🚀 Skills & MCP Repository · 实用科研 Skills 与 MCP 超级工具库

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📖 目录 / Table of Contents

• 简体中文
  • 项目愿景与定位
  • 核心架构：双轮驱动
  • 技能全景分类 (Skill Catalog)
  • MCP 服务矩阵 (MCP Servers)
  • 快速上手 (Quick Start)
• English
  • Vision & Positioning
  • Dual-Engine Architecture
  • Key Capabilities Overview
  • Quick Start Guide
• 支持的 Agent 平台 / Supported Agents
• 仓库目录结构 / Repository Structure
• 致谢与开源许可 / License

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🇨🇳 简体中文

🌟 项目愿景与定位

通用大语言模型（如 Claude、GPT-4、Gemini、DeepSeek 等）在通识对话和简单代码编写上表现优异，但在深度科学研究、严苛学术出版、工业工程仿真与合规科技管理中，常常面临四大痛点：

1. 学术表达“AI 味”浓厚、语气防御畏缩，缺乏顶级学者的自信与递进逻辑；
2. 文献检索易产生幻觉，引文容易出现年份错漏、虚构论文或断章取义；
3. 无法连接专业工程软件，如有限元仿真软件 Abaqus、COLMAP 点云重建，只能写“玩具代码”；
4. 长上下文遗忘与跨工具割裂，从课题选题、数据分析、代码实验到成稿发刊无法形成自洽证据链。

skills-mcp 项目正是为破解上述痛点而生的“专家级 AI Agent 增强底座”。 它聚合了 80+ 专业领域 Agent Skills 以及 10+ Model Context Protocol (MCP) 服务，赋予 AI 智能体顶刊审稿专家的思维体系、研究员的实证严谨度、以及操作专业物理/工程软件的行动力。

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🏗️ 核心架构：双轮驱动

本仓库遵循 “认知方法论（Skills） + 现实物理交互（MCP）” 的协同设计：

flowchart TD
    subgraph Agent["🤖 AI Coding Agent 大脑 (Claude Code / Antigravity / Codex / Cursor)"]
    end

    subgraph Skills["🧠 Agent Skills 认知与方法论库 (80+ Skills)"]
        S1["全自主睡眠科研 (ARIS / AI-Scientist)"]
        S2["防幻觉文献综述与核验 (Cite-Verify)"]
        S3["顶刊去AI味与反防御写作 (Sepia / Anti-Defensive)"]
        S4["Nature/Elsevier 出版级学术绘图"]
        S5["国家自然科学基金全案 (NSFC Proposal)"]
        S6["公众号/多媒体转化与文档自动剪辑视频"]
    end

    subgraph MCP["🛠️ MCP 外部协议工具服务池 (10+ MCP Servers)"]
        M1["Abaqus 有限元仿真自动化建模与求解"]
        M2["Semantic Scholar / ArXiv 权威学术图谱连接器"]
        M3["COLMAP 摄影测量与三维点云重建"]
        M4["mcp.science 科学计算统一网关"]
    end

    Agent --> Skills
    Agent --> MCP
    MCP --> World["📚 真实学术数据库 / 工业有限元软件 / 操作系统底层"]

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🎯 技能全景分类 / Skill Catalog

本项目将 80+ 个高质量技能按实际科研与工业流程划分为八大模块：

1. 🔬 全自主科研与闭环实验 (Autonomous Research & Experimentation)

• auto-research-in-sleep (ARIS): 端到端全自主科研工作流，支持无人值守探索、代码生成、实验桥接与报告合成。
• AI-Scientist & AI-Scientist-v2: 整合 Sakana AI 自动化科学家框架，从 Idea 提出、文献调研、实验设计到撰写初稿一气呵成。
• AgentLaboratory: 自主科学研究协同实验室，多 Agent 扮演 PI、博士后、初级研究员协同攻关。
• karpathy-autoresearch: 基于极简心智模型的自主研究迭代循环。
• autora: 经验法则与科学规律自动化探索框架。
• research-workflow & research-project-template: 规范化的计算科研证据链闭环工程模板（claim → method → data → code → result → figure → manuscript）。
• tabular-ml-master: 生产级表格机器学习大师工作流（LightGBM, XGBoost, CatBoost, TabPFN, AutoGluon, Optuna, SHAP 解释）。

