К основному содержанию
скилл Claude Code CX Codex Cursor GitHub Copilot

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

Создаёт двуязычные китайско-английские ридеры научных статей с разметкой текста, таблиц и формул. Помогает разобрать публикацию целиком или ответить на точечный вопрос по источнику.

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

Что делает nature-reader

Скилл маршрутизирует задачи: отличает запрос на полный ридер от перевода отрывка или вопроса к тексту. На входе определяет формат источника (pdf-text, scanned-pdf, html, doi-arxiv или pasted-text) и сразу сообщает его пользователю. Это позволяет вовремя исправить тип документа до начала тяжёлой обработки.

По манифесту manifest.yaml агент подгружает только нужные фрагменты правил, а не всю папку static/. Работа идёт по правилам из core/principles.md: готовится параллельный текст без сжатия в краткую выжимку, а термины собираются в глоссарий Terminology Ledger. Результат раскладывается по файлам paper.md, source_map.json и translation_notes.md.

Если файл не получается разобрать целиком из-за ограничений, скилл оформляет черновик и фиксирует пропущенные страницы или нечёткие вырезки в translation_notes.md. Запрет на краткий пересказ усложняет разбор длинных статей, потому что агенту приходится держать структуру первоисточника до конца.

Какие задачи решает

  • собрать параллельный китайско-английский ридер статьи в Markdown
  • ответить на вопрос по тексту статьи с точными ссылками на источник
  • перевести фрагмент научной публикации с сохранением терминологии
  • зафиксировать сомнительные таблицы и формулы в translation_notes.md

Примеры запросов агенту

  • Создай двуязычный ридер для статьи из файла paper.pdf с разметкой формул и таблиц.
  • Переведи этот отрывок научной статьи на китайский и сохрани термины в глоссарий.
  • Найди в тексте статьи методологию эксперимента и укажи идентификаторы исходных фрагментов.

Как установить nature-reader

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add Yuan1z0825/nature-skills --skill nature-reader -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/nature-reader/SKILL.md

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

Из того же набора17

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

academic-pipeline Imbad0202 Собирает академический проект в последовательный процесс: от исследования и текста до проверок, рецензий и финализации. Нужен для полного цикла работы над статьёй. Claude Code CX Codex Cursor +1 7 200установок repo-intake-and-plan lllllllama Сканирует репозиторий по README, собирает команды и предлагает минимальный план воспроизведения. Нужен до запуска экспериментов. Claude Code CX Codex Cursor +1 474 500установок 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 academic-paper-reviewer Imbad0202 Скилл имитирует коллегиальную проверку научной статьи через пять ролей. Пригодится для рецензии, повторной проверки правок и оценки методологии. Claude Code CX Codex Cursor +1 9 800установок

Вопросы о nature-reader

Как установить nature-reader в Claude Code?

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

Что делает nature-reader?

Скилл преобразует научные публикации в двуязычные Markdown-ридеры с привязкой текста к источнику, таблицами, формулами и глоссарием терминов.

Что происходит, если статью нельзя обработать целиком?

Агент не переключается в режим краткого пересказа, а создаёт черновой вариант ридера и отмечает пропущенные страницы или нечёткие иллюстрации в файле translation_notes.md.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: nature-reader
description: "Create source-grounded Chinese-English paper readers with aligned text, figures, tables, and equations. Use for 全文翻译、中英文对照、论文精读 or source-linked questions about a paper; respect a requested excerpt or question without generating a full reader."
metadata:
  version: "2.1.1"
  author: Community contribution, refactored into static/dynamic layers
---

# Full-Paper Markdown Reader — Router

## Routing protocol

First distinguish creating a reader from answering a question or translating an excerpt.
For a source-linked question, read `references/grounding-rules.md` and inspect only the relevant
source material; reuse existing source-map IDs when available. Do not regenerate the reader or
require a full source map before answering. For an explicit excerpt request, apply extraction,
translation, and grounding rules to that excerpt. The full-artifact workflow below applies when
the user requests a reader or full-paper translation.

For a new task, load the core and matching resources below. Reuse already loaded guidance on follow-ups; load more only when the task needs it.

### 1. Load the manifest and the core layer

Read [manifest.yaml](manifest.yaml). It declares the `source_format` axis, the allowed values, and the file paths each value maps to.

Also read every file listed under `always_load`. These hold the core principles, the reading workflow, and the output contract that apply to every reading job, plus the shared Terminology Ledger used to build the recurring-term table.

### 2. Detect the source format

Decide the `source_format` value using the manifest's `detect:` hint and the user's input:

- `pdf-text` — selectable-text PDF. Default.
- `scanned-pdf` — image-only or OCR-required PDF.
- `html` — publisher or preprint HTML page.
- `doi-arxiv` — a bare DOI or arXiv link that must be resolved first.
- `pasted-text` — pasted prose or notes with no retrievable original layout.

State the detected value in one short line to the user before processing, so they can correct you cheaply. A source may map to more than one value (for example a DOI that resolves to a PDF); load the resolution fragment first, then the fragment for the resolved artifact.

### 3. Load the matching fragment(s)

Read the file mapped for the detected `source_format`. Do **not** read every fragment in `static/`. Load only what step 2 selected.

### 4. Build the reader using the loaded material

Apply the loaded fragments in this priority order:

1. Core principles (`core/principles.md`) — bilingual reader by default, translate for meaning, never degrade to a summary, copyright caution.
2. Source-format fragment — how to extract text, figures, and tables for this input.
3. Reading workflow (`core/workflow.md`) — the six-step source-map-first process.
4. Output contract (`core/output-contract.md`) — required files and the pre-response verification checklist.

Build the Terminology Ledger as you translate (`../nature-shared/core/terminology-ledger.md`); it becomes the `paper.md` recurring-term table and the `source_map.json` glossary.

If constraints prevent full processing, still create a draft reader and label missing pages, figures, or low-confidence crops in `translation_notes.md`. Do not switch to summary mode.

### 5. Reach for references only when needed

The files under `references/` are deep references, not defaults. Open them on demand per the `references.on_demand` table in the manifest:

- detailed figure/table cropping and placement → `references/figure-extraction.md`.
- exact field schema for `paper.md` / `source_map.json` → `references/output-spec.md`.
- equations, mathematical expressions, chemical formulae, or image-only formulae → `references/equation-handling.md`.
- answering follow-up questions with source citations → `references/grounding-rules.md`.

© Community contribution, refactored into static/dynamic layers · Apache-2.0 · Yuan1z0825/nature-skills

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой