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# zcbot Skill 清单
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服务对象:中国建筑材料科学研究总院 —— 无机非金属材料 R&D(水泥 / 混凝土 / 玻璃 / 陶瓷 / 耐火 / 新型建材)
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最后更新:2026-06-18
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Skill 总数:17
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zcbot 的"skill"是一份可加载的工作流脚本(`skills/<name>/SKILL.md` + 配套 templates / scripts / Python helper),模型在识别用户意图后挂载对应 skill,按其内置的阶段化流程产出可交付物。本文档面向**使用方 / 协作方**,按"做什么、什么时候用、什么时候别用、典型产物"组织。
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> **用户私有 skill**:除内置 skill 外,每个用户可在自己私有的 `.skills/` 下创建 / 改造 skill(只对自己生效,不影响他人)。用 `skill-creator` 引导即可——从零写或 fork 某个内置 skill 再改。用户 skill 与内置**同名则覆盖内置**(列表里标 `[你的·已覆盖内置]`),改名则并存。
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## 速览
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| 分类 | Skill | 一句话 |
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| 科研写作 | [paper](#paper) | 写期刊投稿论文:中文核心 / 英文 SCI(原创 / 综述 / 快报,IMRaD + 引文三角核验) |
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| 科研写作 | [proposal](#proposal) | 写本子 / 申报书 / 任务书(6 类基金) |
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| 科研写作 | [standard](#standard) | 起草标准:国标 / 行标 / 团标(含 T/CSTM)+ 编制说明 |
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| 科研写作 | [patent](#patent) | 写发明专利技术交底书(供代理师转写) |
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| 科研写作 | [review](#review) | 审稿 / 润色 / 校对(中英文,长文档分段深审) |
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| 演示出图 | [ppt](#ppt) | 生成 PowerPoint 演示稿(商务红主题,大纲对齐后一脚本整建) |
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| 演示出图 | [plot_pub](#plot_pub) | 出版级 matplotlib 学术图(中文 + viridis + 矢量 + 投稿级复合图设计纪律) |
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| 文献检索 | [research](#research) | 查 paper_server(OpenAlex 元数据 + Sci-Hub 下载) |
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| 文献检索 | [documents](#documents) | 查内部 7 学科材料知识库(100W+ 论文,跨语言检索;host-side tool 持 key) |
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| 文献检索 | [brief](#brief) | 科研方向简报:三路检索(research + 内部库取文献 / web 取动向)→ 重要论文列表(带摘要概述)+ 内容总结,只描述不给建议 |
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| 科研计算 | [pymatgen](#pymatgen) | 晶体结构 / XRD 模拟 / 相图 / Materials Project(host-side tool 持 key) |
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| 科研计算 | [stats_ml](#stats_ml) | 配方-性能建模与机器学习(三库分工) |
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| 内容生成 | [imagegen](#imagegen) | 豆包 Seedream 5.0 文生图 + 改图 i2i(¥0.22 / 张) |
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| 内容生成 | [videogen](#videogen) | 豆包 Seedance 2.0 文生视频(¥1.86 起 / 段) |
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| 通用 | [analyze](#analyze) | 科学问题拆解 / 引导(模糊命题 → 子问题 + 路线图) |
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| 通用 | [coding](#coding) | 修代码 / 调试 / 重构 |
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| 元能力 | [skill-creator](#skill-creator) | 引导用户创建 / 改造自己的私有 skill(从零写或 fork 内置) |
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## 科研写作
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### paper
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**撰写学术期刊投稿论文(中文核心 / 英文 SCI)。**
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把实验数据 / 前期报告整理成可投稿的论文 .docx。流程:**先定类型与语言 → 八条对齐 spec → 文献矩阵 → 先定图表 → 逐章一段一卡 → 引文三角核验 → 验收渲染 + 投稿件**,不一口气出全文,关键章(Intro/Methods/Results/Discussion)"一段一卡"。
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**覆盖类型 × 语言**(子 md 分流,一篇只挂一套):
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- 类型:原创研究(`original`,IMRaD)/ 综述(`review`,主题式)/ 快报(`letter`,凝练版)
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- 语言:中文核心(GB/T 7714 + 中文硬规则)/ 英文 SCI(Elsevier/IEEE 数字制 + 英文硬规则)
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**何时用**:写论文、投稿稿、manuscript、写 Introduction/Methods/Results/Discussion、写综述、把实验数据整理成可投稿论文。
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**何时不用**:
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- ⛔ 只改 / 润色已有稿 → 走 review
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- ⛔ 写本子 / 申报书 → 走 proposal;写交底书 → patent;写标准 → standard
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- ⛔ 只查文献 → research / documents;只出图 → plot_pub
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**核心能力**:
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- 三类论文 × 中英双语的 IMRaD / 主题式骨架 + 篇幅预算(`paper_types.md`)
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- **引文三角核验**(`citation_verify.md`,移植 ARS 思路、后端换成自有 documents/research 库):存在性 → 三角印证 → 支撑度(抓原文比对 ≤25 词锚点,partial 就改论断迁就证据),编造引文零容忍
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- "先定图表再写正文"纪律(接 plot_pub 出 figure)+ 文献矩阵立证据底座
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- 写作顺序 Methods→Results→Intro→Discussion→Abstract→Title;关键章一段一卡 + 预告下一段
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- `quality_check.py`:结构 / 占位符 / 过度宣称 + **引文交叉核对**(orphan / uncited / 编号连续);`render_docx.py` 中英字体切换 + 图题自增;`word_count.py` 按类型 × 语言核篇幅
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- 终审复用 review skill 的反谄媚审稿协议;可选出 cover letter / AI 声明 / CRediT
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**典型产物**:`<topic>.docx`(投稿稿)+ sections/ 分章草稿 + `lit_matrix.md`(文献矩阵)+ `CITATIONS.md`(引文核验台账)。
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### proposal
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**撰写中国科研项目申报书 / 课题任务书。**
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把课题信息整理成可提交的申报书 .docx。流程是**先定基金类型 → 八条对齐 spec → 逐章列要点 → 起草 → 渲染 docx**,不一口气出全文,每个关键章节"一段一卡"等用户确认。
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**覆盖基金类型**:
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- 国家重点研发计划(`key_rd`)
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- 国家科技重大专项(`major_project`)
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- 国自然面上 / 青年(`nsfc_general` / `nsfc_youth`)
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- NSFC 联合基金(`nsfc_joint_fund`)
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- 省 / 地方基金(`provincial`)
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- 横向(`enterprise`)
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**何时用**:写本子、立项依据、研究方案、技术路线、申报书、任务书、申请书。
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**核心能力**:
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- 6 类基金的章节骨架 + 字数预算 + 必填表格(`fund_types.md`)
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- GB/T 7714 顺序编码制 + 文献真实性铁律(不允许编造引文)
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- 评审雷区清单与"不可考核词"过滤(`review_redlines.md`)
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- 间接费用台阶 + B1-B4 经费表自动生成
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- mermaid 技术路线图自动渲染成 PNG 并按 caption 编号插图
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- `quality_check.py` 校验:结构完整性 / 假大空 / 占位符 / 指南覆盖度 / 插图引用
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**典型产物**:`<task>/<task>.docx`(带目录 + 自动图题 + 图表编号) + sections/ 分章草稿。
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### standard
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**起草中国标准文件(国标 / 行标 / 团标)及配套编制说明。**
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把材料 / 方法 / 产品信息变成符合 **GB/T 1.1—2020《标准化工作导则》** 的标准草稿 .docx。流程:**先定层级与体裁 → 八条对齐 spec → 逐章起草 → 自检渲染**,不一口气出全文,核心技术章"一段一卡"。
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**覆盖层级**(用户确认三类,不做地标):
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- 国家标准(GB 强制 / GB·T 推荐)
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- 行业标准(建材 **JC·T** 等)
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- 团体标准(**T/**,重点对接 **CSTM → T/CSTM**,材料试验团标对口建材院检测方向,周期最短最易牵头)
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**覆盖体裁**(已做骨架):试验方法标准(GB/T 20001.4)、产品标准;术语 / 规程按需补。
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**何时用**:写标准、起草标准、编标准、做试验方法 / 产品标准、写标准草案 / 征求意见稿 / 送审稿 / 报批稿、写标准编制说明。
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**何时不用**:
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- ⛔ "按 XX 标准做检测 / 写报告" → 是执行标准,不是写标准
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- ⛔ 写投标技术方案 → 不是标准;写申报书 → 走 proposal;写专利交底书 → 走 patent
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- ⚠️ 用户说"标准"但其实指企业内部规程 / 作业指导书 → 先反问是否对外发布
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**核心能力**:
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- **GB/T 1.1 要素骨架**:封面 / 前言 / 引言 / 范围 / 规范性引用文件 / 术语 / 技术要素 / 附录 / 参考文献,标注必备 vs 可选、规范性 vs 资料性 + 封面前言固定套话
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- **层级选型**:国标 GB·T / 行标 JC·T / 团标 T·CSTM 的编号规则、归口路径、立项程序(含 CSTM 体系与三维结构)+ 选型决策树
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- **起草铁律**:能愿动词(应 / 不应 = 要求,宜 = 推荐,可 = 允许,能 = 能力)、不可考核词过滤、指标量化闭环(要求章 ↔ 试验方法章呼应)、术语一术一义、引用真实性
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- **编制说明**(报批必交件):立项依据 / 国内外现状 / 主要技术指标确定依据 / 试验验证骨架
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- 渲染复用 proposal 脚本(同一套 markdown + mermaid + 自动图表编号)
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**典型产物**:`<标准名称>.docx`(标准正文草稿)+ `<标准名称>_编制说明.docx`;正式报批前灌官方 TCS / CSTM 模板做版式精修。
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### patent
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**撰写中国发明专利技术交底书(供专利代理师转写为正式申请文件)。**
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把项目素材(方案 docx / 汇报 pptx / 论文 pdf / 代码)变成可交给代理师的技术交底书 .docx。流程:**摄取素材 → 挖专利点 → 现有技术检索 → 八条对齐 spec → 逐章起草 → 渲染**。
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**何时用**:写交底书、挖专利点、做现有技术检索、把项目材料 / 代码 / 论文整理成可申报的发明专利材料。
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**核心能力**:
