К основному содержанию
скилл Claude Code CX Codex Cursor GitHub Copilot

nature-paper-xray — скилл для Claude Code: что делает и как установить

Разбирает научную статью до деталей реализации: отделяет ключевые решения от декораций и проверяет границы доказательств. Пригодится перед цитированием или докладом.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add Yuan1z0825/nature-skills --skill nature-paper-xray -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает nature-paper-xray

Скилл читает научную публикацию целиком, включая приложения и подписи к графикам. Вместо поверхностного пересказа он восстанавливает реальный ход работы: какую проблему решали авторы и какую гипотезу они проверяли в первом графике. Скилл сопоставляет заявления в тексте с контрольными экспериментами, выясняя, рухнет ли результат без конкретного архитектурного решения.

Каждую важную формулу инструмент дополняет микропримером со сквозным числовым расчётом. При разборе графиков он ищет противоречия: расходящиеся на хвостах кривые или логарифмические шкалы, скрывающие константную разницу. Если авторы подобрали гиперпараметры прямо на тестовой выборке или умолчали о расходах на обучение, факт фиксируется без додумывания цифр.

Формат выдачи по умолчанию — подробный аналитический лонгрид в Markdown. Скилл намеренно не выставляет баллы для рецензирования и не проверяет цитирование сторонних работ, потому что его задача ограничена детальным препарированием одной статьи.

Какие задачи решает

  • реконструировать реальный ход исследования вместо пересказа аннотации
  • отделить критические архитектурные решения от вспомогательных надстроек
  • разобрать ключевые формулы на сквозных числовых микропримерах
  • найти расхождения между выводами в тексте, графиками и приложениями

Примеры запросов агенту

  • Прочитай статью attention-is-all-you-need.pdf и выдели ключевые решения, без которых архитектура не работает
  • Сделай paper x-ray для файла paper.pdf с разбором формул на конкретных числах
  • Проверь границы доказательств в исследовании: где выводы авторов подтверждены данными, а о чём они умолчали

Как установить nature-paper-xray

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add Yuan1z0825/nature-skills --skill nature-paper-xray -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/nature-paper-xray/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/nature-paper-xray/

Из того же набора18

Весь набор →
nature-figure Yuan1z0825 Скилл собирает, правит и проверяет рисунки для научных статей на Python или R. Пригодится, когда графики идут в submission, а не в отчёт. Claude Code CX Codex Cursor +1 18 700установок nature-polishing Yuan1z0825 Скилл для правки, перевода и сокращения готового академического текста. Держит факты, термины и границы доказательств на месте. Claude Code CX Codex Cursor +1 17 400установок nature-paper2ppt Yuan1z0825 Собирает китайскую академическую презентацию .pptx из научной статьи или заметок: слайды, рисунки из источника и заметки докладчика. Claude Code CX Codex Cursor +1 16 000установок nature-citation Yuan1z skill, refactored into static/dynamic layers Ищет статьи из Nature и семейства CNS для подтверждения тезисов рукописи, связывает утверждения с источниками и готовит экспорт для менеджера ссылок. Пригодится, когда нужны ссылки именно из этих журналов. Claude Code CX Codex Cursor +1 15 600установок nature-writing Yuan1z0825 Скилл для черновиков и перестройки научных рукописей: собирает аргументы, разделы и материалы первой подачи из ваших данных. Claude Code CX Codex Cursor +1 15 600установок nature-data Yuan1z skill, refactored into static/dynamic layers Скилл помогает подготовить или проверить разделы о доступности данных и кода, маршруты доступа к наборам и FAIR-метаданные для рукописи. Claude Code CX Codex Cursor +1 15 300установок nature-academic-search Yuan1z0825 Ищет научные публикации, проверяет ссылки и собирает стратегии MeSH. Пригодится для работы с источниками и файлами библиографии. Claude Code CX Codex Cursor +1 15 200установок nature-response Yuan1z0825 Скилл для черновиков, аудита и правки ответов на замечания рецензентов, сопроводительных писем и размеченных рукописей. Claude Code CX Codex Cursor +1 15 100установок

