nature-polishing

Yuan1z0825/nature-skills · Agent Skill

Улучшает академические тексты на английском языке в стиле Nature, сохраняя факты и терминологию. Помогает с редактированием, переводом и форматированием LaTeX.

Перейти к установке ↓

Обзор

АвторYuan1z0825Сообщество
РепозиторийYuan1z0825/nature-skills ↗
Папка скиллаnature-polishing
Звёзды39 583
Файлы2
ЛицензияApache-2.0
Обновлён5 сентября 2026 г.
СсылкиИсходник скилла ↗ · Репозиторий ↗

Проверка Mozgi

Что мы нашли в файлах скилла. Подробности — по подписке.

Безопасность
низкий риск · явных рисков не найдено — полный отчёт покажет детали
Совместимость
только инструкции — подходит большинству агентов
Похожие скиллы
найдено 133 похожих скилла
Ещё в подписке

Установка

Скилл — это папка с файлом SKILL.md. Выберите своего агента и скопируйте команды в терминал (macOS, Linux или Git Bash на Windows) в корне проекта.

Скопируйте промпт и вставьте в Claude, Codex или другого ассистента: он сам проверит скилл и подключит его.

Установи мне скилл «nature-polishing» с mozgi.io (https://mozgi.io/skills/nature-polishing/).

1. Скачай архив: https://mozgi.io/skills/nature-polishing/download
   Если не скачивается — возьми папку скилла из исходника: https://github.com/Yuan1z0825/nature-skills/tree/main/skills/nature-polishing
2. Прочитай SKILL.md и остальные файлы. Проверь, что скилл безопасен: нет скрытых команд, отправки данных наружу или скриптов, которые делают не то, что описано. Если что-то подозрительно — остановись и скажи мне.
3. Положи папку «nature-polishing» в папку скиллов своего агента: .claude/skills/ для Claude Code, .agents/skills/ для Codex, .cursor/skills/ для Cursor, .gemini/skills/ для Gemini CLI. В проекте — внутри проекта, иначе в домашней папке (~/.claude/skills/ и т. п.).
4. Убедись, что получилось <папка скиллов>/nature-polishing/SKILL.md.
5. Коротко расскажи, что умеет этот скилл, и предложи попробовать его на моей задаче.

Если какой-то шаг не можешь сделать сам — подскажи, что нажать или ввести.

Файлы скилла

2 файла Скачать ZIP

Просмотрите SKILL.md и сопутствующие файлы перед установкой. Клик по файлу — предпросмотр.

Содержимое SKILL.md

Оригинальный текст автора · только чтение

Nature-Style Academic Polishing — Router

This skill is split into two layers:

  • A static layer under static/ that holds versioned, reusable content fragments (core principles, paper-type playbooks, per-section guidance, language-specific rules, per-journal style).
  • A dynamic layer (this file plus manifest.yaml) that detects the request's axes and loads only the fragments needed for the current job.

Do not try to apply the polishing logic from memory or from this router. Always load fragments from disk as described below.

Routing protocol

Follow these five steps every time the skill is invoked.

1. Load the manifest and the core layer

Read manifest.yaml ↗. It declares the axes (paper_type, section, language, journal), the allowed values, and the file paths each value maps to.

Also read every file listed under always_load. These hold the default stance, failure-mode diagnosis, ethics, and output format that apply to every polish job.

2. Detect the axis values for this request

For each axis in the manifest, decide the value using the manifest's detect: hint and the user's input:

  • paper_type — research / methods / hypothesis / algorithmic / review. Default: research.
  • section — abstract / intro / results / discussion / conclusion / title / methods. May be multiple. Ask the user if it is ambiguous and matters for the polish.
  • language — en or zh-to-en. Detect from the draft itself.
  • journal — nature / nat-comms / nat-mach-intell / generic. Default:

generic. Use nature only for flagship Nature, nat-comms for Nature

Communications and nat-mach-intell for Nature Machine Intelligence (NMI).

Do not route another Nature Portfolio title through flagship Nature rules.

State the detected axis values in one short line to the user before proceeding, so they can correct you cheaply. This is a progress update, not an approval gate; continue unless a necessary decision remains unresolved.

3. Load the matching fragments

For each axis value, Read the file mapped in the manifest. Skip the section axis only if the user has supplied free-floating prose with no section context.

Do not read every fragment in static/. Load only what step 2 selected.

4. Polish using the loaded material

Apply the loaded fragments in this priority order, matching the paper type -> section job -> paragraph logic -> claim/evidence/boundary -> sentence polish rule from core/failure-modes.md:

1. Paper-type playbook (architecture, writing order).

2. Section-specific job and failure modes.

3. Journal-specific framing and constraints.

4. Language-specific sentence and paragraph rules (apply last).

5. Core stance and ethics throughout.

If a paragraph's structural problem cannot be fixed without inventing content, flag it instead of papering over it.

For Results, full-main-text compression, main-versus-SI allocation, or prose

added during revision, load ../nature-shared/core/main-text-discipline.md

before sentence polishing. Classify each result, retain the shortest sufficient

evidence chain, and require every addition to trigger a deletion or replacement

check across the affected paragraph.

