Supervisor-Skills
Двенадцать скиллов для научной работы: оценка идеи, обзор литературы, текст статьи, ответ рецензентам и рисунки
- 12 379 ★ репозитория
- Последний коммит
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Скиллы обращаются к научному поиску, веб-поиску и публичным API Crossref, Semantic Scholar и arXiv
- Агент читает ваши черновики и данные экспериментов и пишет файлы с текстом и схемами
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add skills/supervisor-skillsОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Скиллы обращаются к научному поиску, веб-поиску и публичным API Crossref, Semantic Scholar и arXiv
- Агент читает ваши черновики и данные экспериментов и пишет файлы с текстом и схемами
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Supervisor-Skills — набор из двенадцати скиллов, которые собрал преподаватель Гонконгского университета науки и технологии (Гуанчжоу) по опыту публикаций на SIGMOD, VLDB, ICML и NeurIPS. Скиллы идут по этапам работы над статьей. `idea-evaluator` оценивает идею по пяти измерениям, `deep-research` собирает обзор литературы с проверкой каждой ссылки, `tech-paper-template` и `benchmark-paper-template` выстраивают логику статьи, `intro-drafter` пишет введение, `paper-writer` готовит текст разделов. Дальше работают `paper-polish` для правки языка, `pre-submission-reviewer` для проверки черновика глазами рецензента и `rebuttal-guidance` для ответов на замечания. `figure-designer` советует, как нарисовать мотивирующий пример, схему решения и график результатов, а `drawio-reconstruction` пересобирает рисунок из картинки в файл `.drawio`. Рядом лежит handbook с теорией и разбором статей.
Для кого. Аспирантам и исследователям в области компьютерных наук, которые пишут статью для конференции и ведут работу в Claude Code, Cursor или Codex.
Подходит, если
- Появилась идея для статьи, и ее надо оценить по критериям, прежде чем тратить месяцы на эксперименты
- Перед введением требуется обзор литературы, где каждая ссылка проверена по первоисточнику
- Черновик готов, и его проверяют глазами рецензента конференции до подачи
- Пришли рецензии, и для каждого замечания нужен план ответа с тоном и доказательствами
- Схему из чужой статьи или слайда нужно превратить в редактируемый файл Draw.io
Не подходит, если
- Нужна статья вне компьютерных наук: опыт автора и шаблоны сформированы на этой области
- Вы хотите, чтобы агент сам придумал результаты экспериментов: скиллы требуют опираться на ваши материалы
- Проект идет в коммерческих целях: лицензия CC BY-NC-SA запрещает коммерческое использование
Пример запроса к агенту
Оцени мою идею статьи по пятимерной схеме, затем собери обзор литературы по теме с проверкой каждой ссылкиОграничения
Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 разрешает только некоммерческое использование и требует делиться производными на тех же условиях. Скиллы `paper-writer` и `deep-research` ищут источники через научный поиск агента, веб-поиск или публичные API вроде Crossref, Semantic Scholar и arXiv; без них скилл работает на ваших материалах и без новых ссылок. Проект сам называет себя ранним, а описание и новости в основном README написаны по-китайски, английская версия лежит в `README.en.md`. Порядок скиллов подсказывает автор, но собирать их в цепочку приходится самостоятельно.
Как отключить. Удалите нужные папки из каталога скиллов агента (`.claude/skills/`, `.codex/skills/` или `.cursor/skills/`). Сам репозиторий можно удалить целиком, если вы клонировали его.
Частые вопросы
Как поставить Supervisor-Skills в Claude Code?
Отправьте агенту фразу из README: Help me install Supervisor-Skills from https://github.com/HKUSTDial/Supervisor-Skills with Skills. Агент сам разложит скиллы по каталогу, а вы выберете нужные.
Какие скиллы входят в набор?
Двенадцать: `idea-evaluator`, `vibe-research-workflow`, `deep-research`, `tech-paper-template`, `benchmark-paper-template`, `intro-drafter`, `paper-writer`, `paper-polish`, `pre-submission-reviewer`, `figure-designer`, `rebuttal-guidance` и `drawio-reconstruction`.