Похожие

single-cell-rna-qc официальный anthropics Проверяет качество single-cell RNA-seq данных, отбирает клетки по MAD-фильтрам и строит графики. Нужен для первичного QC файлов .h5ad и .h5. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 400установок scientific-problem-selection официальный anthropics Скилл помогает учёным структурировать выбор исследовательских проблем, от генерации идей до навигации по препятствиям. Работает через три входные точки: питч новой идеи, разбор застрявшего проекта или ответ на стратегический вопрос. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 400установок academic-research-suite Imbad0202 Маршрутизирует исследовательскую работу в ИИ-агенте: от сбора литературы и метаанализа до рецензирования и подготовки черновика статьи. Пригодится при подготовке научных публикаций. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 900установок deep-research 199-biotechnologies Проводит многоэтапные исследования с проверкой утверждений по источникам и собирает отчёты. Нужен для сравнений и анализа сложных тем, а не для простых поисковых вопросов. Claude Code CX Codex Cursor +1 10 200установок research-paper-writing Orchestra Research Организует цикл написания научных статей по машинному обучению: от планирования экспериментов до черновика в LaTeX. Claude Code CX Codex Cursor +1 493установок geo-sleuth Oldcircle Скилл ищет, где и когда снята фотография, проверяя гипотезы по метаданным, OCR, картам и изображениям. Нужен для разбора фото с географическими признаками. Claude Code CX Codex Cursor +1 3 000установок anysearch anysearch-ai Скилл подключает поиск в интернете, тематические запросы, параллельный поиск и извлечение содержимого страниц. Пригодится, когда агенту нужны свежие сведения или нужно проверить утверждение. Claude Code CX Codex Cursor +1 38 500установок academic-paper Imbad0202 Скилл разворачивает конвейер из 12 агентов для подготовки научных статей в 11 режимах. Помогает пройти путь от поиска литературы и плана до проверки цитат и ответа рецензентам. Claude Code CX Codex Cursor +1 10 800установок

Вопросы о nature-paper-xray

Как установить nature-paper-xray в Claude Code?

Выполните команду npx skills add Yuan1z0825/nature-skills --skill nature-paper-xray -a claude-code в терминале.

Чем разбор nature-paper-xray отличается от обычного саммари?

Скилл не пересказывает статью по разделам, а реконструирует исследовательскую логику авторов, проверяет честность бейзлайнов и иллюстрирует математику числовыми примерами.

Оценивает ли этот скилл шансы статьи на публикацию?

Нет, он только фиксирует границы доказательств и нестыковки в данных. Оценкой новизны, ранжированием и подготовкой рецензий занимается отдельный скилл nature-reviewer.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: nature-paper-xray
description: >-
  Read one supplied paper closely enough to reconstruct how its authors actually got there, rather
  than restating what the abstract claims. Use for 精读论文, 讲透这篇论文, 把这篇读懂, 作者为什么这么设计,
  这个公式怎么推出来的, paper x-ray, and deep single-paper comprehension before building on,
  reviewing, presenting, or citing that paper. Recovers the real starting point and the bet the
  authors placed, separates load-bearing design from decoration, grounds each key formula in a
  worked micro-example with concrete numbers, and checks how far the evidence actually reaches,
  including where the authors are confident and where the paper does not report something. Delivers
  a structured Markdown long-read by default. Not a summary, not a translation, not a peer review.
---

# Nature Paper X-Ray

Read a paper the way a researcher explains it at a whiteboard to a colleague: what the authors saw, why they believed it, where they hesitated, what they gave up, and which numbers would change the conclusion.

The delivered artifact is a Markdown long-read. A section-by-section summary of the paper is a failure mode, not a fallback.

