nature-reader
Yuan1z0825/nature-skills · Agent Skill
Создает двуязычные читаемые версии научных статей из PDF, DOI или HTML, сохраняя структуру, изображения и формулы.
Перейти к установке ↓Обзор
| Автор | |
|---|---|
| Репозиторий | Yuan1z0825/nature-skills ↗ |
| Папка скилла | nature-reader |
| Звёзды | 39 583 |
| Файлы | 2 |
| Лицензия | Apache-2.0 |
| Обновлён | 7 августа 2026 г. |
| Ссылки | Исходник скилла ↗ · Репозиторий ↗ |
Проверка Mozgi
Что мы нашли в файлах скилла. Подробности — по 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-reader» с mozgi.io (https://mozgi.io/skills/nature-reader/). 1. Скачай архив: https://mozgi.io/skills/nature-reader/download Если не скачивается — возьми папку скилла из исходника: https://github.com/Yuan1z0825/nature-skills/tree/main/skills/nature-reader 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-reader» 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-reader/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.
git clone --depth 1 --branch main https://github.com/Yuan1z0825/nature-skills.git /tmp/nature-skills mkdir -p .claude/skills cp -r /tmp/nature-skills/skills/nature-reader .claude/skills/nature-reader
Перезапустите Claude Code — скилл появится в списке, вызвать вручную: /nature-reader. Для всех проектов сразу — папка ~/.claude/skills.
git clone --depth 1 --branch main https://github.com/Yuan1z0825/nature-skills.git /tmp/nature-skills mkdir -p .agents/skills cp -r /tmp/nature-skills/skills/nature-reader .agents/skills/nature-reader
Codex ищет скиллы в .agents/skills от текущей папки до корня репозитория; вызвать вручную — /skills или $nature-reader. Для всех проектов — ~/.agents/skills.
git clone --depth 1 --branch main https://github.com/Yuan1z0825/nature-skills.git /tmp/nature-skills mkdir -p .cursor/skills cp -r /tmp/nature-skills/skills/nature-reader .cursor/skills/nature-reader
Cursor подхватит скилл при запуске; вызвать вручную — «/» в чате агента. Cursor также читает .claude/skills и .agents/skills. Для всех проектов — ~/.cursor/skills.
git clone --depth 1 --branch main https://github.com/Yuan1z0825/nature-skills.git /tmp/nature-skills mkdir -p .gemini/skills cp -r /tmp/nature-skills/skills/nature-reader .gemini/skills/nature-reader
Gemini CLI сам предложит включить скилл, когда задача подходит, — вы подтверждаете. Для всех проектов — ~/.gemini/skills.
Просмотрите SKILL.md и сопутствующие файлы перед установкой. Клик по файлу — предпросмотр.
Содержимое SKILL.md
Оригинальный текст автора · только чтениеFull-Paper Markdown Reader — Router
This skill is split into two layers:
- A static layer under
static/that holds versioned, reusable content fragments (core principles, the reading workflow, the output contract, and per-source-format extraction guidance). - A dynamic layer (this file plus
manifest.yaml) that detects the request's source format and loads only the fragments needed for the current job.
Do not try to apply the reading 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 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.
Why this split
- The static layer is versioned and reviewable. Adding a new source format is one new fragment plus one manifest line.
- The dynamic layer keeps each invocation cheap: only the fragment relevant to this input enters context.
- The router itself is short on purpose. Update fragments, not this file, when adding scope.
- This structure mirrors
nature-writingandnature-polishingso shared content lives innature-shared/.
Вопросы и ответы
Что делает скилл nature-reader?
Создает двуязычные читаемые версии научных статей из PDF, DOI или HTML, сохраняя структуру, изображения и формулы.
Как установить nature-reader?
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-reader?
Скиллы — это обычные инструкции в Markdown (формат Agent Skills), поэтому nature-reader 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-reader 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.