2. 📚 文献深度挖掘、RAG 与防幻觉核验 (Literature & Citation Verification)

• ccc-literature-scout: 自动化大规模学术文献雷达，跨 25+ 权威数据库自动化检索、全摘要提取、BibTeX 去重与矩阵综合。
• Deep-Research-skills: 针对复杂主题的深度学术证据调研与综述报告生成。
• cite-verify / reference-checker: 严格核验引文真实性、DOI 有效性、发表年份与引证因果逻辑，彻底粉碎“AI 虚构文献”。
• paper-rag / PaperNotes / PaperPilot-skills: 本地论文库向量 RAG 检索、精准段落溯源与精读笔记整理。
• stanford-storm: 基于斯坦福 STORM 知识检索与长篇结构化综述自动化构建体系。
• arxiv-digest / survey-builder: 每日最新预印本雷达监控与领域综述生成器。

3. ✍️ 顶级学术论文写作、去“AI味”与高保真排版 (Manuscript & De-AI)

• anti-defensive-writing: 破除学术“防御性写作”，消除过度免责、心虚词汇与流水账叙事，建立自信有力的顶刊成果发布会式论述。
• human-writing / humanizer / humanizer-zh / sepia: 深度清洗 “delve into”, “pave the way”, “vital role” 等高频 AI 套话，还原地道英语与母语级学者表达；humanizer-zh 升级内置**“中文学术论文去 AI 味 15 阶实战规范（导师圈红字专项治理）”**，重点整治机械三连排比、空洞修辞、万能连接词与心虚被动句。
• PaperSpine: 论文逻辑脊椎骨架构建，确保从 Abstract 到 Conclusion 全文因果闭环。
• supervisor-skills:
  • tech-paper-template: 工科/计算机领域技术论文 6 步黄金思考模板。
  • benchmark-paper-template: 评测与 Benchmark 论文 5 支柱构建框架。
  • intro-drafter: 顶刊 Introduction 6 段式渐进论述生成器。
  • idea-evaluator: 五维度（更高、更快、更强、更省、更广）审稿人视角科研创意评估。
• nature-skills & ccc-author-guide: Nature / Elsevier CCC 期刊权威投稿指南与技术合规审查清单。
• latex-document-skill: 专业 LaTeX 宏包协调、公式美化与编译报错自动排查修复。
• tex-to-word-converter: 高保真 LaTeX 转换 Word（.docx），精准保留三线表、矢量公式与动态交叉引用。
• ccc-paper-converter: 借助 GPU 多引擎（MinerU / Docling）将 PDF 论文逆向解析为带公式与表格的高保真 Markdown。

4. 📊 出版级学术图表设计与可视化 (Scientific Visualization)

• academic-figure-skill / nature-figure: 严格遵循 Nature / Science 规范的多面板复合矢量图（PDF/SVG/600+ DPI TIFF）生成。
• ccc-academic-figure-style: 蓝金/红蓝学术配色、白心柱状图、3D 体素一致性配色方案规范。
• scipilot-figure-skill: 图表严谨性自检（色盲友好度、防误导双Y轴拦截、离群值真实分布呈现）。
• mermaid-charts / roughjs-design: 交互式流程图、概念手绘草图与系统架构图生成。

5. 🏛️ 国家基金申报与企业研发管理 (Grant Writing & R&D Management)

• nsfc-proposal: 2026 最新国家自然科学基金全流程申报工作流（青年/面上/优青/杰青）。
• fund-background-writer / fund-literature-review-writer: 立项依据、战略需求与国内外研究现状文献评述撰写。
• fund-research-content-writer / fund-technical-route-writer: 关键科学问题凝练、技术路线图设计与创新特色提炼。
• k2f / k2f-grant-proposal: 面向国际顶级科研基金（NIH / NSF / DARPA）的高说服力提案引擎。
• engineering-grant-reporting: 央企重大工程研发科技项目申报、中期检查、结题验收及十卷册合规审查系统。
• rd-attendance-salary-allocator / rd-multisource-payroll-allocator: 研发费用加计扣除考勤工时率与职工薪酬合规分摊系统。
• scan-project-merger: 工程研发档案扫描件批量旋转、校正与目录化智能合并。

6. ⚙️ 工业仿真、三维视觉与量化分析 (Engineering & Quant)

