여러 정보원에서 학술 문헌을 찾고 인용 정보를 검증하며 참고문헌 파일을 변환합니다. MeSH를 활용한 PubMed 검색식을 만들고, 자기 인용과 독립적인 타인 인용을 구분해 인용자와 인용 맥락을 조사할 수 있습니다.
- 여러 정보원에서 문헌 검색
- 문서에 있는 인용 정보 검증
- MeSH로 PubMed 검색식 설계
저자가 제공한 연구 근거를 바탕으로 영문 과학 논문의 각 부분과 최초 투고 자료를 작성합니다. 주장과 근거를 정리하고 논증 구조를 조정하며 논문 유형과 대상 학술지에 맞춰 본문을 줄입니다.
Draft or restructure scientific manuscript arguments, sections, and initial-submission materials from author-provided evidence. Use for 论文写作、章节起草、论证重构、正文压缩、首次投稿材料. Use nature-polishing for language-only edits to existing prose and nature-response for post-decision correspondence.
실행 점수 미검증
설치 방법 보기nature-writing은 저자가 제공한 연구 근거를 바탕으로 영문 과학 논문의 각 부분과 최초 투고 자료를 작성합니다. 초록, 서론, 방법, 고찰 등 요청한 부분에 맞춰 주장과 이를 뒷받침하는 근거의 흐름을 구성합니다. 논문 유형과 대상 학술지에 맞게 구성을 조정하고, 본문을 압축하며, 본문과 그림 설명, 보충 자료에 들어갈 정보를 나누는 작업도 지원합니다.
연구 결과나 메모는 있지만 논문에서 어떤 순서로 전달할지 정하지 못했을 때 유용합니다. 영문 자료나 중국어 메모를 영문 원고로 정리하거나, 최초 투고에 필요한 자료와 빠진 정보를 확인할 때도 사용할 수 있습니다.
근거나 연구 범위가 부족한 부분은 내용을 지어내지 않고 자리표시자와 누락 정보로 표시합니다. Nature 스타일 지침은 공식 규정이 아니며 대상 학술지의 최신 규칙이 우선합니다. 기존 문장의 표현만 고칠 때는 nature-polishing을, 심사 후 답변을 작성할 때는 nature-response를 사용합니다.
이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.
AI가 SKILL.md의 내용에서 주의가 필요한 작업과 도입 전제를 확인했습니다. 점수는 실제로 실행한 결과(실행 검증)만으로 매깁니다.
점수에는 넣지 않았습니다. 2026년 10월 24일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
For a new drafting task, follow the routing below. For follow-up edits, reuse established task choices and already loaded guidance; read additional fragments only when the requested scope changes.
Read manifest.yaml. It declares the axes (task, 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, writing workflow, and output format that apply to every drafting job.
For each axis in the manifest, decide the value using the manifest's detect: hint and the user's input:
task — manuscript / submission-package. Use submission-package for first-submission materials, never for revision correspondence.paper_type — research / methods / hypothesis / algorithmic / review. Default: research.section — abstract / intro / related-work / method / experiments / discussion / conclusion / title. May be multiple. Ask the user if it is ambiguous and matters for the draft.language — en or zh-to-en. Detect from the user's notes themselves.journal — nature / nature-family / nat-comms / nat-mach-intell / generic.
Default: generic. Use nature only for the flagship journal Nature,
nat-comms for Nature Communications, nat-mach-intell for Nature Machine
Intelligence (NMI), and nature-family for other Nature Portfolio titles or
an unspecified Nature-family request.State the detected axis values in one short line to the user before drafting, so they can correct you cheaply. This is a progress update, not an approval gate; continue unless a necessary decision remains unresolved.
For each axis value, Read the file mapped in the manifest. Skip the section axis when the task is submission-package or when the user explicitly asks for a free-floating argument paragraph with no section context.
Do not read every fragment in static/. Load only what step 2 selected.
Apply the loaded fragments in this priority order:
core/stance.md) — surface missing claim / evidence / boundary before drafting.task=submission-package.For task=manuscript, use core/workflow.md at the requested scale. Plan the argument for a new section or substantial restructuring; a title, single paragraph, or local follow-up needs only the applicable evidence, wording, and consistency checks. Complete the requested prose unless a material unresolved decision blocks it or the user requested an outline for approval first.
When drafting or restructuring Results, or compressing a full manuscript's main
text, also load ../nature-shared/core/main-text-discipline.md before building
the paragraph map. Classify every result by function, allocate it across main
text, captions, Methods/source data, and SI, then draft the shortest sufficient
evidence chain. Do not equate a complete analysis record with a complete main
text.
When the target is flagship Nature, Nature Communications, Nature Machine Intelligence, or another Nature Portfolio title, load the matching shared Nature-style corpus guidance for the section being drafted:
../nature-shared/core/nature-results-discussion.md../nature-shared/core/nature-introduction.md../nature-shared/core/nature-abstract.mdUse these files for claim escalation, question-chain alignment, discovery-centred compression, and synthesis. They were initially distilled from published NMI papers and generalized as Nature-style defaults; do not present them as official policy, and let the target journal's current rules override them.
For any Discussion drafting, restructuring, or section audit, also load
../nature-shared/core/discussion-argument-language.md. Use it to select the
opening anchor, control the reverse-funnel expansion, distinguish literature
positioning from citation decoration, calibrate modal strength to evidence,
and turn limitations and future work into claim-specific reasoning. This is
general writing guidance rather than an official journal rule.
For task=submission-package, follow static/fragments/task/submission-package.md and references/submission-package.md instead. Build the deliverable matrix and readiness audit; do not force manuscript paragraph architecture onto administrative submission materials.
If essential evidence or boundary is missing, write a placeholder and list it under Assumptions or missing inputs: instead of inventing content.
The files under references/ are deep references and the example library, not defaults. Open them on demand per the references.on_demand table in the manifest. Typical triggers:
references/examples/index.md.references/<section>.md.Nature abstract opening or asks about a summary paragraph → references/nature-summary-paragraph.md.references/paragraph-flow.md.references/paper-review.md.../nature-shared/core/main-text-discipline.md.references/submission-package.md.../nature-shared/journal-formats/nature.md.../nature-shared/journal-formats/nature-machine-intelligence.md.../nature-shared/core/nature-results-discussion.md.../nature-shared/core/discussion-argument-language.md.../nature-shared/core/nature-introduction.md.../nature-shared/core/nature-abstract.md.../nature-shared/core/research-compliance.md.nature-writing owns initial submission materials prepared before peer review.nature-response owns revision cover letters, rebuttals, point-by-point responses, marked manuscripts, appeals, and other post-decision correspondence.nature-figure; route simulated pre-submission peer review to nature-reviewer.아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.
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여러 정보원에서 학술 문헌을 찾고 인용 정보를 검증하며 참고문헌 파일을 변환합니다. MeSH를 활용한 PubMed 검색식을 만들고, 자기 인용과 독립적인 타인 인용을 구분해 인용자와 인용 맥락을 조사할 수 있습니다.
지정한 Nature 계열 또는 CNS 관련 학술지에서 원고의 주장을 뒷받침할 논문을 찾고, 초록이나 출판사 페이지를 확인해 주장별 근거를 정리합니다. 검증한 서지 정보를 참고문헌 관리 프로그램용 파일로 내보냅니다.
논문의 데이터·코드 이용 가능성 문안을 작성하거나 검토하고, 데이터별 저장소와 접근 경로, 이용 제한, 식별자, 인용 정보를 정리합니다. 다른 사람이 데이터를 찾고 재사용하는 데 필요한 메타데이터도 점검합니다.
공개 접근, 출판사 API 또는 기관의 정식 권한을 통해 학술 논문 전문과 보충 자료를 받습니다. 문헌별 경로를 선택하고 파일 형식, 출처, 다운로드 결과를 기록합니다.
실험 사진, 음성, 메모를 구조화된 메타데이터가 포함된 Markdown 기록으로 정리합니다. 실험 ID와 시료 배치 ID를 부여하고 원본 첨부 자료를 보관하며, 선택적으로 Feishu 그룹 메시지나 Obsidian과 연결할 수 있습니다.
Python 또는 R로 논문용 과학 그림을 만들고 수정해 PDF 등으로 내보냅니다. 여러 패널의 정렬과 요소 겹침을 점검하며, 편집 가능한 도식과 명시적으로 요청한 AI 생성 그래픽 초록도 만들 수 있습니다.