Навыки nature-writing
📝

nature-writing

Низкий риск 📁 Доступ к файловой системе

Черновики разделов рукописи в стиле Nature из ваших заметок

Исследователи часто имеют сырые утверждения, графики или черновики на китайском, но испытывают трудности с созданием хорошо структурированного текста в стиле Nature. Этот навык загружает нужные письменные фрагменты и составляет строгие, готовые к публикации разделы рукописи.

Поддерживает: Claude Codex Code(CC)
🥈 77 Серебро
1

Скачать ZIP навыка

2

Загрузить в Claude

Перейдите в Settings → Capabilities → Skills → Upload skill

3

Включите и начните использовать

Протестировать

Использование «nature-writing». Утверждения: Наш метод снижает задержку инференса на 40 процентов на граничных устройствах. Результаты: 40 процентов снижения задержки, 2 процента потери точности, оценка на трёх бенчмарках.

Ожидаемый результат:

  • Определены оси: paper_type=research, section=abstract, language=en, journal=nat-comms
  • Фон: Инференс в реальном времени на граничных устройствах ограничен пропускной способностью памяти и размером модели.
  • Пробел: Существующие методы сжатия либо жертвуют точностью, либо требуют дообучения.
  • Метод: Мы предлагаем стратегию прунинга с учётом аппаратных особенностей, основанную на профилировании задержки.
  • Ключевой результат: На трёх бенчмарках наш метод достигает 40-процентного снижения задержки инференса при падении точности всего на 2 процента без дообучения.
  • Значимость: Это позволяет развёртывать конкурентоспособные модели на аппаратуре с ограниченными ресурсами.
  • Границы: Результаты проверены на задачах классификации; обобщение на генеративные задачи остаётся будущей работой.

Использование «nature-writing». Составить введение по этому черновику: Существующие работы сосредоточены на облачном инференсе. Граничное развёртывание ограничено вычислительными ресурсами и памятью. Мы предлагаем легковесную архитектуру.

Ожидаемый результат:

  • Реструктурировано с помощью конвейера декомпозиции задачи:
  • Открытие воронки: Граничное развёртывание глубоких моделей становится всё более критичным для приложений, чувствительных к задержкам, однако вычислительные ресурсы и бюджет памяти устройств остаются серьёзным узким местом.
  • Существующие попытки: Предыдущие работы исследуют прунинг, квантизацию и архитектурный поиск, но каждый из них жертвует точностью ради эффективности или требует дорогостоящего дообучения.
  • Нерешённый пробел: Развёртываемое решение, сохраняющее точность без дообучения, по-прежнему отсутствует.
  • Данная работа: Мы представляем легковесную архитектуру, которая достигает конкурентоспособной точности при малой доле вычислительного бюджета, развёртываемую на стандартном граничном оборудовании.

Аудит безопасности

Низкий риск
v1 • 6/24/2026

The static scanner flagged 776 potential issues across 66 files, but manual review confirms nearly all findings are false positives. The skill is an academic writing assistant that drafts manuscript sections. The 'weak cryptographic algorithm' hits refer to academic vocabulary like 'hash', 'seed', and 'digest' used in writing contexts. The 'path traversal' hits are YAML fragment-path references in the manifest. The 'Ruby/shell backtick execution' hits are markdown inline-code formatting throughout prose and examples. The only real filesystem behavior is reading skill fragment files. No prompt injection attempts, no exfiltration, and no malicious intent were detected.

66
Просканировано файлов
3,230
Проанализировано строк
5
находки
1
Всего аудитов
Проблемы низкого риска (4)
manifest.yaml:9-12
Fragment-file path references in manifest
manifest.yaml references paths like ../_shared/core/reader-workflow.md using parent-directory traversal syntax. These are static fragment paths the skill router reads, not user-controlled paths, and represent no injection risk.
SKILL.md:12-73references/introduction.md:13-399references/method.md:13-195
Markdown inline-code formatting flagged as shell backticks
Extensive use of markdown inline-code backticks throughout prose and examples was misclassified as Ruby/shell execution. All occurrences are formatting tokens for terms like `section`, `paper_type`, `language`, and journal names used as examples in writing guidance.
references/method.md:7-195references/introduction.md:71-368
Academic vocabulary matched as cryptographic keywords
Terms such as 'hash', 'seed', 'digest', and 'key' used in scientific-paper writing examples triggered 'weak cryptographic algorithm' detections. These are ordinary English words in academic contexts, not code.
README.md:26-27
External URLs to public writing resources
README.md links to two public resources (a Notion page and a GitHub repo) used as attribution for the skill's writing methodology. These are read-only references and do not fetch data into the skill.

Факторы риска

📁 Доступ к файловой системе (7)
manifest.yaml:9 manifest.yaml:10 manifest.yaml:11 manifest.yaml:12 static/core/stance.md:11 static/core/workflow.md:13 static/fragments/journal/nat-comms.md:5
Проверено: claude

Оценка качества

64
Архитектура
100
Сопровождаемость
87
Контент
50
Сообщество
82
Безопасность
91
Соответствие спецификации

Что вы можете построить

Составить полную рукопись по лабораторным заметкам

Аспирант имеет графики, таблицы с результатами и заметки на китайском. Навык определяет оси, загружает подходящие фрагменты и составляет все необходимые разделы в стиле Nature.

Перестроить введение для повторной подачи

Рецензенты попросили более чёткую формулировку вклада. Навык переписывает введение с помощью конвейера декомпозиции задачи и воронки краткого абзаца Nature.

Сгенерировать раздел методов из технического плана

Инженер имеет диаграмму конвейера и тезисы. Навык организует их в раздел методов по модулям с описанием мотивации, дизайна и преимуществ.