• abaqus-mcp / abaqus-mcp-server: Abaqus 脚本自动化建模、材料本构定义、网格划分、作业提交与应力场数据提取。
• colmap-4.0.3: 运动恢复结构（SfM）与高精度三维点云稠密重建。
• quant-trading-skills: 经典量化与算法交易专家系统（石川《因子投资》、Chan《量化交易》、丁鹏《量化投资》核心方法论）。
• industry-trend-score-skill / thsfund / hithink-finance: 同花顺行业趋势打分、基金轮动策略与财务数据透视。

7. 🎬 多媒体转化、微信公众号矩阵与文档自动化剪辑 (Media & Dissemination)

• 微信公众号全案生产套件 (Baoyu Suite & Local):
  • baoyu-markdown-to-html: Markdown 转换为符合微信公众号规则的内联样式 HTML，普通外链自动转底部引用。
  • baoyu-post-to-wechat: 通过官方 API 或 Chrome CDP 自动化推送内容至公众号草稿箱。
  • baoyu-article-illustrator / baoyu-infographic: 文章智能配图与 21 种版式的高密度知识信息大图。
  • baoyu-xhs-images: 一键生成小红书/微信图文卡片。
  • 微信公众号运营 (wechat-oa-weizhu): 8 选 1 爆款标题、文风硬规则、蓝金 HTML 无头渲染配图模板。
• 文档自动视频生成与剪辑 (HyperFrames & Local):
  • product-launch-video: 根据软件使用文档、README 或产品功能自动生成 Remotion 代码级产品演示短视频。
  • ai-video-producer: 教程文档提炼 → TTS 声音克隆配音 → 录屏素材对齐 → Whisper 自动打轴压制视频。
  • remotion-to-hyperframes / general-video: Remotion 动画视频转换与自由镜头混剪。

8. 🧰 Agent 生态增强与跨平台协作 (Meta-Skills & Orchestration)

• find-skills: Vercel 官方技能发现与安装包管理器（对接 skills.sh，支持对话中自主发现与安装新工具）。
• grill-me / grill-with-docs / grilling: 模拟严苛的学术评审专家，对设计方案进行连环追问与边界压力测试。
• handoff / claude-handoff: 跨会话上下文无缝交接，防长上下文衰退与断点续传。
• paper-ppt / ppt-master / guizang-ppt-skill: 学术论文一键抽取图表，生成 6–10 页高质学术答辩/组会 PPT。
• patent-disclosure-skill: 将技术成果创新点一键转换为标准专利交底书。

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🔌 MCP 服务矩阵 / MCP Servers

位于 mcp/ 目录下，提供可以直接接入大模型的标准化协议服务：

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⚡ 快速上手 / Quick Start

💡 极速安装（推荐）：直接把下面这段话发给你的 AI 助手！

如果你正在使用 Claude Code、Google Antigravity、Cursor、Codex、Cline 或 Windsurf，无需手动执行繁琐的终端命令，直接复制以下 Prompt 发送给它，AI 助手会自动完成克隆、软链接挂载与 MCP 服务配置：

请帮我安装并配置开源科研技能与 MCP 仓库 [skills-mcp]：
1. 请在本地合适路径克隆本仓库：
   git clone https://github.com/Marvin-LiJunZan/skills-mcp.git
   （若国内网络访问受限，请使用 Gitee 镜像：git clone https://gitee.com/LiJunZan/skills-mcp.git）
2. 识别你当前所处的 AI 智能体环境（如 Claude Code 的 ~/.claude/skills/、Antigravity 的 ~/.gemini/config/skills/、或当前工作区的技能目录），将 skills-mcp/skills 目录中的常用科研/写作/绘图技能创建软链接（Windows Junction 或 Linux/macOS ln -s）或复制过去激活。
3. 检查并在当前 Agent 的 MCP 配置文件中添加 skills-mcp/mcp/ 下的关键服务（如 semantic-scholar、abaqus 等）。
4. 全部配置完成后，列出你已成功激活的 Skills 与 MCP 工具清单告诉我。

