【免费下载链接】Light-skills
An AI workflow skill pack for research, competitions, and innovation projects.
Light-skills（Light Skills）是一套面向科研、竞赛与创新项目的 AI 工作流技能包，包含 23 个开箱即用的科研技能。本教程带你用 5 分钟完成 Light-skills 安装，并在 Claude Code、Codex 或 OpenCode 中跑通第一个科研技能，从零开始体验"从想法到可交付成果"的完整流程。
Light-skills 是什么？它能帮你做什么
一句话理解：Light-skills 是把科研流程拆成可审计阶段、交给 AI Agent 逐步执行并留痕的技能包。它不依赖私有知识库或 MCP，公开版即可运行，核心设计原则包括"先读再写、查不到就标 unknown、图表必须可复现、关键节点问用户"。
| 你现在的状态 | Light-skills 会怎么帮 |
|---|---|
| 只有一个研究方向 | 追问目标、约束、数据来源，再拆成阶段计划 |
| 有一个 idea，不确定新不新 | 检索相似工作、找最强反例和审稿人攻击点 |
| 要做实验 / 数据分析 | 设计数据流、实验矩阵、脚本自测和鲁棒性检查 |
| 要写英文论文、投稿排版 | 组织故事线、图表、引用核查、LaTeX 编译 |
| 要跨对话继续项目 | 用项目台账记录目标、决策和未验证声明 |
23 个技能覆盖六大模块：总控与连续性、想法与文献、数据与实验、论文交付、图表与展示、诚信与成果转化，每个技能以 skills/ 目录下的SKILL.md为入口。
Light-skills 环境要求：只需两个基础依赖
安装前先确认基础环境，这是最常见的踩坑点：
- Git：用于克隆仓库
- Python 3.10+：用于运行安装脚本 scripts/bootstrap_agent_skills.py
- Windows 用户建议设置环境变量
$env:PYTHONUTF8="1"，避免编码问题
可选依赖（按需安装）：
- LaTeX（latexmk / XeLaTeX / Biber）：论文排版技能
light-typesetting需要；缺失时会被标记UNAVAILABLE，不会假装排版成功 - R / ggplot2：
light-figure的增强路径；缺失时可诚实降级为 Python/matplotlib
Light-skills 5分钟安装步骤
第一步：克隆仓库并进入目录
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/li/Light-skills cd Light-skills第二步：生成技能发现入口
三类客户端的发现路径不同（Codex 读.agents/skills，Claude Code 读.claude/skills，OpenCode 读.opencode/skills）。在仓库根目录运行一条命令即可全部生成：
python scripts/bootstrap_agent_skills.py --mode auto --force💡
--mode auto会优先创建目录 symlink，Windows 无权限时自动回退为 copy。copy 副本带.light_generated_link标记，之后修改skills/重新运行--force即可安全刷新，不会覆盖你自己的目录。
第三步：验证安装结果
python scripts/bootstrap_agent_skills.py --check-only该命令只检查不写入，会校验每个技能是否具备SKILL.md、frontmatter 是否含name和description、命名是否合规。全部通过后，你的 Claude Code / Codex / OpenCode 就能识别这 23 个技能了。跨客户端的路径矩阵详见 docs/compatibility/agent-client-compatibility.md。
在 Claude Code / Codex / OpenCode 跑通第一个科研技能
安装完成后，直接复制下面的 prompt 粘贴给 Agent 即可。新手推荐从总控技能light-orchestrator开始：
| 当前状态 | 建议入口 prompt |
|---|---|
| 只有方向 | /light-orchestrator 我想把这个方向做成可投稿英文论文。请先问必要问题，再拆阶段、产物、风险和用户确认点。 |
| 已有 idea | $light-idea-critique 批判这个 idea：创新性、可证伪性、相似工作、最强反例、审稿人风险和验证路线。 |
| 已有项目文件 | $light-file-reading 先读取这个项目目录，列出关键文件、已完成内容、未验证声明、风险和下一步。 |
| 要画图 | $light-figure 基于这些数据规划论文图，要求程序化生成、可复现、色盲安全、标注清楚。 |
| 要写论文 | $light-paper-writing 根据已有证据组织英文论文结构、贡献、局限性和自审清单。 |
| 要排版投稿 | $light-typesetting 基于当前 LaTeX 源、图、BibTeX 和期刊模板做可复现编译与投稿前检查。 |
各技能的能力边界和输入输出约定，可以在对应技能文件中查看，例如 skills/light-orchestrator/SKILL.md、skills/light-figure/SKILL.md、skills/light-paper-writing/SKILL.md。
跑通之后：看看 Light-skills 的官方交付示例
想直观感受这套技能包的产出质量，可以查看仓库内置的两个可复现 Demo：
- 端到端科研 Demo：examples/e2e-research-demo/ 展示"一个想法"如何被 23 个技能接力推进成可检查的交付物，含合成数据、九宫格图廊和完整案例文档，说明见 examples/e2e-research-demo/README.md。
- LaTeX 论文 Demo：projects/photocatalytic-dye-kinetics-study/ 展示从合成数据、统计分析、程序化图表到 LaTeX PDF 的完整论文交付形态，可运行
run_all.py一键复现。
接下来去哪
- 完整的 23 技能清单与典型产出表：README.md 中的"完整技能一览"章节
- 技能目录与 canonical 源说明：skills/README.md
- 仓库结构与协作规范：CONTRIBUTING.md
从克隆仓库到验证通过，整个安装过程不到 5 分钟；再复制一条 prompt，你的第一个科研技能就跑起来了。
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