For flagship Nature, Nature Communications, Nature Machine Intelligence, or

another Nature Portfolio title, load the matching shared Nature-style corpus

guidance:

  • Results or Discussion →

../nature-shared/core/nature-results-discussion.md

  • Introduction or whole-manuscript narrative →

../nature-shared/core/nature-introduction.md

  • Abstract → ../nature-shared/core/nature-abstract.md

Preserve claim escalation, the fast question funnel, Introduction–Results

alignment, discovery-centred abstract compression, evidence-bound local

interpretation, and cross-Results synthesis. These defaults were initially

distilled from published NMI papers; treat them as corpus-derived guidance, not

official policy, and obey the target journal's current rules when they differ.

For any Discussion polish or restructuring job, also load

../nature-shared/core/discussion-argument-language.md. Use its function labels

to remove Results replay, repair the movement from specific findings to bounded

implications, calibrate modal and reporting verbs to evidence strength, and make

limitations and future work resolve named claim boundaries. Treat it as general

writing guidance, not journal policy.

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, for example when the user explicitly asks for phrasebank-style alternatives or a stricter style audit.

When the target is Nature Machine Intelligence and exact limits, availability

sections, conference-extension disclosure or production checks affect the

revision, load

../nature-shared/journal-formats/nature-machine-intelligence.md.

When the job is a whole manuscript rather than a passage, or the text has already been through more than one round of editing, also load ../nature-shared/core/consistency-sweep.md. Polishing passage by passage cannot see accumulated drift: one experimental factor under several names, the same quantity in two units, a metric at two precisions, or a superlative the paper's own table contradicts. Sweep for those before working on sentences, and repeat the sweep until a pass finds nothing new.

Layout/typesetting (排版) requests are different. If the user asks to fix

*placement* rather than wording — loose/sparse pages, stranded headings, figures

that don't fill the page or split across pages, "Float too large", multi-panel

arrangement, sparse Supplementary Information — skip the prose axes (paper_type,

section, language, journal) and load references/latex-layout.md directly. That

file is self-contained: it carries the diagnosis workflow (render → contact-sheet →

read the log), the float-glue and [H]/\clearpage/placeins patterns, and the

"regenerate wide figures taller at the source" rule. Always compile and visually

inspect rendered pages before and after — never judge layout from the .tex alone.

Why this split

  • The static layer is versioned and reviewable. Adding a new journal style or paper type is one new file plus one manifest line.
  • The dynamic layer keeps each invocation cheap: only the fragments relevant to this draft enter context, instead of the full 1000-line monolith.
  • The router itself is short on purpose. Update fragments, not this file, when adding scope.

Вопросы и ответы

Что делает скилл nature-polishing?

Улучшает академические тексты на английском языке в стиле Nature, сохраняя факты и терминологию. Помогает с редактированием, переводом и форматированием LaTeX.

Как установить nature-polishing?

Откройте блок «Установка» на этой странице и выберите своего агента — Claude Code, Codex, Cursor или Gemini CLI: там готовые команды, которые копируют папку скилла в нужное место. Либо скопируйте промпт из вкладки «Через ассистента» — ассистент сам проверит и подключит скилл.

С какими нейросетями работает nature-polishing?

Скиллы — это обычные инструкции в Markdown (формат Agent Skills), поэтому nature-polishing подходит любому агенту, который читает SKILL.md: Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, OpenCode и другие. Модель загружает инструкции только когда задача подходит под описание скилла.

Скилл nature-polishing бесплатный?

Скилл опубликован автором Yuan1z0825 в открытом доступе под лицензией Apache-2.0. Сам скилл ничего не стоит — вы платите только своему провайдеру нейросети за использованные токены.

Безопасно ли устанавливать скиллы?

Скилл — это инструкции, которые агент будет выполнять, поэтому перед установкой прочитайте SKILL.md и сопутствующие файлы. Скрипты из папки скилла запускаются только если их запустит агент — следите за тем, что он делает, и не давайте лишних прав.

Чем скилл отличается от MCP-сервера или плагина?

MCP-сервер и плагин дают модели новые инструменты — код, который выполняется и возвращает результат. Скилл даёт знания и порядок действий: как подходить к задаче, какие шаги делать и как выглядит хороший результат. Ему не нужен сервер или ключ API.

Похожие скиллы

Все скиллы →
nature-academic-search Автоматизирует поиск научной литературы, проверку цитирований, анализ влияния статей и управление библиографией из различных источников. Yuan1z082539.6k nature-writing Помогает в написании научных статей в стиле Nature: черновики, структурирование, планирование разделов и материалов для первой подачи. Yuan1z082539.6k nature-reader Создает двуязычные читаемые версии научных статей из PDF, DOI или HTML, сохраняя структуру, изображения и формулы. Yuan1z082539.6k nature-citation Автоматически добавляет строгие научные цитаты (Nature/CNS) к тексту, подбирая релевантные публикации и экспортируя их в формате для менеджеров ссылок. Yuan1z082539.6k summarize Суммирует или транскрибирует контент из URL, видео, подкастов, статей, PDF и локальных файлов. openclaw390k openai-whisper-api Транскрибирует аудиофайлы в текст, используя API OpenAI Whisper. Поддерживает различные модели и форматы аудио. openclaw390k