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Nature Skills 的真正价值，或许并不在于那些具体的技能模块——它让很多人第一次意识到，原来可以借助 AI Agent 来操控本地电脑做科研。这种认知上的破壁和解放，远比 Skills 本身更有意义。
在当下，几乎所有实用的工具，都可以被提炼为标准化的流程，而标准化的流程，恰好就能封装成可复用的技能。
技能设计思想本身就具备被 AI 理解并复用的能力——把仓库地址交给 Codex，它就能自动学习设计精髓，帮你创建新技能。
Nature Skills 的引用体系与设计哲学已被 Google DeepMind 关注并借鉴，中国开发者的原创思想正在开源土壤中生根发芽。
一手来源驱动、显式胜过隐式、输出优先——每个技能都返回能直接使用的产物，而非泛泛建议。
从文献阅读到论文发表，每个环节都有对应的 AI 技能包。点击分类筛选，找到你需要的技能。
安装完成后，直接把任务描述交给 AI Agent。以下提示词可以直接复制使用。
| 想做什么 | 直接这样说 |
|---|
Nature Skills 支持 Claude Code、Codex、OpenClaw、OpenCode、Hermes 等主流 AI Agent 平台。
Nature Skills 不是工具的成功，而是一种新的思考方式开始在人群中蔓延。我见证了许多人完成科研范式的转变——当他们惊叹"原来科研还可以这样去做"的那一刻，这种认知上的破壁和解放，远比 Skills 本身更让我觉得有意义。
—— 袁一哲，Nature Skills 创立者
规则基于已发表 Nature 内容、官方期刊指南或明确的本地来源，而非泛泛审美偏好。
每条规则都说明理由，而不是只给断言。让 AI 和人类都能理解设计意图。
学术写作、图件、引用和回复都依赖上下文；不同论文部分使用不同的处理逻辑。
每个技能都返回能直接使用的产物——可粘贴文本、SVG、PPTX、DOCX 或具体建议。
每个技能自包含在自己的目录中，新增技能不要求修改既有技能，保持独立与灵活。
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