时使用。 | MetaOptimization |
discussion-writer | 讨论部分起草 | 当结果部分写完，需要解释结果及其理论现实意义时使用。 | DiscussionDraft, StorySpine |
G. Compliance
当论文已经成形，需要做规范检查、PRISMA 核对和语气收敛时，用 Stage G。
| Skill | 中文名 | 适用场景 | 产出类型 |
|---|---|---|---|
prisma-checker | PRISMA检查 | 当系统综述或证据综合需要核对 PRISMA 完整性时使用。 | PRISMAChecklist |
reporting-checker | 报告规范检查 | 当你需要核查 CONSORT、STROBE、COREQ、SRQR 或 TRIPOD 时使用。 | ReportingChecklist |
tone-normalizer | 学术语气归一 | 当文本太松、太满、太绝对或废话过多时使用。 | ToneNormalization |
J. Proofread
当稿件内容已经基本完成，下一步要做 AI 痕迹扫描、人声化改写、相似度检查和最终校对时，用 Stage J。
| Skill | 中文名 | 适用场景 | 产出类型 |
|---|---|---|---|
ai-fingerprint-scanner | AI指纹扫描 | 当需要识别稿件中可能被 AI 检测器标记的段落时使用。 | AIDetectionReport |
human-voice-rewriter | 人类风格改写 | 当 AI 检测报告中有高严重度段落需要改写时使用。 | HumanizedManuscript |
similarity-checker | 相似度检查 | 当需要在投稿前检查文本原创性和引用充分性时使用。 | SimilarityReport |
final-proofreader | 终审校对 | 当稿件内容已定稿，需要做投稿前最后一遍语言校对时使用。 | ProofreadChecklist |
H. Submission
当稿件接近投稿，或者已经进入审稿往返阶段时，用 Stage H。
| Skill | 中文名 | 适用场景 | 产出类型 |
|---|---|---|---|
submission-packager | 投稿包组装 | 当稿件接近投稿，需要准备 cover letter、声明和补充材料时使用。 | SubmissionPackage |
rebuttal-assistant | 审稿回复助手 | 当你需要把审稿意见转成逐点回复矩阵时使用。 | ResponseToReviewers, ResponseLetter |
peer-review-simulation | 同行评审模拟 | 当你想在投稿前做多 persona 压力测试时使用。 | PeerReviewSimulation |
fatal-flaw-detector | 致命缺陷检测 | 当你想先做一轮 desk-reject 风险扫描时使用。 | FatalFlawAnalysis |
reviewer-empathy-checker | 审稿沟通校准 | 当回复内容技术上正确，但语气可能过硬或防御性过强时使用。 | EmpathyCheck |
credit-taxonomy-helper | CRediT贡献声明 | 当投稿需要 CRediT 作者贡献声明或需理清署名伦理时使用。 | CRediTStatement |
limitation-auditor | 研究局限审计 | 完稿前梳理研究的缺陷、数据局限及其应对机制时使用。 | LimitationSection, MitigationStrategy |
I. Code
当你做的是学术代码、统计执行、数据流水线和可复现性收口时，用 Stage I。它比通用工程 prompt 更强调“低自由度、强审计”。
当前严格主链是：
code-specificationcode-planningcode-executioncode-reviewreproducibility-auditor
这也是 code-build --focus full 想要强化的使用方式。
| Skill | 中文名 | 适用场景 | 产出类型 |
|---|---|---|---|
code-builder | 学术代码构建 | 当你需要把论文方法转成可执行研究代码时使用。 | AnalysisCode |
data-cleaning-planner | 数据清洗规划 | 当原始数据清洗需要变成可审计流程时使用。 | CleaningPlan |
data-merge-planner | 数据合并规划 | 当多数据源需要安全合并并保留 provenance 时使用。 | MergePlan |
code-specification | 代码规范定义 | 当编码前必须先锁定约束、输入输出和验收标准时使用。 | CodeSpec |
code-planning | 代码执行规划 | 当你需要零自由裁量的实现计划和并行拆分时使用。 | CodePlan |
code-execution | 代码执行 | 当你需要按既定计划实现代码并记录 profiling 与验证证据时使用。 | PerformanceProfile |
code-review | 学术代码审查 | 当你需要第二模型审查代码逻辑、统计有效性和方法一致性时使用。 | CodeReview |
reproducibility-auditor | 可复现性审计 | 当你需要检查 seed、环境、rerun recipe 和复现证据时使用。 | ReproducibilityReport |