Попробуйте эти промпты

Составить аннотацию по утверждениям и результатам 
У меня есть следующие утверждения и ключевые результаты моих экспериментов. Составьте аннотацию в стиле Nature по структуре фон-проблема-метод-результат-значимость-границы.

Утверждения: [вставьте 3-5 предложений]
Результаты: [вставьте ключевые цифры, графики или результаты абляции]
Целевой журнал: Nature Communications
Реструктурировать введение с помощью воронки задач 
Моё текущее введение читается как литературный обзор. Реструктурируйте его с помощью конвейера декомпозиции задачи: разрыв на уровне области, узкое место существующих работ, нерешённая проблема, наш вклад. Вот черновик:

[вставьте введение]
Написать раздел методов по модульному плану 
Сгенерируйте раздел методов в стиле Nature по этому плану конвейера. Для каждого модуля опишите мотивацию, дизайн, поток обработки и технические преимущества.

Модули: [список модулей]
Упомянутые графики: [список номеров графиков]
Провести самопроверку на риск отклонения 
Проведите аудит моей рукописи по чек-листу враждебного рецензента. Выявите слабые утверждения, неподтверждённые механизмы, отсутствующие абляции и неоднозначные формулировки границ.

[вставьте полный черновик или конкретный раздел]

Лучшие практики

  • Укажите определённые оси в одной короткой строке перед составлением черновика, чтобы пользователь мог дёшево внести исправления
  • Сначала напишите одно предложение-тезис, затем стройте вокруг него разделы
  • Загружайте только те фрагменты, которые выбирают оси, никогда не загружайте полный статический слой
  • Перечисляйте недостающие доказательства в разделе 'Допущения или недостающие входные данные' вместо выдумывания содержания
  • Запускайте враждебную самопроверку до того, как считать черновик завершённым

Избегать

  • Не выдумывайте данные, механизмы, статистику, размеры выборок или заявления о новизне
  • Не загружайте каждый фрагмент из static/ в контекст для одного запроса
  • Не пишите черновик из китайского источника, зеркально отражая порядок китайских предложений в английский
  • Не пропускайте шаги планирования, даже когда пользователь сразу просит текст

Часто задаваемые вопросы

В чём разница между этим навыком и навыком полировки?
Этот навык составляет и структурирует разделы рукописи по сырым заметкам. Навык полировки улучшает английский на уровне предложений в уже готовом черновике.
Может ли этот навык писать на китайском?
Навык переводит намерение и аргумент из китайских заметок в английский текст. Он не создаёт вывод на китайском.
Какие журналы поддерживает навык?
Поддерживаются Nature, Nature Communications и общий режим научного журнала. Субжурналы Nature отображаются на режим nature.
Фабрикует ли навык данные или цитаты?
Нет. Навык явно избегает выдумывания данных, механизмов, статистики, размеров выборок или заявлений о новизне. Недостающие доказательства указываются как допущения.
Как навык решает, какие фрагменты загружать?
Маршрутизатор читает manifest.yaml, определяет значения осей из запроса пользователя и загружает только соответствующие файлы фрагментов. Статический слой никогда не загружается в контекст полностью.
Можно ли использовать этот навык для журнала, не входящего в Nature?
Да. Используйте общий режим журнала для стандартных научных журналов. Для журналов семейства Nature, включая субжурналы, используйте режим nature.

Сведения для разработчиков

Лицензия

MIT

Репозиторий

https://github.com/Yuan1z0825/nature-skills/tree/main/skills/nature-writing

Ссылка

main

Структура файлов

📁 agents/

📄 openai.yaml

📁 references/

📁 examples/

📁 abstract/

📄 template-a.md

📄 template-b.md

📄 template-c.md

📁 introduction/

📄 novel-task-challenge-decomposition.md

📄 pipeline-not-recommended-abstract-only.md

📄 pipeline-version-1-one-contribution-multi-advantages.md

📄 pipeline-version-2-two-contributions.md

📄 pipeline-version-3-new-module-on-existing-pipeline.md

📄 pipeline-version-4-observation-driven.md

📄 technical-challenge-version-1-existing-task.md

📄 technical-challenge-version-2-existing-task-insight-backed-by-traditional.md

📄 technical-challenge-version-3-novel-task.md

📄 version-1-task-then-application.md

📄 version-2-application-first.md

📄 version-3-general-to-specific-setting.md

📄 version-4-open-with-challenge.md

📁 method/

📄 example-of-the-three-elements.md

📄 method-writing-common-issues-note.md

📄 module-design-instant-ngp.md

📄 module-motivation-patterns.md

📄 module-triad-neural-body.md

📄 neural-body-annotated-figure-text.md

📄 overview-template.md

📄 pre-writing-questions.md

📄 section-skeleton.md

📄 abstract-examples.md

📄 index.md

📄 introduction-examples.md

📄 method-examples.md

📄 abstract.md

📄 article-architecture.md

📄 chinese-author-workflow.md

📄 conclusion.md

📄 experiments.md

📄 introduction.md

📄 method.md

📄 nat-comms-2025-corpus.md

📄 nature-summary-paragraph.md

📄 paper-review.md

📄 paragraph-flow.md

📄 related-work.md

📁 static/

📁 core/

📄 output-format.md

📄 stance.md

📄 workflow.md

📁 fragments/

📁 journal/

📄 generic.md

📄 nat-comms.md

📄 nature.md

📁 language/

📄 en.md

📄 zh-to-en.md

📁 paper_type/

📄 algorithmic.md

📄 hypothesis.md

📄 methods.md

📄 research.md

📄 review.md

📁 section/

📄 abstract.md

📄 conclusion.md

📄 discussion.md

📄 experiments.md

📄 intro.md

📄 method.md

📄 related-work.md

📄 title.md

📄 manifest.yaml

📄 README.md

📄 SKILL.md