覆盖「脱敏 → 调研 → 选题 → 标书 → 综述 → 文献 → 深研 → 分析/统计 → 作图 → 写论文 → 去 AI 味 → 排版(PDF/Word) → 评审 → 查假引用」全链路的 20 个 Agent 技能（SKILL.md 格式，跨框架通用：OpenCode / OpenClaw / WorkBuddy / Claude Code 等）。顶层主控即常驻的 AGENTS.md（Claude Code 读其镜像 CLAUDE.md）——它直接判意图 → 选流水线 → 派发，套件内不再有独立"总控"技能。 Python 统一走项目根 .venv（正斜杠路径，bash/PowerShell 通用），不写死任何机器路径，git clone 到任意电脑即可用。
# Windows
git clone https://github.com/imwei25/sci-skill && cd sci-skill
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File install.ps1 # 加 -WithPdf 连 pandoc/xelatex 一起装# Linux / macOS
git clone https://github.com/imwei25/sci-skill && cd sci-skill
bash install.sh # 加 --with-pdf 连 pandoc/xelatex 一起装安装脚本：在仓库根建 .venv → 装 scripts/requirements-skills.txt 全部依赖 → 校验所有 SKILL.md（无 BOM、frontmatter 合法）。也可以让 agent 直接跑仓库里的 env-setup 技能完成同样的事。
技能都在 skills/，每个是一个 <name>/SKILL.md 目录。
- OpenCode：把
skills/*放进项目的.opencode/skills/（或就在本仓库根opencode）。 - OpenClaw：在配置
skills.load.extraDirs里加上本仓库的skills/路径（它会自动发现，最深 6 层）。 - WorkBuddy：把
skills/*复制到它的技能根（通常~/.workbuddy/skills-marketplace/skills/，以实际为准）。 - Claude Code：把
skills/*放进.claude/skills/。
加载后，技能靠对话内容匹配 description 触发（不是斜杠命令）。例：「核对这几个 DOI 是不是真的」→ reference-check；「画一张 Nature 级森林图」→ nature-figure。
完整目标由常驻主控编排：说「我要写一篇 XX 的综述 / 论文 / 标书」→ 顶层 agent 读常驻的 AGENTS.md（Claude Code 读 CLAUDE.md）判意图 → 选流水线（review / systematic / grant / paper / research）→ 按 §三 顺序依次调用各技能，产物写 outputs/，边做边汇报。单步明确任务（只画图/只查引用/只脱敏）直接触发对应技能。
各技能调 Python 一律用项目根 .venv：
- Windows：
.venv/Scripts/python.exe - Linux / macOS：
.venv/bin/python
没有 .venv 时，先跑 install.* 或让 agent 跑 env-setup 技能。
顶层主控是常驻的
AGENTS.md（判意图 → 选流水线 → 派发），不是下表里的某个技能。
| 方向 | 技能 | 说明 |
|---|---|---|
| 环境自举 | env-setup |
查 Python→建 .venv→装依赖+pandoc；换机器先跑它 |
| 数据脱敏 | deidentify |
上传患者数据前去标识化（身份证/手机/住院号/姓名…） |
| 调研 | research-scan |
领域现状/趋势/空白 → 调研简报 |
| 选题 | topic-selection |
找空白、提假设、多棱镜打分（可选对抗式研究） |
| 新颖性/预注册 | novelty-check |
严格新颖性裁定（真新/增量/已回答/有争议）+ 预注册锁（防 HARKing）；采数前做预注册，数据已备时可选做新颖性裁定 |
| 写标书 | grant-proposal |
国自然 / NIH 结构 + 经费预算，起草与润色 |
| 写论文 | write-paper |
原创研究论文 IMRaD 全流程 + 投稿信 + 审稿回复 |
| 综述 | literature-review |
多路检索建证据表 → 有引用的综述 |
| 系统综述 | systematic-review |
双人筛选+κ / 偏倚风险(RoB) / GRADE / PRISMA 计数，去重+计数脚本 |
| 文献检索 | search-lit ᵛ |
PubMed + Europe PMC（国内可达），API 核实，出 BibTeX |
| 文献下载 | fulltext-retrieval ᵛ |
按 DOI 从 OA 源(Unpaywall/PMC/OpenAlex) 下全文 PDF |
| 深度研究 | deep-research |
多源检索 + 交叉核实 + 带引用报告 |
| 数据分析 | data-analysis |
pandas/scipy/statsmodels + 医学统计护栏 |
| 临床统计 | clinical-stats |
Table 1 基线特征表 + 样本量/把握度计算 |
| 作图 | nature-figure ᵛ |
Nature 级图工作流，matplotlib/seaborn，SVG/PDF/TIFF |
| 去 AI 味 | humanize-academic |
去机器腔（中英文）、数字/引用不变量校验 |
| 期刊排版(PDF) | render-pdf-doc ᵛ |
Markdown→出版级 PDF（pandoc+xelatex，中文自动字体） |
| 投稿排版(Word) | render-docx |
Markdown→Word .docx（pandoc，医学期刊多要 Word） |
| 论文/标书评审 | peer-review |
逐节剖析 + 报告规范(CONSORT/PRISMA…) + 审稿意见 |
| 文献真实性核查 | reference-check |
对 Crossref/Europe PMC 查假引用（不存在/张冠李戴/虚构） |
ᵛ = 直接引入的现成开源技能（vendored），来源与许可见 THIRD_PARTY_SKILLS.md；其余为适配自研。改进历史见 docs/improvement-log.md。
- 中国大陆网络：文献检索/下载/核查已默认走 Europe PMC / Crossref / OpenAlex（国内可达）——
search-lit无 MCP 时首选 Europe PMC（epmc_*命令），literature-review/reference-check/fulltext-retrieval均走可达源。NCBI E-utilities 仅在境外/代理时用。 render-pdf-doc排中文已自动处理：脚本按内容探测，含汉字自动用 Microsoft YaHei（Windows）/ Noto Sans CJK SC（Linux），无需手动--cjk-font；frontmatter 若写了字体则尊重之。需先install.* -WithPdf/--with-pdf装 pandoc+xelatex（MiKTeX 首渲染宏包已由安装脚本设为自动补装）。- 投稿要 Word 用
render-docx（只需 pandoc，不需 xelatex）；上传患者数据前先用deidentify脱敏。 fulltext-retrieval --email必须填真实邮箱（Unpaywall 拒 example.com）。- 一键安装已加固：
install.ps1/install.sh自动装 Python、pip 失败自动切清华镜像、逐步汇报成败（失败不谎报成功）；加-LinkClaude/--link-claude可把技能复制进~/.claude/skills。
自研技能可自由使用。vendored 技能保留上游许可（Apache-2.0 / MIT），全文见 licenses/，改动说明见 THIRD_PARTY_SKILLS.md。