release-packager | 发布打包 | 当需要为投稿或归档准备代码/数据的可复现发布包时使用。 | ReleasePackage |
stats-engine | 统计引擎 | 当重点是统计建模、诊断和假设检验，而不是一般编码时使用。 | StatsReport |
K. Presentation
当论文已经成形，下一步是把内容转成 seminar、conference talk 或 defense deck 时，用 Stage K。
| Skill | 中文名 | 适用场景 | 产出类型 |
|---|---|---|---|
presentation-planner | 报告规划 | 当你需要从论文出发策划一个学术报告的结构和取舍时使用。 | PresentationPlan |
slide-architect | 幻灯片架构 | 当你需要逐页定义幻灯片的内容、布局和演讲备注时使用。 | SlideDeckSpec |
slidev-scholarly-builder | Slidev 学术构建 | 当你选择 Slidev + scholarly 主题作为演示后端时使用。 | SlidevDeck, BibTeXFile |
beamer-builder | Beamer 构建 | 当你选择 LaTeX Beamer 作为演示后端时使用。 | BeamerDeck, BibTeXFile |
Z. Cross-Cutting
当问题并不属于某一个论文 stage，而是跨阶段通用时，用 Stage Z。
| Skill | 中文名 | 适用场景 | 产出类型 |
|---|---|---|---|
metadata-enricher | 元数据补全 | 当 DOI、作者、年份或 venue 元数据在不同产物之间不一致时使用。 | Bibliography |
academic-context-maintainer | 学术上下文维护 | 当你需要在长周期论文流程中持续保留研究问题边界、已锁定方法决策、稳定结论和未解决争议时使用。 | ResearchStateSnapshot, ResearchDecisionLog |
model-collaborator | 多模型协作 | 当你需要 Codex、Claude 和 Gemini 分工协作或交叉复核时使用。 | CollaborationTrace |
self-critique | 自我批判 | 当你想主动提高 red-teaming 强度、压制浅层推理和过度主张时使用。 | CritiqueLog |
补充卡片与镜像目录
skills/ 下的每个 markdown 文件都值得参考，但它们不全都是 primary routed skills。
补充型卡片
下面这些卡片很有价值，但当前不都属于 registry 里的一级 routed skills：
| 文件 | 作用 |
|---|---|
skills/C_design/data-dictionary-builder.md | 生成结构化 data dictionary |
skills/C_design/data-management-plan.md | 生成 FAIR 风格数据管理计划 |
skills/C_design/prereg-writer.md | 生成预注册材料 |
skills/C_design/variable-operationalizer.md | 把抽象构念映射为可测量变量 |
skills/H_submission/credit-taxonomy-helper.md | 生成 CRediT 作者贡献说明 |
skills/I_code/release-packager.md | 为 Zenodo / GitHub / Dataverse 整理可发布复现包 |
Stage-I 镜像目录
下面这些目录主要是为了让 Stage-I 代码链路的 prompt 与执行位置靠得更近：
skills/I_code/build/skills/I_code/planning/skills/I_code/run/skills/I_code/qa/
除非你正在修改 Stage-I 代码链路本身，否则阅读时优先以 skills/I_code/*.md 顶层 canonical 文件为主。
Cross-Cutting 别名
skills/Z_cross_cutting/tone-normalizer.md 是一个跨阶段别名；真正的 canonical tone normalization 行为仍以 skills/G_compliance/tone-normalizer.md 为主。
Domain Profiles
底层 skill 系统默认保持通用，学科差异通过 skills/domain-profiles/*.yaml 在运行时注入。
当前仓库自带的 profile 包括：
biomedicalbusiness-managementcs-aiecology-environmentaleconomicseducationepidemiologyfinancepolitical-sciencepsychology
适合使用 domain profile 的情况：
- 默认 framing / design 逻辑太泛
- Stage-I 代码链需要领域专属诊断
- 不同学科的 reporting / venue 规范差异明显
例如，Stage-I 代码链可以通过 --domain 加载更贴近学科的方法检查规则。
接下来该看哪一页？
- 想看命令和参数：去 CLI 参考
- 想理解层次边界：去 规范约定
- 想理解运行时协同：去 Agent + Skill 协同
- 想新增或改写 skill：去 扩展 Research Skills