File contents 目标定位
生成科学内容,不做表达层润色。
产出详细 Methods and Materials。
逐项解读 Results,并给出证据边界内的 Discussion。
输出中英镜像内容、结构化检查文件以及正文所需的 Figure/ 与 Table/ 证据产物。
When To Use
在以下场景使用本技能:
用户要求解读图表、统计检验或模型输出。
用户要求补写或细化方法学细节(数据来源、纳排标准、参数、统计方法、软件版本、复现路径)。
用户要求形成完整的 Methods and Materials + Results + Discussion 草稿。
When Not To Use
在以下场景不要使用本技能:
仅需要措辞优化、语法润色、句式精炼、语气统一。
已有完整论文内容,仅需文风提升或期刊语气打磨。
Input Contract
收集并确认以下输入;缺失时记录到 Missing/Blocked Items,并先完成可执行部分。
guidance
用户目标、研究问题、目标期刊偏好、特殊限制。
background
研究背景、实验设计、分组定义、关键变量。
results
待解读结果(图、表、统计检验、模型输出)。
paths
数据目录、代码路径、结果目录、复现相关路径。
references_optional (optional)
用户提供的参考文献列表。
analysis_skill_docs (optional)
分析专用技能文档路径,如 PCA/生存分析等。
target_style (optional)
默认 SCI;用户显式指定时覆盖表达层风格规则。
artifact_numbering_optional (optional)
已固定的 Table/Figure 编号方案;未指定时按首次正文引用顺序编号。
Non-Negotiable Defaults
章节固定为 Methods and Materials、Results、Discussion。
每个章节固定为 中文块 -> 英文块。
默认深度为详细解读:结果现象、统计证据、机制解释、局限性都要覆盖。
不得编造数据、流程、参数或引用。
仅使用用户提供文献;缺失时标注 [Citation Needed: ...]。
关键定量结论后默认使用正文短引文 (Table X; Fig. Y),且对应产物必须已交付。
Execution Order
读取 guidance、background、paths。
读取 results 并建立 Result ID 索引。
为关键定量结论建立 Evidence Artifact Plan。
若存在 analysis_skill_docs,建立分析技能映射并注入必需要素。
先生成或整理 Figure/ 与 Table/ 产物,再写 Methods and Materials、Results 和 Discussion。
在 Results 与 Discussion 的关键定量结论后插入 (Table X; Fig. Y) 证据回指。
执行完整性检查、证据覆盖检查与风格检查;失败则回补并复检。
Build Result Inventory First
在写正文前,创建结果索引并编号。
Result ID
Source File/Figure/Table
Analysis Type
CN Draft
EN Draft
Coverage
Notes
R01
...
...
Pending/Done
Pending/Done
Missing/Complete
...
执行规则:
每个可识别结果对象单独占一行。
Coverage 初始为 Missing,双语解读完成后改为 Complete。
未进入索引的结果视为漏项,不允许结束任务。
Build Evidence Artifact Plan
在写正文前,建立结果对象到交付产物的映射。
Result ID
Claim Focus
Artifact Type
Source Input
Output File
Citation Form
Status
Notes
R01
NUMT count and prevalence
Table
cohort_summary.tsv
Table/Table1.tsv
Table 1
Available/Needs Build/Blocked
...