Придумывает ли `paper-writer` факты и ссылки?
Нет, скилл пишет только то, что подтверждено вашими материалами, найденными источниками или общеизвестными сведениями без чисел и имен. Непроверенная ссылка исключается из текста.
Как перерисовать схему из статьи в Draw.io?
Дайте агенту картинку и вызовите `drawio-reconstruction`: скилл строит файл `.drawio` из родных элементов, простых SVG-значков и вырезанных картинок, затем показывает превью для сверки с оригиналом. Правит он только указанные вами файлы.
Можно ли использовать скиллы в коммерческой работе?
Нет, лицензия CC BY-NC-SA 4.0 допускает только некоммерческое использование. Для коммерческой задачи нужно разрешение авторов.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
СкиллыСкилл с 30 шаблонами промптов для научных статей на английском и китайском: от обзора литературы до заявки на грант
Восемь скиллов для готовых научных статей и диссертаций на LaTeX и Typst: компиляция, ссылки, правка языка, письмо в журнал и аудит как у рецензента
Набор скиллов для научной работы в стиле журналов Nature: поиск и чтение статей, текст, статистика, графики, ответы рецензентам
Десять скиллов для науки в Claude Code и Codex: рисунки, статьи для конференций и журналов, гранты, рецензии, выпуск кода
Скилл для авторов, пишущих по-китайски: черновик и результаты превращаются в английскую рукопись с проверкой ссылок и выводов
Три скилла для академических текстов: схема статьи для генерации иллюстрации, переписывание текста без машинного звучания и написание с нуля
Сравнение с похожими
Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Инструмент | Официальный | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|
| Supervisor-Skills (эта карточка) | нет | 12 379 | |
| Academic Writing Skills | нет | 549 | набор скиллов для академического письма без оценки идеи и ответа рецензентам |
| Deep Research Skills | нет | 2 550 | один скилл глубокого поиска и один этап работы над статьей |
Коротко о README
Основной README на китайском: он рассказывает, зачем автор собрал проект, и перечисляет новости, в том числе внедрение скиллов в платформы Baidu и Doubao. Затем идут структура репозитория с handbook и папкой `skills`, таблица двенадцати скиллов, быстрый старт одной фразой для агента и ссылки на связанные проекты DataMagic и DeepEye.
Бейдж для README
Исходный SKILL.md
--- name: paper-writer description: >- Drafts publishable paper prose from the author's own materials, from a single paragraph to a full manuscript, across STEM and non-STEM fields. Every factual claim traces to user input, verified retrieval, or field common knowledge; citations pass an independent verification ladder; delivery is clean prose with zero placeholder tags. Use when the user asks to write a section, turn an idea or results into paper text, or draft a full paper. license: CC-BY-NC-SA-4.0 --- # Paper Writer ## Overview This skill turns a researcher's ideas and materials into submittable paper prose. One paragraph works; a full manuscript works. It is not an outline generator and not a writing tutor. It writes the text, under one non-negotiable condition: every written word must be traceable to evidence. The author owns the substance (ideas, designs, results, conclusions); this skill owns the linguistic realization of that substance, and nothing more. ## Hard rules These hold for every task this skill performs: 1. Every factual claim has one of three origins: the user's materials, this session's verified retrieval, or field common knowledge that carries no numbers, names, or comparisons. Model memory is never a source. 2. Delivered prose contains zero bracketed placeholder tags of any kind. A claim without a source is resolved by searching, rewriting, or deleting, never by tagging. 3. Concrete details the user did not provide are not written: no invented scenarios, mechanisms, magnitudes, procedures, or identifiers. 4. Claim strength never exceeds evidence strength. 5. Real results and planned or expected results are phrased differently and never mixed. 6. Internal planning never leaks into the output. The full discipline, including the evidence hierarchy and the Evidence Map: see references/evidence-discipline.md.