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ResearAI/DeepScientist
GitHub指导 AI Agent 在 Windows 环境下通过 WSL2 安装、修复并验证 DeepScientist，包括环境检查、依赖配置及 Web UI 连通性测试。
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Skills in Collection (22)
指导 AI Agent 在 Windows 环境下通过 WSL2 安装、修复并验证 DeepScientist，包括环境检查、依赖配置及 Web UI 连通性测试。
需要在 Windows 上安装 DeepScientist
DeepScientist 安装失败需要修复
验证 DeepScientist Web UI 是否可访问
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通过调用 alphaxiv.org API，解析 ArXiv 论文 ID 并获取结构化 AI 生成的摘要或全文。用于快速解释、总结和分析研究论文，替代阅读原始 PDF，提升信息获取效率。
用户分享 arxiv URL
用户提及论文 ID
用户要求解释或总结研究论文
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用于在主实验结果确定后，执行消融、鲁棒性、错误分析等后续验证任务。通过资源审计和切片化设计，以最小成本回答证据问题，支持论文撰写或决策。
主实验已完成，需进行消融研究或鲁棒性检查
论文审稿或反驳阶段存在证据缺口
需要进行失败分析或效率/成本检查
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用于确立可信对比基线，涵盖导入、验证本地环境及修复失败复现等场景。通过最小化证据收集建立比较契约，明确指标与数据源，最终确认、豁免或阻断基线，避免无效重复工作。
缺乏可信基线
现有基线过期或未验证
需要导入或附加已有基线包
需验证本地代码路径作为对比参照
之前复现失败需修复
任务恢复后基线信任状态不明
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在任务进展不明确或证据矛盾时，基于持久证据做出路由判断（如继续、停止、分支），记录裁决理由并推动流程。
任务阶段不清晰
证据混合或存在冲突
需要明确是否终止或重置任务
遇到阻塞点需决定下一步路线
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用于在基线确认、方案选定后，执行核心实验以产出可信测量结果。通过最小化执行获取证据，涵盖假设定义、实施、分析及结论总结，确保结果可验证并指导后续决策。
基线已接受且想法已选定
准备进行代码实现与指标测量
评估契约明确且进入执行阶段
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用于对实验图表、论文主图及附录图进行学术化精修，确保视觉清晰、无冗余，遵循极简风格与颜色规范。
需要生成论文级或附录级高质量图表
对已有图表进行学术风格润色和规范化处理
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用于负责任地关闭或暂停任务，通过整理结论、限制和推荐状态，生成稳定的停止点和清晰的恢复路径。
任务准备结束或归档前
需要确认最终状态并生成总结报告时
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将基线与问题转化为可验证的研究方向，识别瓶颈并筛选前沿假设。用于确定下一步实验路线，而非构建模块或通用写作。
需要确定下一个可证伪的实验方向
现有路线失败需寻找新假设
需分析机制瓶颈或目标不匹配
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用于在任务非从零开始时，审计并整合现有状态、评估可信度及复用材料，最终确定下一步执行锚点。
任务已有前期成果或草稿
需基于现有基线继续工作
需要整理混乱的现有资产
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用于将学术草稿（特别是中文）润色、重构或翻译为符合Nature风格的高质量英文，涵盖摘要、引言等全章节，强调逻辑严谨与学术规范。
用户要求润色学术论文段落
需要将中文学术草稿翻译为出版级英文
需要按Nature风格重构文章结构
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用于算法优先任务的优化技能，管理候选简报、优化前沿和分支推广。通过评估证据选择子模式，推进一步有根据的优化操作，并记录新状态或停止条件，避免生成低信息量候选项。
需要进行算法优化的任务
存在多个候选方向需排序
管理探索、利用、融合或调试流程
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用于在撰写前创建、修订或验证研究论文大纲，将实验证据转化为清晰的研究思路、限定性主张和分析计划，严格区分学术观点与工程细节。
需要为研究论文制定结构化的写作大纲
现有大纲像运行日志或结果堆砌，需要重构为学术叙事
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将结构化数值数据转换为出版级图表。基于预置模板快速生成条形、折线、散点或雷达图，确保风格统一与高质量输出，适用于论文写作及实验结果展示场景。
用户需要将CSV或数组数据转为出版级图表
需要基于预设模板快速生成科研风格插图
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用于论文或草案处于审稿阶段时，将审稿人反馈转化为最小化、可执行的修订计划。通过解析评论、分类需求并协调实验与文本修改，生成回复信和修订清单，确保高效应对审稿压力。
收到审稿人反馈意见
需要针对审稿意见制定修订计划
生成学术 rebuttal 回复文档
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用于对已完成的论文或报告草稿进行独立、批判性的证据审计，识别核心主张与潜在拒稿理由，生成修订计划及后续实验待办，明确下一步路由。
收到 substantial draft, paper, or paper-like report
需要进行 finalization, rebuttal, or revision routing 前的审计
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用于自然科学和工程任务，指导选择科学软件包、执行仿真或数据分析，并通过artifact.science记录证据链。
自然科学与工程计算
科学软件包路由与检查
高性能计算(HPC)作业
数据集分析与模型拟合
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用于在任务初期解决目标模糊、数据或指标不明确等问题，通过最小化探索重建研究框架并确定基线，为后续执行提供清晰锚点。
用户目标尚不明确
数据集或评估指标定义不清
缺乏可信基线
前期工作暂停后需重新梳理
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用于在已有实验证据和基线时，撰写、修订或优化论文/报告。强调先检查证据完整性与合同状态，再按章节基于可靠数据起草，避免无依据的写作。
起草论文或报告
修订特定章节
同步主张与证据支持
准备论文提交包
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辅助撰写符合Nature期刊要求的数据可用性声明、存储库计划及FAIR元数据，支持中英双语转换与受限数据处理。
用户询问Nature数据可用性政策或声明撰写
需要生成数据集引用或FAIR元数据清单
处理中文作者的数据获取声明翻译与适配
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面向Nature等高水平期刊的科研绘图技能，支持Python和R后端。强调在绘图前明确结论与证据逻辑，遵循严格的语言选择门控及多面板导出规范，确保生成符合出版要求的SVG/PDF/TIFF图像，适用于科学图表制作、审查与优化。
需要创建或修改用于顶级期刊投稿的科学图表
要求生成符合特定出版格式（如SVG/PDF）的多面板组合图
对现有科研图表进行视觉质量审查或润色
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将科学论文或阅读笔记转化为符合Nature风格的中文PPTX演示文稿。自动提取核心论点、关键图表，生成幻灯片内容与演讲备注，并输出可执行的.pptx文件及配套验证报告，适用于学术汇报与期刊俱乐部。
用户要求制作PPT/PPTX
期刊俱乐部或实验室会议展示需求
基于科学论文生成学术演示文稿
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