六大 Skills 能力类型分类：盘点当前最热门的科研 skills（全程干货）

图片解读

图 1 — 证据整理

一、总体可见布局（事实）

- 图片为一张表格样式的幻灯片/截图，左侧为竖向彩色分栏（6 行），右侧为一个黑色矩形区域内的白色文本列表，最右侧有空白列。

- 左侧 6 行自上而下颜色依次为：红、橙、黄、浅黄/浅橘、浅绿、更浅绿（近乎 mint 绿色）。

- 黑色矩形位于表格中间偏右位置，内有多行英文与中文混排的白色文本。

- 图片右侧空白列无可见文字内容。

二、可读文字（事实，逐行按视觉顺序记录；保留大小写与标点）

- 左侧彩色分栏（每行为一单元格，按上到下）：

1. 第一类：也是今年最火的

自动科研 Agent

2. 第二类：导师最喜欢的

可信科研助手

3. 第三类：开题神器

深度调研型

4. 第四类：跨学科爆火

AI for Science 型

5. 第五类：投稿前必用

论文可视化型

6. 第六类：冲顶刊专用

顶刊表达型

- 右侧黑色矩形内文本（逐行，保持原文大小写与符号）：

第一类：自动科研 Agent:

AI-Research-SKILLS, claude-scholar

第二类：导师最喜欢的——可信科研助手:

Academic Research Skills

第三类：开题神器——深度调研型:

agent-research-skills

第四类：跨学科爆火——AI for Science 型:

scientific-agent-skills

第五类：投稿前必用——论文可视化型:

scipilot-figure-skill, drawio-skill

第六类：冲顶刊专用——顶刊表达型:

nature-skills

三、无法辨认或不确定之处（事实 — 明确标注）

- 黑色矩形文本边缘处字体较小、对比度或裁切造成的细微模糊，可能导致部分字符（如连字符与下划线）在视觉上不够锐利，但上文逐行所列为主要可读内容。

- 右侧黑色矩形与表格右侧空白列之间有细小留白区域，未显示额外图标或标注（无法辨认为具体控件或图形，因为无明显图示）。

四、界面步骤与交互元素（事实）

- 该图像为静态表格/幻灯片截图，无明显可交互按钮、菜单或步骤提示。未检测到“步骤序列”或数字化导航控件。

五、图表数据与数值（事实）

- 图片中无数值表格、图表坐标、百分比或图形化数据，仅为类别与对应条目列表（文本型信息）。

六、可见现象（事实）

- 通过颜色分栏突出分类层级（6 类）。

- 右侧黑底白字列举了每类对应的工具/技能名称（多为英文短语或小写短横连接词）。

- 左侧每类标题为两行排版，第一行为“类名及简短描述”，第二行为更细的描述或类型标签。

七、推测（明确标注为推测，不作为已证实事实）

- 推测该幻灯片用于归类科研相关的 AI 工具或“技能包”，左侧为分类名称，右侧列举对应工具／技能名（基于文本语义判断）。

- 推测“nature-skills”对应“顶刊表达型”可能意在指向用于准备提交至 Nature 等顶级期刊的语言/表达工具或技能集。

- 推测表格为演示或教学材料的一页，意在向观众分类介绍不同类型的科研 AI/工具。

（结束）

SkillPI 作品解读

作品用途与来源说明：

- 该素材为短视频截图摘要，目的是将“科研相关的 skills/工具”按用途分为六类，供研究者/学生参考选择或学习。原始媒体来源：https://www.douyin.com/video/7682994315010028219。完整视频文字稿或演讲实录未提供（资料不完整，待核实）。

图片证据要点（基于图中文字的可读部分）：

- 图示将科研技能分为六类并用颜色分栏突出：自动科研 Agent、可信科研助手、深度调研型、AI for Science 型、论文可视化型、顶刊表达型。

- 右侧黑底列出了与各类相关的若干技能/工具名称（截图原文包含多组英文短语，如 AI-Research-SKILLS、claude-scholar、Academic Research Skills、agent-research-skills、scientific-agent-skills、scipilot-figure-skill、drawio-skill、nature-skills），这些名称来自图片文字，应作为“截图中列举的条目”而非已验证的可用工具。

关联 Skill 的使用步骤（按常见科研场景给出可兑现的通用流程）：

1) 明确任务与输出格式：确定你要解决的问题（如文献调研、图表绘制、稿件润色、实验数据分析或顶刊投稿表达）。

2) 对照分类选型：根据任务选择对应类别——深度调研选“调研型/agent”，图表或结果展示选“论文可视化型”，投稿语言/表述选“顶刊表达型”。（这里的“类别”来自截图；具体工具需另行验证。）

3) 小规模试验：用代表性论文或数据运行候选工具，检查输出质量（如摘要准确性、引用完整性、图表导出格式）。

4) 验证与人工审查：核对工具生成的引用与事实性内容，人工校正模型可能的错误或遗漏（尤其是参考文献与结论性陈述）。

5) 集成与导出：确认工具支持的导出格式（图像/矢量图/LaTeX/Word），并纳入你的写作流程或绘图流程。

6) 合规与伦理检查：确认输出不侵犯版权、满足所在期刊或学校的学术规范。

复现前提（必要条件）：

- 需获得原视频或素材的完整说明以确认截图所列名称与功能（当前资料只含截图摘要，原始讲解未包含）。

- 访问或购买相应工具的权限（若为付费或需要 API key 的服务）。

- 具备研究领域的基本背景知识以判断工具输出的学术可信度及引用准确性。

待核实项（必须验证，避免直接套用）：

- 截图中列出的具体名称（例如“claude-scholar”、“scipilot-figure-skill”、“drawio-skill”等）是否为公开可用的工具或仅为演示中的标签／Skill 名；这些名称在此处被逐字记录，但未通过外部来源验证其实际可用性或功能范围。

- 各技能的具体功能、接口要求、许可证与费用模式。

- 工具对学术引用、数据隐私和重复性研究的处理方式（是否生成可验证的参考文献、是否会引入未核实的断言）。

结论性操作提示（可执行的下一步）：

- 获取并审阅原视频完整内容以确认作者对各类的定义与示例工具；

- 针对你的具体任务（如文献综述、图表制作或投稿润色）列出评价标准（准确性、可导出格式、引用完整性、成本），用以小规模试用并选定工具；

- 在试用过程中记录可复现的输入-输出示例并保留人工校对记录，作为评估工具可靠性的证据。

（以上基于截图文字与推测性说明，未对截图中具体技能名进行独立核实。）