## Default stance

- The method section is a teaching order, not the order the work happened in. The introduction's story is arranged after the fact. The contribution list is written for reviewers.
- The judgments that decided the paper — what the authors noticed, why they trusted it, what they abandoned — are mostly not written down. Recovering them is the job.
- Every figure was chosen. Ask what the authors want a reader to believe from this one, then look for details inside it that do not support that reading.
- A figure contains its own counter-evidence more often than the text does: a curve that crosses later, an error bar wider than the gap between compared methods, a log axis hiding a constant-factor difference, one seed standing in for a variance claim.
- Name a mechanism or say the paper does not name one. Do not supply a motive the authors never stated.

## Workflow

1. **Read the whole source first** — body, appendix, footnotes, figure and table captions, and supplementary material if supplied. Appendices carry what the body declined to print: real hyperparameter search ranges, unflattering ablations, reviewer-response material. Record disagreements between the body and the appendix as findings.
2. **Reconstruct the research path.** Name the concrete failure the work reacts to, and the bet the authors placed on their strongest evidence. The first figure usually carries that bet and deserves separate treatment.
3. **Separate load-bearing from decoration.** For each distinctive design choice, judge whether removing it collapses the result or merely accompanies it. Cite the ablation, appendix table, or controlled comparison that settles it. When no such control exists, write that the paper does not run it.
4. **Ground the mathematics.** Give every symbol its shape and meaning, state what a formula is for before stating the formula, and follow each key formula with a micro-example using concrete numbers carried to the end. See `references/deep-reading-protocol.md`.
5. **Check the evidence boundary.** Agreement between body text, tables, and figures; whether baselines share data, steps, and tuning budget; whether hyperparameters were selected on the test set; preprocessing leakage; cost and the conditions under which the claim stops holding. See `references/evidence-boundary.md`.
6. **Preserve hedging strength.** "May" is not "does", "suggests" is not "shows", "some settings" is not "all settings". Where the paper does not report something the conclusion needs, write that it is not reported. Never substitute a plausible number, an assumed default, or a value remembered from a similar paper.
7. **Deliver the long-read.** Lead with what the paper is actually claiming, then the reconstructed path, the load-bearing judgment, the worked examples, and the evidence boundary. Close with what a reader should carry away and what remains open. State the scope read — body, appendix, supplementary, or a stated subset — and never imply fuller coverage than was achieved.

## Paper-type adaptation

Reading emphasis shifts with the paper type. Load `../nature-shared/core/paper-type-taxonomy.md` when the type is not obvious:

- **algorithmic** — fair-comparison discipline dominates: are baselines tuned as hard as the proposal, and where does it fail?
- **methods** — reproducibility dominates: would the protocol work in another lab, and what is left implicit?
- **hypothesis** — the strength of the causal evidence dominates: does the evidence rule out the alternative explanation?
- **research** — what was found, and how far the observation generalizes beyond the studied system.
- **review** — how the field is organized, where sources disagree, and what remains open.

## Boundaries

- Reading sets no verdict. This skill reports what the paper does and how far its evidence reaches. It does not score, rank, or judge acceptance readiness, novelty, or significance — that is `nature-reviewer`.
- It does not extract reusable writing patterns from a paper — that is `nature-writing` and its exemplar material.
- It does not translate a paper or produce a bilingual reader — that is `nature-reader`.
- It does not search the literature, verify citations, or cite sources on the paper's behalf — those are `nature-academic-search`, `nature-citation`, and `nature-ref-verifier`.
- It does not draft manuscript prose. Use the reading as input to `nature-writing` when writing related work or positioning.

## Output discipline

- Write in the language the user is using. A Chinese request produces Chinese prose with English technical terms preserved exactly.
- Quote the source only where an anchor requires it; do not reproduce the paper at length.
- Formulas use `$...$` inline and `$$...$$` on their own line. Never place a formula in backticks or a code block.
- A long paper is not a reason to degrade the output into a summary. If the reading is incomplete, say where it stopped.

© Yuan1z0825 · Apache-2.0 · Yuan1z0825/nature-skills

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой