AI Berkshire skill: 投资论文漂移检测:分清事实变化与措辞变化. Source: skills/thesis-drift.md.
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概要と使いどころ
AI Berkshire skill: 投资论文漂移检测:分清事实变化与措辞变化. Source: skills/thesis-drift.md.
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AI Berkshire skill: 投资论文追踪:买入后的纪律系统. Source: skills/thesis-tracker.md.
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其他高等院校教师与数据科学家在追踪前沿学术时,当需要深度解析arXiv论文,用此技能可一键下载PDF并自动生成词频分析、双人播客、交互式网页、PPT演示与总结图,将数小时的文献阅读转化为多媒体内容,效率提升十倍!
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数学建模竞赛工作流入口。用于启动完整建模流程:询问用户偏好,生成 plan.md 和 todo.md,并按阶段调用赛题分析、建模、代码与图表、流程图、论文撰写、验证验收等 skills。
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数学建模编程实现与数据图表生成阶段。根据 ANALYSIS_MODELING_REPORT.md 编写可复现代码、运行求解、验证约束、输出 RESULTS_REPORT.md 并生成论文可用的数据驱动图表 PDF。
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数学建模竞赛最终验证和验收阶段,支持 Typst 和 LaTeX 双引擎。用于论文写完后检查章节数量、标题顺序、图表引用、数值一致性、占位符、内部文件泄露、参考文献、代码可复现性、编译和提交就绪状态。
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数学建模非数据型图示绘制阶段。根据 ANALYSIS_MODELING_REPORT.md、RESULTS_REPORT.md 和已有 figures/ 生成技术路线图、子问题求解流程图、模型结构图、数据处理流程图等 DrawIO 图,并导出论文可引用 PDF。
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用于学术调研、论文精读、相关工作梳理、百科知识查询和引用链追溯。
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Chinese-first research paper writing, revision, polishing, section drafting, rebuttal, peer-review response, thesis prose improvement, and manuscript argument planning. Use when the user asks to write or revise论文正文, abstracts, introductions, methods, results, discussion, conclusions, related work, responses to reviewers, LaTeX/Overleaf text, or academic prose. Preserve formulas, English paper titles, terms, citations, and measured results.
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Econometrics skill for creating publication-quality LaTeX regression and summary tables. Activates when the user asks about: "regression table", "LaTeX table", "esttab", "stargazer", "modelsummary", "publication table", "format results", "multi-panel table", "journal table", "export regression results", "table formatting", "回归表格", "LaTeX表格", "结果导出", "论文表格", "回归结果格式化", "多模型表格"
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Proofread and verify academic papers in LaTeX. Runs 19 sequential checks covering titles, consistency, citations, formatting, theoretical tension in motivation, concise results reporting, cross-section repetition, em-dash usage, and auxiliary-text-to-footnote conversion. Trigger when user says "check paper" / "proofread" / "paper-checker" / "校对" / "核查论文".
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Orchestrate the complete post-first-draft polishing pipeline for an academic LaTeX paper by invoking five existing skills in fixed order: (1) paper-polish, (2) paper-self-revise, (3) paper-style, (4) paper-polish again, (5) reference-verify. Trigger when user says "paper pipeline" / "paper-pipeline" / "论文流水线" / "全流程打磨" / "一条龙打磨" / "初稿打磨" / "full polish pipeline" / "run the whole pipeline", or wants the entire post-draft polishing sequence run on a paper folder. Use this skill whenever the user asks for several paper-finishing steps (polish + revise + style + reference check) on one manuscript in one go, even if they don't name every individual skill.
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Automatically write empirical sections of academic papers in LaTeX by reading tables/figures from a PDF. Trigger when user wants to write a paper from empirical results, has tables/figures in PDF, or says "write paper" / "paper-writer" / "写论文".
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Deeply analyze any empirical economics PDF using the five-question framework (五问框架): research question, identification strategy, core estimand, robustness logic, and scholarly contribution. Converts the PDF to Markdown, dispatches 5 parallel sub-agents (one per question), then compiles a 2000–3000 Chinese-character report with a transferable methodology checklist. Optimized for empirical economics papers in top journals (AER, QJE, JPE, RFS, RoF, JFE, etc.). Use this skill whenever the user wants to: - systematically analyze an empirical economics paper - apply the 五问框架 (five-question framework) to a paper - extract transferable research design elements from a top-journal paper - understand a paper's identification strategy, estimand, or robustness logic - run /five-questions, /five-q, or /paper-five-q-analysis - "帮我做五问分析", "用五问框架分析这篇论文", "analyze this paper with the five-question framework"
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Econometrics skill for generating publication-quality figures for top economics journals. Activates when the user asks about: "econometric figure", "publication figure", "journal figure", "AER figure", "QJE figure", "event study plot", "coefficient plot", "coefplot", "binned scatter", "binscatter", "RDD plot", "parallel trends plot", "kernel density", "distribution plot", "time series plot", "map", "figure formatting", "academic plot", "论文图表", "学术图", "系数图", "事件研究图", "散点图", "分布图", "趋势图", "回归可视化"
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苏格拉底诘问式研究选题Skill。通过连续追问帮你厘清研究思路、聚焦研究子领域、明确研究问题(RQ),识别出未被研究过的新意选题。触发词:帮我选题/研究问题不清晰/想做一个有新意的论文/不断问我问题/厘清思路
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Detect and humanize AI-generated Chinese text. 20+ rule detection categories plus statistical features (sentence-length CV, short-sentence fraction, comma density, perplexity, GLTR, DivEye) plus scene-aware LR fusion (rule × 0.2 + LR × 0.8) trained on three scenes: general / academic / longform 长文本 (≥1500 字)。Unified CLI: ./humanize {detect,rewrite,academic,style,compare}. 8 style transforms (casual/zhihu/xiaohongshu/wechat/academic/literary/weibo/novel)。 Multi-paragraph rewriting (paragraph length CV、跨段 trigram 重复) plus best-of-N humanize (默认 N=10 取最低 LR)。165 replacement patterns + CiLin 同义词词林 38873 with collision blacklist。 Academic paper AIGC reduction for CNKI/VIP/Wanfang (知网/维普/万方 AIGC 检测降重)。 Pure Python, no dependencies, offline。v5.0.0 — HC3 fused 准确率 95%、学术 hero 100→35 (-65)、 工作汇报 96→13 (-83)、长篇博客 96→41 (-55)。 Use when user says: "去AI味", "降AIGC", "人性化文本", "humanize chinese", "AI检测", "AIGC降重", "去除AI痕迹", "文本改写", "论文降重", "知网检测", "维普检测", "AI写作检测", "让文字更自然", "detect AI text", "humanize text", "reduce AIGC score", "make text human-like", "去ai化", "改成人话", "去机器味", "降低AI率", "过AIGC检测", "长文本改写", "小说改写"
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当用户提供研究资料、项目背景、实验结果、论文草稿、PR/仓库信息或自然语言线索,希望在文献调查基础上提出科学问题、凝练可证伪假设、寻找创新点或判断研究想法价值时使用。⚠️ 不适用:用户只需要完整实验方案/分析计划(优先 research-plan)、只要写文献综述正文(优先 research-literature-review)、或只要不需要文献依据的普通头脑风暴。
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当用户需要检索候选论文、建立可审计文献池或为下游证据任务准备候选文献时使用。也适用于 research-literature-review 的检索依赖。
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当用户给出期刊/杂志名并希望了解投稿要求、投稿形式/格式清单、期刊官网信息、社区评价、审稿速度、费用、文章类型、格式细节或“这个 journal 怎么投/是否靠谱/投稿指南调研”时必须使用。联网核验期刊官网与社区评测,默认把全部中间文件隔离到当前工作目录的 `.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/paper-know-journal/`,最终只交付 `KnowJournal-{杂志名}.md`。⚠️ 不适用:用户要根据 manuscript 选择投稿期刊(用 paper-select-journal)、写论文正文、下载全文 PDF,或只问一个无需成稿的简单事实。
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解读论文 Figure 的含义并输出一份“教会人类如何读图”的高可读性 Markdown 报告;支持输入 1 个或多个 figure 文件绝对路径与人工解读,自动尝试从图附近检索生成该图的源代码,并采用类似 parallel-vibe 的方式通过 `codex exec`/`claude -p` 以进程级隔离解读每张图(并发上限默认 3,可在 config.yaml 调整)。⚠️ 不适用:用户只是想改图尺寸/裁剪/改格式;或要求直接修改图片/源代码(本 skill 对图片与源代码全程只读,严禁修改)。
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科研分析策略规划助手。根据用户的科研分析需求,通过调研顶尖期刊/会议论文的分析方法,制定个性化、可落地的最优分析策略。适用于需要制定实验设计、数据分析流程、技术路线的场景;兼容旧名 make-research-plan 的 prompt 触发。
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当用户要求数学建模、建模竞赛、建模分析、代码求解、结果可视化或生成数学建模论文时使用。支持完整三阶段流程、单独执行任一角色,以及在关键节点使用独立 Subagent 进行阶段内质检;默认只启用质检 Subagent,用户可明确选择额外协作。
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将学术论文转化为深度HTML长文。6轮强制工作流、代码仓库搜索、公式渲染、Mermaid图表。 3种写作风格,输出可直接分享的精美HTML页面。
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