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- 专利点分类(方法 / 装置 / 系统 / 介质)+ 三性自检(新颖 / 创造 / 实用)
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- 客体排除清单(纯商业方法 / 智力活动规则 / 数学算法本身 → 直接淘汰)
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- 现有技术检索:web_search 搜中国专利文库 + Google Patents + documents 本地命中
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- 七章交底书骨架(技术领域 / 背景 / 发明内容 / 实施例 / 有益效果 / 附图说明 / 摘要)
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- 渲染脚本复用 proposal skill(同样的 markdown + mermaid 约定)
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- 自查清单:参数 / 公式一致、逻辑闭环、脱敏边界、附图编号
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**典型产物**:技术交底书 .docx(7 章,含创新点对照表 + 区别技术特征 + 附图)。
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### review
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**审稿 / 润色 / 校对中英文文本。**
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面向中文、英文或中英混排文本。**保住作者意图与事实边界**,再提升结构、语义、连贯性和语言质量。不是只改错别字 —— 全局问题优先于局部润色。
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**何时用**:
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- 用户说"审稿" / "帮我看看" / "润色" / "校对"
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- 给论文 / 申报书 / 报告 / 邮件 / PPT 文案 / 合同说明 / 宣传稿要求改进
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- 要求指出问题、给修改意见、生成修改稿、做前后对照
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- 关心读者理解、语气、说服力、专业性、一致性或投稿 / 评审风险
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**何时不用**:
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- 从零起草新文本 → 走对应写作 skill(proposal / patent)
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- 事实核查 / 文献真伪 / 最新政策 → 先用 research / documents / web 核验
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- 代码审查 → 走 coding
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**审稿顺序**(先大后小,分层处理):
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1. 任务与读者 → 2. 结构与主旨 → 3. 语义与事实边界 → 4. 逻辑与连贯 → 5. 表达与风格 → 6. 语言细节
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**长文档处理**(≥5000 字 / 8 页 / ≥4 个一级章节):
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- **阶段 1 骨架扫描**:通读全文,只出"章节目录 + 全局问题表 + 章节粗读印象 + 疑点章节",**不出修改稿**;等用户挑章节
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- **阶段 2 分段深审**:用户指定章节后再出"问题表 + 修改稿",每轮 1-3 章
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## 演示出图
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### ppt
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**生成 PowerPoint 演示文稿 (.pptx)。**
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把材料(汇报草稿 / 项目方案 / 调研报告)变成可演示的 .pptx。流程:**先定调(8 项 + 逐页大纲)→ 一个脚本建整 deck → quality_check 验收**。方向在大纲阶段对齐,执行阶段一把出稿(不逐页来回)。视觉走**卡片式系统**(圆角卡片 + 柔和投影 + 渐变 + 从主色派生的明暗色阶),原生可编辑,告别扁平办公模板观感。
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**触发**:
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- ✅ 用户明确点名 PPT / 幻灯片 / 演示文稿 / .pptx / slide / deck
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- ⛔ 用户明确说"报告 / 文档 / 纪要"等纯文档产物 → 不走本 skill
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- ⚠️ 用户说"汇报 / 方案 / 材料"等产物形态不明 → **先反问** PPT 还是 Word/Markdown,确认后再 load
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**默认主题 —— 商务红**(硬约束):
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- 主色 `#C00000` / 辅色 `#E15554` / 强调色 `#FFC107`
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- ⛔ 不允许擅自换色,除非用户明确点其它配色或提供 brand guideline
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**八条对齐**(spec 阶段定稿):
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| # | 项 | 默认值 |
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|---|---|---|
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| 1 | 画布 | 16:9 (13.33×7.5 in) |
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| 2 | 页数 | 封面 + 5-8 页正文 + 尾页(Q&A) = 7-10 页 |
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| 3 | 受众 | 看材料推断:领导汇报 / 同行评审 / 客户 pitch |
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| 4 | 风格 | 现代简约(白底 + 细线 + 留白) |
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| 5 | 配色 | 商务红 |
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| 6 | 字体 | 微软雅黑 + Arial |
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| 7 | 图标 | Iconify `tabler` 集(主色染色,本地缓存;概念页配图标底块) |
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| 8 | 图表 / 配图 | 数据图 matplotlib / 少量数字上 KPI 卡;真实配图 opt-in 走 imagegen(每张 ¥0.22) |
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**核心能力**:
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- **信息设计纪律(咨询级的真功)**:论断式标题(写结论不写主题)、Takeaway 结论框、数据语境化(数字带对比基准+趋势)、page_rhythm 节奏(anchor/dense/breathing,breathing 页强制打破卡片网格)
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- **组合版式件**(一函数一整块):`add_card_grid`(均衡网格)/ `add_timeline`(时间轴)/ `add_cycle`(闭环)/ `add_toc`(目录)/ `add_kpi`(数字卡带对比+升降)/ `add_takeaway` / `add_source`
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- **质感工具箱**:`add_card`(圆角卡,投影克制——平铺卡默认平)/ `add_gradient_rect` / `add_icon_tile` / `add_pill` / 派生明暗色阶 + 语义色 `GOOD/BAD`
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- **混合背景** `render_bg.py`:无头 Chrome 渲杂志级背景图 + 其上原生可编辑文字(封面/章节)
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- **观感验收** `pptx_preview.py`:把 .pptx 渲成 PNG 肉眼验版面(quality_check 查结构,预览查好看)
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- 演讲者备注 `add_notes` + 业务图标双层兜底(Iconify → 本地缓存 → unicode)
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- `quality_check.py` 结构验收(越界 / 溢出 / 按列 bullet / 按色系三色制 / 重叠)+ markitdown 素材摄取
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**典型产物**:`<task>.pptx` + `build_deck.py`(整 deck 构建脚本,改稿/修验收项都改它重跑)。
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### plot_pub
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**出版级 matplotlib 绘图(论文 / 报告 / 申报书用)。**
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核心是 `apply_pub_style()` **一键设置 rcParams**(中文字体 + viridis 默认 + 字号 + dpi + 矢量优先),避免每次手动配十几行还忘装中文字体。
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**何时用**:
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- ✅ 写论文要投 *Cement and Concrete Research* / *J. Am. Ceram. Soc.* / *Construction and Building Materials* 等期刊
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- ✅ 报告 / 申报书要中文标题 + 中文图例的高 dpi 图
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- ✅ 多组样本数据对比(XRD 多谱叠图、强度发展曲线、温度场)
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- ✅ 双 Y 轴(TG-DSC 是典型)
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- ✅ 要 SVG / PDF 矢量图给论文
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**何时不用**:
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- ⛔ PPT 里要嵌图 → 走 `ppt` skill(那边已有配色 / 尺寸规范)
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- ⛔ 交互式探查数据 → 用 plotly / 直接 jupyter
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- ⛔ 只要看趋势不出版 → `df.plot()` 一行搞定
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**典型场景**:XRD pattern(多相叠图 + 标峰)、TG-DSC 双 Y 轴、应力-应变曲线、SEM 标注、多 panel 学术图。
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**默认配色**:viridis(jet 是现代审稿雷区)。
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**投稿级复合图**:要投高影响期刊的 figure 1 时,内置一套设计纪律(移植自 nature-figure skill,MIT)—— 五点 figure contract(核心结论 / 证据链 / 图原型 / 后端 / 期刊契约)、语义配色(蓝=本方法 / 绿=提升 / 红=baseline / 灰=参照,消融用同色变 alpha)、spine 纪律(`clean_spines` 只留左+下)、可编辑 SVG(`svg.fonttype='none'`)。
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## 文献检索
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### research
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**查 paper_server 文献库(基于 OpenAlex 元数据 + Sci-Hub 下载的内部部署)。**
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paper_server 是内部 Django 文献库:元数据来自 OpenAlex,PDF / XML 由 Sci-Hub / OpenAlex 异步抓取。**库里主语料是英文**(OpenAlex 主索引英文文献),少量中文。
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**何时用**:
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- 查 / 找 / 看 / 推荐文献
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- 要 DOI、要某篇 PDF、要 abstract
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- 写申报书 / 研究方案 / 调研报告的"国内外现状"段需要真实文献支撑
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- 配合 `proposal` skill 的「立项依据」起草
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**何时不用**:
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- 只问通识 → 直接答
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- 已经给了具体文献清单 → 直接用,不要二次校验
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**关键规则**:`keyword` 优先用英文(库里 95%+ 文献 title 是英文,中文 keyword 命中率很低)。中文术语先转专业英文术语再搜。
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**四个 helper**:
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- `search(keyword, year, year_gte, year_lte, doi, first_author, publication_name, has_pdf, is_oa, limit)` —— SearchFilter 匹配 title / first_author / first_author_institution
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- `get_paper(id_or_doi)` —— 精准取一篇
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- `fetch_pdf(id_or_doi)` —— 拉 PDF 文件
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- `fetch_xml(id_or_doi)` —— 拉 OpenAlex 全文 XML
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**典型产物**:候选文献清单(16 字段) → 选定文献的 abstract / PDF / 引用条目。
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### documents
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**查内部材料学科知识库(document_search API)。**
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部署在 `https://ai.ctc-zc.com:8100/api`。后端按 `kb_name` 分库存 7 个材料学科,共 **100W+ 英文学术论文**(Elsevier 期刊为主,DOI 前缀文件名)。每个文档带 `md_content`(整篇 Markdown,LLM 友好)+ 可选原 PDF 下载。
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**7 大学科库**(`classification_id` 1-7):
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| 学科 | 内容 |
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|---|---|
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| 胶凝材料 | 水泥 / 混凝土 / 砂浆 |
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| 陶瓷基材料 | 结构 / 功能 / 先进陶瓷 |
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| 玻璃基材料 | 平板 / 光学 / 玻璃陶瓷 |
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| 晶体材料 | 单晶 / 多晶 / 晶体生长 |
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| 复合材料 | 纤维 / 颗粒 / 层状复合 |
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| 耐火材料 | 耐火砖 / 不定形 / 高温防护 |
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| 检验检测 | 表征方法 / 标准 / 仪器 |
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**核心特色**:
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- **跨语言语义检索** —— 中文 query 也能命中英文论文(API 后端处理)
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- **已 Markdown 化** —— LLM 直接读,免 OCR / XML 解析
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**何时用**:
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- 查材料领域文献 / 特定材料性能 / 工艺数据
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- 写申报书 "国内外现状" 段(本库 Markdown 比 research 拿到的裸 PDF/XML 更直接可用)
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**关系**:与 research 互补 —— research 搜全网,documents 是本地预收的材料学科子集。**找材料类文献优先 documents,找其他学科或要 DOI 走 research,两者命中不重叠时可并用**。
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**三个 host-side tool**:`document_list_kb` / `document_search` / `document_download`。只有宿主配置 `DOCUMENT_SEARCH_API_KEY` 时注册;key 不进入 sandbox。
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### brief
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**生成科研方向简报(重要文献速览)。**
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给定一个研究方向 + 时间窗,从各大相关期刊(**Elsevier 数据库优先**)挑选近期**重要论文**,产出两段式简报:**先一份重要论文列表(每篇带标题/作者/期刊/年月/DOI + 一段简介或摘要概述),再对这批论文做内容总结**。三路取数:research(逐刊精确取最新 Elsevier 论文 + DOI)+ documents(内部材料库取全文)取文献,web search 取政策·标准·产业动向(单列)。**只描述不给建议**——呈现"发了什么、讲了什么",判断留给读者。简报 ≠ 综述论文,要**快、准、客观**,5–20 分钟掌握一个方向近期发了哪些重要论文。
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**五阶段**:定题对齐 spec(方向+边界 / 时间窗 / 期刊范围 / 深度 / 数据源 / 语言 / 关注点)→ 三路取数(research+documents 取文献、web 取动向;中→英术语转译 + 跨源去重)→ 列清单(带摘要概述)+ 内容总结 → 引文核验 → 渲染验收。
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**深度三档(按篇数)**:`flash` 10–20 篇 / `standard` 20–40 篇 / `deep` 40–80 篇。
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**何时用**:
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- ✅ 用户要"简报 / 方向简报 / 最新文献 / 重要论文列表 / 研究动态 / 某方向近期重要论文 / 跟踪某领域最新研究"
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- ✅ 立项前想快速摸清一个方向近期发了哪些重要论文(产出可喂 proposal / analyze)
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**何时不用**:
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- ⛔ 只要文献清单 / DOI / PDF → research / documents
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- ⛔ 要写可投稿的综述论文(几十页、定论)→ paper(review 类型)
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- ⛔ 要把模糊科学问题拆成子问题 + 路线图 → analyze
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- ⛔ 要"对本院的建议" / 写本子 → proposal
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**核心能力**:
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- **逐刊取重要论文**(`references/journals.md`):各建材子领域主流期刊清单(Elsevier 优先),精确 `publication_name` + `year_gte` 取最新,0 命中降级到 keyword 搜;按重要性(期刊层级 + 主题相关性 + 发现分量)筛、按 publication_date 留最新
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- **三路分工 + 去重**:research+documents 取文献(同 DOI 一条、documents 全文优先)、web 单列产业政策动向不混论文总结;中文方向→英文术语转译(SCM/LC3 等缩写展开)
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- **每篇带摘要概述**:列表不只标题,每篇 2–4 句讲研究对象/方法/主要发现,基于 abstract 或全文、不夸张不评判
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- **引文核验**:存在性 / DOI 真伪(以库返回字段为准)/ 支撑度(摘要概述与原文一致,partial 改概述迁就证据),编造零容忍
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- **自带 `render_docx.py`**:商务红主题 + 论文列表 `[n]` 作锚点、正文 `[n]`/`[Wn]` 引文上标回链 + DOI/URL 可点击超链接(条目内 DOI 子串也链)+ 化学式下标(CO₂/C₃S...,白名单不误伤 LC3/Ca2+);做 deck 转 ppt
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**典型产物**:`<方向>-简报.md`(默认,含 `01_papers` 重要论文列表 + `02_summary` 内容总结)+ `evidence.md`(证据表);可选转 docx / deck。
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## 科研计算
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### pymatgen
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**无机材料计算(晶体结构 I/O、XRD 模拟、相图、对称性、Materials Project 查询)。**
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底层用 pymatgen 官方 API。离线计算在 sandbox 里跑,本 skill 提供 `CEMENT_PHASES` 常量(中文相名 → 化学式映射);Materials Project 联网查询走 host-side tool,`MP_API_KEY` 不进入 sandbox。
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**触发**:
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- ✅ 水泥熟料相 / 玻璃陶瓷物相 / 耐火砖矿物相
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- ✅ XRD 谱图反演与正向模拟
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- ✅ 晶格参数 / 空间群 / 配位环境
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- ✅ 相稳定性 / 相图
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- ✅ 查 Materials Project 数据(MP_API_KEY)
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- ✅ 写 VASP / Gaussian / Quantum ESPRESSO 输入文件
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**不触发**:
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- ⛔ 只问宏观性能(强度 / 导热)→ 走 `stats_ml`(回归建模)
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- ⛔ 有机分子 / 药物(那是 RDKit 范畴,本仓库未集成)
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- ⛔ 只要画图,没有晶体计算需求 → 走 `plot_pub`
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**关键能力 —— 中文相名映射**:`CEMENT_PHASES` dict 收水泥 / 陶瓷 / 耐火 / 玻璃常见相中英文 ↔ 化学式(C3S→`Ca3SiO5`、钙矾石→`Ca6Al2(SO4)3(OH)12·26H2O`、莫来石→`Al6Si2O13`、方镁石→`MgO`...)。用户用中文报相名时先查表转化学式再喂 pymatgen。
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**典型工作流**:
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- 读 .cif / POSCAR / .xyz → `Structure.from_file`
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- 正向算 XRD pattern → `XRDCalculator`,跟实测谱对比
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- 物相对称性 → `SpacegroupAnalyzer`
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- 凝胶 / 水化产物热力学稳定性 → `PhaseDiagram` + `PDEntry`
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- 从 MP 拉已知结构 / 性质 → `mp_search_summary` / `mp_get_structure` / `mp_get_entries`
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### stats_ml
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**统计建模与机器学习(sklearn / statsmodels / PyMC 三库合一,场景导航选库)。**
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服务建材院典型场景:**掺合料配比 → 性能(强度 / 流动度 / 凝结时间)** 的建模与推断。
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**三库分工速查**:
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| 你要做 | 用 | 一句话理由 |
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|---|---|---|
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| 要 p-value、置信区间、假设检验 | **statsmodels** | OLS / ANOVA 是 statsmodels 主场,sklearn 不给 p-value |
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| 要预测精度高,可解释性次要 | **sklearn** | RandomForest / GBDT / XGBoost 是性能预测的现代基线 |
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| 样本 < 30 且要不确定度估计 | **PyMC** | 贝叶斯给参数后验分布,小样本下比频率派的置信区间更稳 |
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| DoE 响应面拟合 | statsmodels(二次回归 + ANOVA) | 系数显著性直接读 |
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| 聚类找异常配方 | sklearn(KMeans / DBSCAN) | 标准工具 |
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| 降维可视化(配方空间) | sklearn(PCA / t-SNE) | 标准工具 |
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**触发**:
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- ✅ 配方-性能建模 / DoE 响应面 / 强度预测
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- ✅ 特征重要性 / 假设检验 / 置信区间
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- ✅ 贝叶斯小样本估计
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- ✅ 聚类异常实验检测
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**不触发**:
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- ⛔ 只问描述性统计(均值方差),pandas + matplotlib 一行搞定
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- ⛔ 数据只有 3-5 个点 —— 任何 ML / 统计都不可靠,先补数据
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- ⛔ 深度学习(CNN / Transformer)—— 不在本 skill 范围
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**典型工作流**:
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- 配方-性能回归(sklearn 上 Pipeline + 5-fold CV + 特征重要性)
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- 统计推断(statsmodels OLS / ANOVA + p-value + 置信区间)
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- DoE 响应面(二次回归 + 主效应 / 交互效应显著性)
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- 小样本(PyMC 贝叶斯 + arviz 可视化)
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## 内容生成
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### imagegen
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**用豆包 Seedream 5.0 生图 / 改图(`seedream` tool,文生图 + image-to-image)。**
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把"我想要张图"变成一张能用的图,或在已有图上做像素级修改。流程:**诊断模糊度(六维)→ 给推断 + 待确认项 → 用户拍板 → 装配最终 prompt → 把 prompt 完整贴给用户确认 → 调 tool**。改图(i2i)额外传 `reference_images` 指向要改的那张图。
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**成本**:每次 ¥0.22(`search=true` 加 ¥0.05),3-5 秒出图。
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**⛔ 调 tool 前的强制门(铁律)**:
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任何情况下,`seedream` tool call 发出去之前,**必须**先把最终装配好的 prompt(含 size / watermark / search 参数)用对话消息明文展示给用户,问"这样画?要改什么?"并 **BLOCKING 等明确确认**。
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**触发词**:画 / 绘制 / 出图 / 来张 / 生成图 / 做张 + 图 / 图片 / 图像 / 配图 / 封面 / 概念图 / 效果图 / 示意图 / 场景图 / 海报 / 插画 / 插图 / 封皮 / 头图。
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**何时用**:
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- ✅ 用户明确说"画一张" / "出张图" / "来个封面"
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- ✅ 拿到 mermaid 结构图后说"太干了想要有质感的版本"
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- ✅ ppt / proposal 流程中要往 deck / docx 里塞概念图 / 引子图
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**何时不走本 skill**:
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- ⛔ 用户没主动要图 —— 别为"丰富回复"装饰性生图
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- ✅ 用户给参考图 / 对刚生成的图说"按这个改 / 改成 X" —— 走**改图(i2i)**:`reference_images` 指那张图,**别重新文生图**(重画会丢原构图);v1 单图
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- ⛔ 已有合适素材且不改 —— 直接 read / 引用,别重新生成
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**关键岔路**:
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- 节点-箭头-结构关系明确(技术路线 / 流程图)→ **走 mermaid**(矢量、零成本、可编辑)
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- 视觉冲击 / 美感(汇报封面 / 营销 / 抽象意象)→ **走 seedream**
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### videogen
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**用豆包 Seedance 2.0 Fast 生视频(`seedance` tool)。**
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把"我想要个视频"变成一段能用的视频。流程类似 imagegen 但**门更严**:**诊断模糊度(六维,含「运动」)→ 给推断 → 用户拍板 → 装配 prompt + 参数 → 完整贴给用户确认 → BLOCKING 等明确确认 → 调 tool**。
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**成本**:
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- 480p / 4s:¥1.86 起
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- 720p / 5s:¥4.00 起
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- 720p / 15s:¥12+
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- 等待:Fast 30-90s / Pro 2-3min
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**⛔ 比 imagegen 还严的强制门**:视频单价 ¥4 起,**比图贵 10 倍以上**;一次失败 ≈ 18 张错图;等待代价也高。**装配 prompt 不等于授权调用**。
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**触发词**:视频 / 动画 / 动起来 / 做个 video / 做段视频 / 出段视频 / 生成视频 / mov / mp4 / 短片 / 镜头 / 运动镜头 / 演示视频 / 动效。
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**何时用**:
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- ✅ 用户明确说"做个视频" / "出段视频" / "动画" / "动起来" / "镜头扫过"
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- ✅ 用户原本要 ppt,主动问能不能配段视频(介绍价格 + 时长引导决策)
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- ✅ 拿到 seedream 静态图后说"想动起来"(注意:Phase 1 仅支持 t2v 文生视频,**不支持 i2v** 图生视频)
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**何时不走本 skill**:
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- ⛔ 用户没主动要视频
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- ⛔ 流程 / 结构动效(节点-箭头逐次出现)→ 是 ppt 动画 / mermaid 的事
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- ⛔ 要实拍素材 / 已有视频剪辑 → seedance 是 AI 生成,告诉用户走 unsplash / pexels
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- ⛔ 用户有具体参考视频说"按这个改" → Phase 1 不支持 i2v / v2v
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**关键岔路**:静态图够用就别上动态(seedream ¥0.22 vs seedance ¥4 起)。
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## 通用 / 元能力
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### analyze
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**科学问题分析 / 拆解 / 引导。**
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用户抛过来一个模糊的高层科研问题,本 skill 引导用户把它**翻译成可操作的子问题 + 实施路线图**,然后把每个子问题接力给合适的下游 skill(proposal / research / pymatgen / stats_ml ...)。
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**本 skill 不直接产出最终交付物**(不查文献 / 不写本子 / 不跑模型),只产出 `analysis.md` —— 一个共识性的"问题理解 + 路线图"文件。
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**何时用**:
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- ✅ 用户说"我想搞清楚 / 想研究 / 不知道从哪入手 / 这个问题怎么拆 / 我们能做什么"
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- ✅ 问题宽泛只到效应层("早强偏低"、"耐久性差"、"性能不稳定"),没到具体变量 / 指标 / 假设
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- ✅ 用户在评估要不要立项,问"这个方向值不值得做"
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- ✅ 用户想在不熟悉的领域结合本院能力做点事,要先理一下问题
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**何时不用**:
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- ⛔ 用户已经写明要做什么(配方对比 / 标准检测 / 文献综述 / 写本子)→ 直接走对应 skill
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- ⛔ 用户问通识知识 / 名词定义 → 直接答
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- ⛔ 用户要审稿 / 改文 → 走 review
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- ⛔ 用户做异常排查但已经定位到具体环节 → 走 research
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**四段工作流**:
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1. **PICO 化**(BLOCKING)—— P 对象 / I 干预 / C 对照 / O 输出(必须量化:指标 + 单位 + 期望值),跑 FINER 自检
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2. **Issue Tree 拆解**(BLOCKING)—— 选拆分维度(机理-现象-工艺 / 输入-过程-输出 / 材料-工艺-装备-检测),拆 2-3 层,每个叶子标"类型(根因/创新/优化) / 优先级 / 能力描述"
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3. **分支深化** —— 根因型走 5Whys + Fishbone;创新型走 First-principles + TRIZ 矛盾矩阵;优化型走 DoE
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4. **路线图汇总** —— 优先级排序 + 推荐下游 skill + 风险与依赖
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### coding
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**修代码 / 调试 / 实现。**
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通用工具足够,没有专属 scripts 或 templates —— 代码任务的多样性来自代码本身。
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**核心原则**:
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- **先看后改** —— grep / glob 定位 → read 上下文 → edit。盲改会出错。
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- **改动最小** —— 只动必要行,不顺手重构、不改无关空白
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- **edit 唯一匹配** —— old_str 必须在文件里出现且仅出现一次,不够唯一就多带上下文
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- **验证优先** —— 项目有测试就 `pytest` / `npm test`;没有就写最小复现脚本
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- **不臆造 API** —— 没用过的库先 read 它的源码或文档,不要凭直觉拼方法名
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**反模式**(明确禁止):
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- 一次性 write 整个大文件(改 3 行就别 write 200 行)
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- 没读过文件直接 edit(大概率 old_str 匹配不上)
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- 跑测试失败就立刻改测试(先看是测试错还是代码错)
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**输出**:改完后一两句话说清「改了什么、为什么、怎么验证」,**不复述 diff** —— 用户会自己看。
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### skill-creator
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**引导用户创建 / 改造自己的私有 skill。**
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把"每次都要重复交代的一套做法"沉淀成用户私有 skill,存在自己的 `.skills/` 下,只对自己生效。两种来源:**从零写**(`save_skill` 写一份 SKILL.md)或 **fork 内置再改**(`fork_skill` 整目录拷过来、连脚本一起带,再编辑)。
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**何时用**:
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- ✅ 用户说"我想要个自己的 skill / 自定义 skill / 把这套流程固定下来"
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- ✅ 用户说"zcbot 的 X skill 挺好但我想改成 Y"(→ fork 再改)
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- ✅ 用户每次任务都重复交代同一套约束(术语表 / 模板 / 禁忌),值得固化
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**何时不用**:
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- ⛔ 用户只是要完成一个具体任务 → 走对应内置 skill,别绕到造 skill
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- ⛔ 要改的是所有任务都该遵守的全局行为 → 那是偏好 / system prompt,不是 skill
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- ⛔ 一次性的事 → 直接做
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**关键机制**:
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- 用户 skill 存私有 `.skills/<name>/`(文件面板隐藏),用 `save_skill` / `fork_skill` 落盘(**不走 fs/shell**——沙箱 fs 根够不到那里)
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- 造好 / 改好后**下一条消息**才生效(registry 每轮重建)
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- 同名内置 → 覆盖(user wins,列表显式标注);改名 → 并存
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- `save_skill` 写时校验 frontmatter(缺 description / YAML 坏直接拒),挡住"加载失败"黑洞
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**典型产物**:`.skills/<name>/SKILL.md`(+ fork 带来的 scripts / references / templates)。
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## 跨 skill 协作
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实际任务往往跨多个 skill,典型组合:
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- **写论文全流程**:analyze(拆问题) → stats_ml / pymatgen(算数据出结果) → research / documents(建文献矩阵) → plot_pub(先定图表) → paper(逐章起草 + 引文三角核验) → review(投稿前反谄媚终审)
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- **写本子全流程**:analyze(拆问题) → research / documents(查文献) → stats_ml(算配方-性能模型出预实验数据) → plot_pub(出图) → proposal(写本子) → review(审稿)
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- **写专利全流程**:patent(挖点 + 检索 + 起草) → research(查现有技术) → plot_pub(出附图) → review(终审)
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- **写标准全流程**:analyze(定标准化对象) → stats_ml(配方-性能 / 精密度试验数据定指标) → research / documents(查国内外现有标准与现状) → standard(起草标准 + 编制说明) → plot_pub(出图) → review(送审前终审)
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- **方向简报 → 立项**:brief(三路取数,出重要论文列表 + 内容总结,只描述) → analyze(把方向拆成子问题 + 路线图) → proposal(写本子、给建议) / paper(写综述);简报要做成汇报 → ppt
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- **PPT 汇报**:analyze(提炼论点) → research / documents(找数据 + 引文) → plot_pub(出图) → ppt(组装 deck) → imagegen(可选,做封面 / 引子页)
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- **晶体计算**:pymatgen(算 XRD / 相图) → plot_pub(出图) → proposal / patent(写到本子 / 交底书里)
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- **定制能力**:skill-creator(fork 某内置 skill,如 ppt / proposal) → 改造成本组 / 本人专属版本(术语 / 模板 / 默认值),之后日常任务直接用改造版
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## 更新方式
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- 新增 / 修改 / 删除 skill 后,告诉 Claude Code 更新本文件
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- 每个 skill 源在 `skills/<name>/SKILL.md`,frontmatter 里有 `description` 字段
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- 发给他人时:可直接发 .md(GitHub / VSCode / Typora 都能渲染),或用 pandoc / VSCode "Markdown PDF" 插件导出 PDF
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