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🛠️ 手动安装流程（开发者自选）

1. 克隆本仓库

# GitHub
git clone https://github.com/Marvin-LiJunZan/skills-mcp.git

# Gitee（国内镜像加速）
git clone https://gitee.com/LiJunZan/skills-mcp.git

2. 在 AI Agent 中直接使用 Skills

现代 AI Agent 均原生支持 SKILL.md 规范：

• 方式 A：通过 find-skills 动态安装 / 管理

  # 搜索技能
  npx skills find research
  
  # 安装技能至全局或当前项目
  npx skills add vercel-labs/skills --skill find-skills -y
  

• 方式 B：直接软链接至你的 Agent 配置目录

  • Antigravity / Gemini CLI: 链接至 ~/.gemini/config/skills/
  • Claude Code: 链接至 ~/.claude/skills/
  • Cursor: 引用对应技能目录下的 .md 作为 Rules/Context。

3. 配置与启动 MCP 服务

以配置 abaqus-mcp 与 semantic-scholar-mcp 为例，在你的 Agent 配置文件（如 claude_desktop_config.json 或 Antigravity MCP 配置）中添加：

{
  "mcpServers": {
    "semantic-scholar": {
      "command": "python",
      "args": ["/mcp/semantic-scholar-mcp/server.py"]
    },
    "abaqus": {
      "command": "python",
      "args": ["/mcp/abaqus-mcp/server.py"]
    }
  }
}

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🌐 English

🎯 Vision & Positioning

While mainstream LLMs perform well in daily conversations and general programming, they struggle in rigorous academic research, high-impact scientific publications, and heavy industrial simulation:

1. Academic “AI Flavour” & Timid Prose: Pervasive use of defensive phrases, passive clichés, and lack of assertiveness.
2. Hallucinated Citations: Fabricated paper titles, wrong publication years, or invalid DOIs.
3. Disconnection from Engineering Toolchains: Inability to interact directly with industrial FEA engines (Abaqus) or 3D photogrammetry pipelines (COLMAP).
4. Context Degradation: Fragmented stages from hypothesis formulation to peer-reviewed code and paper delivery.

skills-mcp is designed as an industrial-grade foundational suite for AI Agents. It unifies 80+ specialized Agent Skills and 10+ Model Context Protocol (MCP) servers, equipping AI agents with the mental models of seasoned principal investigators (PIs), the visual aesthetics of Nature/Science editors, and the practical capabilities to command engineering software.

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🏛️ Dual-Engine Architecture

                  ┌─────────────────────────────────────┐
                  │          AI Coding Agent            │
                  │  (Claude Code / Antigravity / Cursor)│
                  └──────────────────┬──────────────────┘
                                     │
           ┌─────────────────────────┴─────────────────────────┐
           ▼                                                   ▼
┌──────────────────────────────────────┐    ┌──────────────────────────────────────┐
│        Skills Layer (80+)            │    │         MCP Server Layer (10+)       │
│  - Methodology & Rigorous Standards  │    │  - Real-World Protocol Interfaces    │
│  - Anti-Defensive & De-AI Writing    │    │  - Abaqus FEA Automated Modeling     │
│  - Reproducible Evidence Workflow    │    │  - Semantic Scholar & ArXiv Graphs   │
│  - Grant Proposals (NSFC & NIH/NSF)  │    │  - COLMAP 3D Photogrammetry          │
└──────────────────────────────────────┘    └──────────────────────────────────────┘

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📦 Key Capabilities Overview

1. Autonomous Research Loop:
   • auto-research-in-sleep (ARIS), AI-Scientist, AgentLaboratory, karpathy-autoresearch, and tabular-ml-master.
2. Anti-Hallucination & Literature Verification:
   • cite-verify, reference-checker, ccc-literature-scout, Deep-Research-skills, and stanford-storm.
3. Publication-Grade Writing & Humanization:
   • anti-defensive-writing (eliminating defensive tone), human-writing, humanizer-zh (15-step academic de-AI guidelines), sepia, PaperSpine, nature-skills, latex-document-skill, and tex-to-word-converter.
4. Scientific Visualization:
   • academic-figure-skill, nature-figure, and ccc-academic-figure-style (white-center bar charts, red-blue heatmaps, 3D volumetric consistency).
5. National Grants & Enterprise R&D:
   • nsfc-proposal (2026 Chinese National Natural Science Foundation), k2f (NIH/NSF), engineering-grant-reporting, and rd-attendance-salary-allocator.
6. Industrial Simulation & Quantitative Finance:
   • abaqus-mcp (Finite Element Analysis automation), windows-mcp (CursorTouch OS-level UI & desktop automation with 2M+ users), colmap-4.0.3 (3D point cloud reconstruction), and quant-trading-skills.
7. Multimedia & Automated Video Editing:
   • baoyu-skills (WeChat Official Account full-pipeline publishing, infographics, and cards) and product-launch-video / ai-video-producer (generating Remotion & TTS video tutorials directly from documentation).
8. Agent Collaboration & Meta-Skills:
   • find-skills (dynamic skill discovery via skills.sh), grill-me (relentless design tree stress-testing), and handoff (lossless cross-session context transition).

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🚀 Quick Start Guide

💡 One-Click Setup with your AI Assistant (Recommended)

If you are using Claude Code, Google Antigravity, Cursor, Codex, Cline, or Windsurf, there is no need to manually run commands. Simply copy and paste the prompt below to your AI assistant:

Please help me set up and configure the open-source [skills-mcp] research toolkit:
1. Clone the repository to a suitable local directory:
   git clone https://github.com/Marvin-LiJunZan/skills-mcp.git
   (Or use the Gitee mirror if GitHub is slow: git clone https://gitee.com/LiJunZan/skills-mcp.git)
2. Detect your current AI agent environment (e.g., ~/.claude/skills/ for Claude Code, ~/.gemini/config/skills/ for Antigravity, or the workspace skill directory), and symlink (or copy) the relevant skills from skills-mcp/skills to activate them.
3. Inspect and configure the essential MCP servers under skills-mcp/mcp/ (such as semantic-scholar and abaqus) into your agent's MCP configuration file.
4. Report back with the list of successfully activated Skills and MCP servers.

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🛠️ Manual Installation (Optional)

# Clone the repository
git clone https://github.com/Marvin-LiJunZan/skills-mcp.git

# Or via Gitee (Fast mirror for mainland China)
git clone https://gitee.com/LiJunZan/skills-mcp.git

Dynamic Skill Discovery via find-skills

# Search for skills interactively
npx skills find research

# Install a skill package
npx skills add vercel-labs/skills --skill find-skills -y

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💻 支持的 Agent 平台 / Supported Agents

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📂 仓库目录结构 / Repository Structure

skills-mcp/
├── skills/                     # 80+ 模块化 Agent Skills 目录
│   ├── anti-defensive-writing/ # 顶级期刊反防御性写作与去 AI 味
│   ├── auto-research-in-sleep/ # ARIS 睡眠自主实验与科研闭环
│   ├── abaqus-mcp/             # Abaqus 有限元仿真技能
│   ├── baoyu-*/                # 宝玉微信排版、发布、信息图与插画矩阵
│   ├── ccc-*/                  # CCC 土木与材料权威期刊投稿全套套件
│   ├── nsfc-proposal/          # 国家自然科学基金申报全模块工作流
│   ├── product-launch-video/   # 文档自动生成 Remotion 产品演示视频
│   ├── quant-trading-skills/   # 现代量化投资与多因子算法交易体系
│   ├── tabular-ml-master/      # 表格机器学习生产级大师技能
│   └── ...                     # 其余数十个细分领域技能
├── mcp/                        # 11+ Model Context Protocol 服务实现
│   ├── abaqus-mcp/             # Abaqus 脚本执行与有限元分析 MCP
│   ├── windows-mcp/            # Windows 操作系统级 UI 与桌面控制 MCP
│   ├── semantic-scholar-mcp/   # 权威学术图谱连接器
│   ├── arxiv-mcp-server/       # ArXiv 论文抓取服务器
│   ├── colmap-4.0.3/           # 三维摄影测量重建核心
│   └── ...
├── research-workflow/          # 证据链闭环科研工作流规范标准
├── research-project-template/  # 标准化科研工程项目起步模板
├── .agents/                    # Agent 环境注册与本地同步缓存
└── README.md                   # 本说明文档（中英双语）

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📜 致谢与开源许可 / License

• 本项目核心框架与聚合代码基于 MIT License 开源。
• 部分集成的子模块（如 Sakana AI AI-Scientist、Vercel find-skills、宝玉 baoyu-skills、HeyGen hyperframes 等）版权属于各原作者，请在使用时遵守各自对应的开源协议。

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