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85准备学术投稿材料
学术投稿常常会因为不同投稿场所的格式规则不同而失败。此技能提供模板、要求和示例,帮助更快地准备材料。
生成可用于发表的科学示意图
科研团队需要清晰的图表,而不想耗费时间手动绘制。此技能可将详细提示转换为经过评审的示意图、通路图、流程图和架构图。
安装前请停下并请求确认。
请审查安装计划,并在更改文件前获得用户明确同意。
将此请求复制给你的智能体,其中包含权威 Skill 页面和清单。
Review the Skillstore skill "scientific-schematics" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scientific-schematics.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-scientific-schematics/manifest. Verify the artifact. Stop and obtain explicit user consent before installing or changing files.你的智能体仍应展示其计划,并按安全策略请求必要确认。
当 AI Agent、爬虫或脚本需要干净上下文,而不是读取完整页面时,请使用这些链接。
正在使用“scientific-schematics”。 请求创建包含筛选、排除、随机分组和分析人数的 CONSORT 受试者流程图。
预期结果:
带标签的受试者流程图图像、带版本的迭代文件,以及包含评分和评语的评审日志。
正在使用“scientific-schematics”。 请求创建包含 attention blocks 和 cross-attention links 的 transformer encoder-decoder 架构图。
预期结果:
结构化神经网络架构图,带有已标注的 encoder、decoder、attention、normalization 和 output 阶段。
正在使用“scientific-schematics”。 请求创建从受体激活到基因转录的 MAPK 通路图。
预期结果:
生物通路示意图,包含方向箭头、激酶标签、磷酸化注释和不同的组件颜色。
Most Markdown shell-backtick, system-reconnaissance, and documentation URL findings are false positives. Confirmed risks are concentrated in intended OpenRouter network calls, broad .env loading, API-key handling patterns, and local output or log writes. No evidence found of prompt injection, malware intent, or hidden exfiltration beyond the configured external API workflow.
这些是真实的本地能力,对此技能可能是预期行为,因此需要复核,但不会按已确认恶意行为计分。
分享版本化评估报告、中性徽章、嵌入卡片和引用。Skillstore 只报告证据,不判断该 Skill 是否安全。
https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scientific-schematics/audits/7?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scientific-schematics?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scientific-schematics?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-scientific-schematics/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/k-dense-ai-scientific-schematics.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>K-Dense-AI. (2026). scientific-schematics security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scientific-schematics/audits/7@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-scientific-schematics-2026,
author = {K-Dense-AI},
title = {scientific-schematics security audit report (audit version 7)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {7},
url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scientific-schematics/audits/7},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "scientific-schematics security audit report (audit version 7)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "K-Dense-AI"
date-released: "2026-07-05"
url: "https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scientific-schematics/audits/7"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:k-dense-ai-scientific-schematics:audit:7"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
每位作者的技能都保持为独立的可安装项。推荐变体按 Skillstore 证据排序。
为什么此变体排名第一
k-dense-ai-scientific-schematics
2026-09-09
为论文和预印本生成流程图、通路图和研究图表的初稿。
将神经网络和系统架构描述转换为带标签的可视化图表。
为项目申请书、海报和幻灯片创建精美的工作流图和机制图。
为 [topic] 创建科学示意图。包括主要组件、清晰标签和从左到右的流程。
为 [study] 生成 [CONSORT or PRISMA] 流程图。包括计数、排除原因、分组分配和最终分析总数。
为 [system] 创建架构图。展示每个模块、数据流方向、接口标签,并区分输入层、处理层和输出层。
为 [figure purpose] 生成期刊级示意图。使用色盲友好配色、可读标签、必要单位,以及适用于 [journal or document type] 的简洁布局。
作者
K-Dense-AI许可证
MIT license
Skillstore 修订
r1
版本提示
作者未声明版本。
引用
a25199bc7d6b82598536822d1738eb5d5f54025b
维护新鲜度
2026/7/18
使用量
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准备学术投稿材料
学术投稿常常会因为不同投稿场所的格式规则不同而失败。此技能提供模板、要求和示例,帮助更快地准备材料。
准备 ISO 13485 认证文档
医疗器械团队必须在认证审核前创建完整的 QMS 文档。此技能提供模板、检查清单和差距分析指导,帮助做好 ISO 13485 准备。
使用 PyTDC 分析治疗领域 ML 数据集
药物发现团队需要可靠的数据集和公平的评估协议。此技能帮助 Claude 使用 PyTDC 获取经过整理的治疗领域 ML 数据、基准划分、指标和分子 oracle。
运行 DiffDock 分子对接
蛋白质-配体对接需要仔细的设置、参数选择和结果解读。此技能可指导 DiffDock 工作流,用于处理构象、置信度评分和筛选。
生成可检验的科学假设
研究人员需要将观察结果转化为清晰、可检验的解释。此技能会组织证据审查、竞争性假设、预测和实验计划。
在统计指导下分析研究数据
选择检验方法和报告结果可能耗时且容易出错。此技能可指导检验选择、假设条件、效应量、功效分析、贝叶斯选项以及 APA 报告。
学习 Imaginify 图像工具
由 ImaginifyAI
新的 Imaginify 用户需要针对创意工具和 SaaS 设置的清晰指导。此技能会讲解 Imaginify 的功能、教程和最佳实践。
使用 Inference.sh 生成 AI 图像
由 tool-belt
团队需要快速访问许多托管图像模型,而不必学习每个提供商的 API。此技能引导 Claude、Codex 和 Claude Code 使用 inference.sh CLI 工作流完成生成、编辑、放大和拼接。
设计高 CTR 的 YouTube 缩略图
由 halt-catch-fire
YouTube 缩略图必须在移动端信息流尺寸下依然清晰,同时还能获得点击。此技能提供关于布局、颜色、文字、人脸和 A/B 测试的实用规则。
创建一致的角色设计表
由 halt-catch-fire
AI 图像生成器经常会在不同图像之间改变角色。此技能通过参考表、描述锚点和 LoRA 规划来指导 Claude、Codex 和 Claude Code。
创建专业视频故事板
由 halt-catch-fire
视频团队在制作开始前需要清晰的镜头计划。此技能可将场景创意转化为结构化的故事板画面、镜头清单和视觉生成提示词。
使用 AI 创建产品照片
由 halt-catch-fire
产品团队需要用于商品列表、广告和目录的精美图片,而不必进行完整的影棚拍摄。此技能提供用于产品白底图、生活方式场景、灯光、角度和完整图片组的提示词模式。