科研 Skill 目录
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Nature Academic Search

多源文献检索、引文验证、MeSH 搜索策略构建与引文格式管理（.nbib/.ris/.bib 互转），通过 MCP 工具链协调 PubMed、CrossRef、arXiv 等数据库。

评测任务

通过 MCP 工具链协调多个学术数据库（PubMed、CrossRef、arXiv 等），执行跨库文献检索、引文验证、MeSH 策略构建和引文文件格式管理。

模型适配边界

此技能的核心边界取决于模型的 tool calling 能力，而非模型大小或品牌：

  • 支持 tool calling 的模型：可完整使用 MCP 工具链进行多源检索、引文验证和文件转换。检索质量和覆盖范围取决于后端 MCP 工具的可用性，而非模型本身。
  • 纯文本模型（无 tool calling）：此技能完全不可用——所有工作流依赖 MCP 工具执行实际的数据库查询和文件操作。

未对特定模型做专项测试。

主要边界

  • MeSH 检索策略仅适用于 PubMed/生物医学领域，非生物医学用户应使用 multi-source-search 工作流而非 mesh-strategy。
  • 检索结果的质量和覆盖率取决于各数据库 API 的可用性——当 PubMed 不可用时 skill 会降级到 CrossRef/arXiv。
  • 引文文件格式转换（.nbib/.ris/.bib）仅覆盖常见字段，部分数据库特有字段可能丢失。
  • MCP 服务器需要独立配置和运行，首次设置涉及 Python 依赖安装。

适用场景

  • 跨数据库文献检索与去重（PubMed、CrossRef、arXiv、Scopus、ScienceDirect）
  • 论文写作中的引文验证与参考文献管理
  • 构建 MeSH 检索策略用于生物医学系统综述
  • 引文文件格式转换与文献管理器导出

不适用

  • 单次简单检索——skill 为多步骤协调工作流设计，单库查询开销过大
  • 非生物医学领域利用 MeSH 功能（MeSH 仅覆盖 PubMed/生物医学文献）
  • 无 tool calling 能力的纯文本模型——所有工作流依赖 MCP 工具执行

安装方式

**Codex（推荐：插件市场一键安装）** CLI 安装： codex plugin marketplace add https://github.com/Yuan1z0825/nature-skills --ref main codex plugin add nature-skills@nature-skills Desktop 安装：在 Codex 插件市场中添加自定义源： 源地址：https://github.com/Yuan1z0825/nature-skills.git 分支：main 插件名：nature-skills 安装后所有 nature-* 技能作为一个完整包可用，包含共享支持文件。 **Claude Code** Claude Code 插件市场安装： claude plugins add nature-skills@nature-skills 或手动将 skills/nature-*/ 目录复制到 Claude Code 的 skills 目录。 **MCP 服务器配置（nature-academic-search 额外步骤）** 此技能依赖独立的 MCP 服务器，位于 skills/nature-academic-search/mcp-server/。 需在 Codex/Claude Code 中额外配置 MCP 服务器才能使用 PubMed、CrossRef 等工具。 配置文件片段见仓库 skills/nature-academic-search/config/ 目录。 **手动安装（备用）** 如无法使用插件市场：下载仓库 ZIP 包，将 skills/nature-<name>/ 和 skills/_shared/ 目录复制到 Codex/Claude Code 的 skills 目录。注意必须复制整个目录而非仅 SKILL.md。 nature-academic-search 额外需要配置 mcp-server/ 和 config/ 目录。

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输出样例

  • 提示词：检索 electrocatalytic ammonia oxidation on Pt catalysts 近 5 年文献 → 输出：跨 PubMed、CrossRef、arXiv 检索，去重后返回候选论文列表，每篇附来源标注和 DOI 验证结果。
  • 提示词：将一组 .nbib 文件转换为 .ris 格式并去重 → 输出：转换后的 .ris 文件，附带去重报告（按 DOI/标题匹配）。
  • 边界案例：输入 search for papers about AI（无具体领域关键词）→ skill 提示用户补充检索词和筛选条件，而非返回海量无用结果。
  • 边界案例：PubMed API 超时 → skill 自动切换到 CrossRef 和 arXiv 作为替代源，并在输出中注明各来源的检索状态。