规则:
每个 Result ID 至少映射一个 Table 或 Figure;必要时可同时映射多个产物。
Citation Form 在正文中统一使用 (Table X)、(Fig. Y) 或 (Table X; Fig. Y)。
Blocked 项必须进入 Missing/Blocked Items,且不得让相关关键结论通过最终检查。
Fuse Analysis-Specific Skills
若 analysis_skill_docs 非空,执行融合流程:
提取每个文档的适用分析类型、必需解释字段和禁止项。
将每个 Result ID 映射到最匹配的分析技能。
冲突优先级:分析解释要求优先,写作框架要求次之。
无匹配时回退到本技能通用高深度框架。
匹配记录表:
Result ID
Analysis Type
Detection Signals
Matched Skill Doc
Skill Match Score
Required Elements
Status
Uncertainty Note
R01
PCA
label: PCA; term: PC1/PC2
PCA-interpretation.md
88
Explained variance, separation, loadings
Applied
None
Write Detailed Methods and Materials
方法学必须“详细可复述”,至少覆盖以下子模块。
数据来源与研究对象:数据来源、时间范围、纳入排除标准。
样本与分组:样本量、分组依据、关键协变量定义。
预处理与质量控制:清洗规则、缺失处理、异常值策略、QC阈值。
分析流程与参数:算法、模型、参数设置、超参数选择逻辑。
统计方法:检验方法、显著性阈值、多重校正策略、效应量指标。
软件与计算环境:软件/包版本、运行环境、关键命令或模块。
复现路径:代码与结果路径、可复现步骤摘要;缺失时显式声明。
要求:
先中文后英文。
中英文语义等价,术语一致。
参数或流程信息缺失时必须声明,不得臆造。
Write Results (Per Result ID)
对每个 Result ID 单独成段,不得合并遗漏。每项至少包含:
结果现象:主要模式、趋势、方向。
统计证据:效应方向/量级 + P 值、区间或模型指标。
分析专用解释:若匹配到专用技能,注入必需解释字段。
领域解释:在证据支持范围内给出机制或生物学含义。
局限说明:偏倚来源、样本限制、方法边界。
完成中文后生成英文镜像段落。凡出现关键数字性结论,必须在句内或句末插入短格式证据回指。
Write Discussion
讨论必须与结果逐项对应并进行综合:
归纳关键发现,不重复堆砌原始数字。
解释潜在机制与理论意义,避免超出证据边界。
比较不同结果间一致性与差异性。
说明局限性、外推边界与潜在偏倚。
提出谨慎可执行的后续研究建议。
要求先中文后英文,结构保持镜像。
Style Validation (Default: SCI)
输出 Style Validation Report,检查:
学术语体是否客观克制。
关键主张是否有数据或统计支撑。
Results 与 Discussion 是否分层清晰。
中英文术语、缩写、变量名是否一致。
三大章节与双语是否齐全。
若用户指定非 SCI 风格,仅替换表达层规则,不可覆盖科学底线。
Non-Overridable Scientific Constraints
无论 target_style 为何,都必须满足:
关键结论必须有证据支撑。
禁止超出证据范围外推。
禁止编造数据、流程、引用。
中英文术语与变量命名一致。
缺失信息必须显式声明。
关键数字性结论必须与已交付的 Figure 或 Table 文件一一对应。
Completeness Gate (Hard Stop)
结束前必须通过以下检查:
Result ID 全覆盖:全部结果完成中英文解读。
内容要素全覆盖:每条结果均含现象、证据、解释、局限。
章节全覆盖:Methods and Materials、Results、Discussion 全部齐全且双语齐全。
融合检查:匹配到分析技能的结果均已应用专用要求。
证据覆盖检查:所有关键数字性结论都已链接到实际交付的 Figure 或 Table。
失败时必须列缺失项、补写、复检。
Final Delivery Format (Markdown)
固定输出以下交付物:
示例/结果解读.md
方法与材料 (中文)
Methods and Materials (EN)
结果 (中文)
Results (EN)
讨论 (中文)
Discussion (EN)
关键数字性结论后必须使用正文短引文,如 (Table 1)、(Fig. 2) 或 (Table 1; Fig. 2)。
示例/结果解读-完整性检查.md
Skill Fusion Log
Style Validation Report
Completeness Checklist
Missing/Blocked Items(无则写 None)
Evidence Artifact Plan
Artifact Manifest
示例/Table/
每个被正文引用的表格必须以 TableN.tsv 形式交付。
文件名编号与正文引文中的 Table N 完全一致。
示例/Figure/
每个被正文引用的图件必须以 FigureN.png 形式交付。
正文引用统一写作 Fig. N。
Structured Validation Artifacts
Completeness Checklist:
Result ID
CN Complete
EN Complete
Evidence Present
Mechanism Present
Limitation Present
Skill Fusion Applied
Final Status
R01
Yes/No
Yes/No
Yes/No
Yes/No
Yes/No
Yes/No
Pass/Fail
Missing/Blocked Items:
Item ID
Category
Missing/Blocked Detail
Impacted Sections
Required Action
Owner
Status
M01
Data/Stat/Reference/Path/Other
...
Methods/Results/Discussion
...
User/Agent
Open/In-Progress/Resolved
结束条件:
Completeness Checklist 全部 Pass。
Missing/Blocked Items 全部 Resolved 或为 None。
Artifact Manifest 中所有正文引用的 Table/Figure 文件均已存在且编号一致。
1 --- 2 name: sci-result-interpretation 3 description: 科研结果解读技能。 4 --- 5 6 7 ## 目标定位 8 9 生成科学内容,不做表达层润色。 10 11 1. 产出详细 `Methods and Materials`。 12 2. 逐项解读 `Results`,并给出证据边界内的 `Discussion`。 13 3. 输出中英镜像内容、结构化检查文件以及正文所需的 `Figure/` 与 `Table/` 证据产物。 14 15 ## When To Use 16 17 在以下场景使用本技能: 18 19 1. 用户要求解读图表、统计检验或模型输出。 20 2. 用户要求补写或细化方法学细节(数据来源、纳排标准、参数、统计方法、软件版本、复现路径)。 21 3. 用户要求形成完整的 `Methods and Materials + Results + Discussion` 草稿。 22 23 ## When Not To Use 24 25 在以下场景不要使用本技能: 26 27 1. 仅需要措辞优化、语法润色、句式精炼、语气统一。 28 2. 已有完整论文内容,仅需文风提升或期刊语气打磨。 29 30 31 ## Input Contract 32 33 收集并确认以下输入;缺失时记录到 `Missing/Blocked Items`,并先完成可执行部分。 34 35 1. `guidance` 36 用户目标、研究问题、目标期刊偏好、特殊限制。 37 2. `background` 38 研究背景、实验设计、分组定义、关键变量。 39 3. `results` 40 待解读结果(图、表、统计检验、模型输出)。 41 4. `paths` 42 数据目录、代码路径、结果目录、复现相关路径。 43 5. `references_optional` (optional) 44 用户提供的参考文献列表。 45 6. `analysis_skill_docs` (optional) 46 分析专用技能文档路径,如 PCA/生存分析等。 47 7. `target_style` (optional) 48 默认 `SCI`;用户显式指定时覆盖表达层风格规则。 49 8. `artifact_numbering_optional` (optional) 50 已固定的 `Table/Figure` 编号方案;未指定时按首次正文引用顺序编号。 51 52 ## Non-Negotiable Defaults 53 54 1. 章节固定为 `Methods and Materials`、`Results`、`Discussion`。 55 2. 每个章节固定为 `中文块 -> 英文块`。 56 3. 默认深度为详细解读:结果现象、统计证据、机制解释、局限性都要覆盖。 57 4. 不得编造数据、流程、参数或引用。 58 5. 仅使用用户提供文献;缺失时标注 `[Citation Needed: ...]`。 59 6. 关键定量结论后默认使用正文短引文 `(Table X; Fig. Y)`,且对应产物必须已交付。 60 61 ## Execution Order 62 63 1. 读取 `guidance`、`background`、`paths`。 64 2. 读取 `results` 并建立 `Result ID` 索引。 65 3. 为关键定量结论建立 `Evidence Artifact Plan`。 66 4. 若存在 `analysis_skill_docs`,建立分析技能映射并注入必需要素。 67 5. 先生成或整理 `Figure/` 与 `Table/` 产物,再写 `Methods and Materials`、`Results` 和 `Discussion`。 68 6. 在 `Results` 与 `Discussion` 的关键定量结论后插入 `(Table X; Fig. Y)` 证据回指。 69 7. 执行完整性检查、证据覆盖检查与风格检查;失败则回补并复检。 70 71 ## Build Result Inventory First 72 73 在写正文前,创建结果索引并编号。 74 75 | Result ID | Source File/Figure/Table | Analysis Type | CN Draft | EN Draft | Coverage | Notes | 76 |---|---|---|---|---|---|---| 77 | R01 | ... | ... | Pending/Done | Pending/Done | Missing/Complete | ... | 78 79 执行规则: 80 81 1. 每个可识别结果对象单独占一行。 82 2. `Coverage` 初始为 `Missing`,双语解读完成后改为 `Complete`。 83 3. 未进入索引的结果视为漏项,不允许结束任务。 84 85 ## Build Evidence Artifact Plan 86 87 在写正文前,建立结果对象到交付产物的映射。 88 89 | Result ID | Claim Focus | Artifact Type | Source Input | Output File | Citation Form | Status | Notes | 90 |---|---|---|---|---|---|---|---| 91 | R01 | NUMT count and prevalence | Table | cohort_summary.tsv | Table/Table1.tsv | Table 1 | Available/Needs Build/Blocked | ... | 92 93 规则: 94 95 1. 每个 `Result ID` 至少映射一个 `Table` 或 `Figure`;必要时可同时映射多个产物。 96 2. `Citation Form` 在正文中统一使用 `(Table X)`、`(Fig. Y)` 或 `(Table X; Fig. Y)`。 97 3. `Blocked` 项必须进入 `Missing/Blocked Items`,且不得让相关关键结论通过最终检查。 98 99 ## Fuse Analysis-Specific Skills 100 101 若 `analysis_skill_docs` 非空,执行融合流程: 102 103 1. 提取每个文档的适用分析类型、必需解释字段和禁止项。 104 2. 将每个 `Result ID` 映射到最匹配的分析技能。 105 3. 冲突优先级:分析解释要求优先,写作框架要求次之。 106 4. 无匹配时回退到本技能通用高深度框架。 107 108 匹配记录表: 109 110 | Result ID | Analysis Type | Detection Signals | Matched Skill Doc | Skill Match Score | Required Elements | Status | Uncertainty Note | 111 |---|---|---|---|---|---|---|---| 112 | R01 | PCA | label: PCA; term: PC1/PC2 | PCA-interpretation.md | 88 | Explained variance, separation, loadings | Applied | None | 113 114 ## Write Detailed Methods and Materials 115 116 方法学必须“详细可复述”,至少覆盖以下子模块。 117 118 1. 数据来源与研究对象:数据来源、时间范围、纳入排除标准。 119 2. 样本与分组:样本量、分组依据、关键协变量定义。 120 3. 预处理与质量控制:清洗规则、缺失处理、异常值策略、QC阈值。 121 4. 分析流程与参数:算法、模型、参数设置、超参数选择逻辑。 122 5. 统计方法:检验方法、显著性阈值、多重校正策略、效应量指标。 123 6. 软件与计算环境:软件/包版本、运行环境、关键命令或模块。 124 7. 复现路径:代码与结果路径、可复现步骤摘要;缺失时显式声明。 125 126 要求: 127 128 1. 先中文后英文。 129 2. 中英文语义等价,术语一致。 130 3. 参数或流程信息缺失时必须声明,不得臆造。 131 132 ## Write Results (Per Result ID) 133 134 对每个 `Result ID` 单独成段,不得合并遗漏。每项至少包含: 135 136 1. 结果现象:主要模式、趋势、方向。 137 2. 统计证据:效应方向/量级 + P 值、区间或模型指标。 138 3. 分析专用解释:若匹配到专用技能,注入必需解释字段。 139 4. 领域解释:在证据支持范围内给出机制或生物学含义。 140 5. 局限说明:偏倚来源、样本限制、方法边界。 141 142 完成中文后生成英文镜像段落。凡出现关键数字性结论,必须在句内或句末插入短格式证据回指。 143 144 ## Write Discussion 145 146 讨论必须与结果逐项对应并进行综合: 147 148 1. 归纳关键发现,不重复堆砌原始数字。 149 2. 解释潜在机制与理论意义,避免超出证据边界。 150 3. 比较不同结果间一致性与差异性。 151 4. 说明局限性、外推边界与潜在偏倚。 152 5. 提出谨慎可执行的后续研究建议。 153 154 要求先中文后英文,结构保持镜像。 155 156 ## Style Validation (Default: SCI) 157 158 输出 `Style Validation Report`,检查: 159 160 1. 学术语体是否客观克制。 161 2. 关键主张是否有数据或统计支撑。 162 3. `Results` 与 `Discussion` 是否分层清晰。 163 4. 中英文术语、缩写、变量名是否一致。 164 5. 三大章节与双语是否齐全。 165 166 若用户指定非 SCI 风格,仅替换表达层规则,不可覆盖科学底线。 167 168 ## Non-Overridable Scientific Constraints 169 170 无论 `target_style` 为何,都必须满足: 171 172 1. 关键结论必须有证据支撑。 173 2. 禁止超出证据范围外推。 174 3. 禁止编造数据、流程、引用。 175 4. 中英文术语与变量命名一致。 176 5. 缺失信息必须显式声明。 177 6. 关键数字性结论必须与已交付的 `Figure` 或 `Table` 文件一一对应。 178 179 ## Completeness Gate (Hard Stop) 180 181 结束前必须通过以下检查: 182 183 1. `Result ID` 全覆盖:全部结果完成中英文解读。 184 2. 内容要素全覆盖:每条结果均含现象、证据、解释、局限。 185 3. 章节全覆盖:`Methods and Materials`、`Results`、`Discussion` 全部齐全且双语齐全。 186 4. 融合检查:匹配到分析技能的结果均已应用专用要求。 187 5. 证据覆盖检查:所有关键数字性结论都已链接到实际交付的 `Figure` 或 `Table`。 188 189 失败时必须列缺失项、补写、复检。 190 191 192 ## Final Delivery Format (Markdown) 193 194 固定输出以下交付物: 195 196 ### `示例/结果解读.md` 197 198 1. `方法与材料 (中文)` 199 2. `Methods and Materials (EN)` 200 3. `结果 (中文)` 201 4. `Results (EN)` 202 5. `讨论 (中文)` 203 6. `Discussion (EN)` 204 205 关键数字性结论后必须使用正文短引文,如 `(Table 1)`、`(Fig. 2)` 或 `(Table 1; Fig. 2)`。 206 207 ### `示例/结果解读-完整性检查.md` 208 209 1. `Skill Fusion Log` 210 2. `Style Validation Report` 211 3. `Completeness Checklist` 212 4. `Missing/Blocked Items`(无则写 `None`) 213 5. `Evidence Artifact Plan` 214 6. `Artifact Manifest` 215 216 ### `示例/Table/` 217 218 1. 每个被正文引用的表格必须以 `TableN.tsv` 形式交付。 219 2. 文件名编号与正文引文中的 `Table N` 完全一致。 220 221 ### `示例/Figure/` 222 223 1. 每个被正文引用的图件必须以 `FigureN.png` 形式交付。 224 2. 正文引用统一写作 `Fig. N`。 225 226 ## Structured Validation Artifacts 227 228 `Completeness Checklist`: 229 230 | Result ID | CN Complete | EN Complete | Evidence Present | Mechanism Present | Limitation Present | Skill Fusion Applied | Final Status | 231 |---|---|---|---|---|---|---|---| 232 | R01 | Yes/No | Yes/No | Yes/No | Yes/No | Yes/No | Yes/No | Pass/Fail | 233 234 `Missing/Blocked Items`: 235 236 | Item ID | Category | Missing/Blocked Detail | Impacted Sections | Required Action | Owner | Status | 237 |---|---|---|---|---|---|---| 238 | M01 | Data/Stat/Reference/Path/Other | ... | Methods/Results/Discussion | ... | User/Agent | Open/In-Progress/Resolved | 239 240 结束条件: 241 242 1. `Completeness Checklist` 全部 `Pass`。 243 2. `Missing/Blocked Items` 全部 `Resolved` 或为 `None`。 244 3. `Artifact Manifest` 中所有正文引用的 `Table/Figure` 文件均已存在且编号一致。
Victory-Hugo/S2-Agent-Skill/tree/main/skills/writing/自制/sci-result-interpretation commit e50aa078fd
Frequently asked questions How do I install the Sci Result Interpretation skill? Run npx skillmds@latest add victory-hugo/sci-result-interpretation in your terminal (requires Node.js), paste this page's agent-chat prompt into Claude, Cursor, or any MCP-connected agent, or download the SKILL.md file and copy it into your agent's skills directory.
What does the Sci Result Interpretation skill do? 科研结果解读技能。 It is listed under Coding & Dev Tools on SkillMD.
Is Sci Result Interpretation safe to use? This skill has not completed SkillMD's automated safety review yet. Independent scanners report: SkillSpector: PASS, Skill Scanner: PASS. SkillMD never runs a skill's scripts for you; review the SKILL.md before installing.
Which AI agents work with Sci Result Interpretation? This skill is tagged as working with Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex. SKILL.md is an open format, so most agents that read a skills directory can load it too.
Is Sci Result Interpretation free to use? Yes. Installing skills from SkillMD is free, and the skill stays under its author's original license.
Who published Sci Result Interpretation? Victory-Hugo (@victory-hugo) published this skill. Their other Agent Skills are listed on their SkillMD profile.