Skill 是什么？
简单来说，Skill 就是"可复用的工作经验包"。
以前，每次让 AI 干活，你都得把一长串要求重新说一遍。换个项目、开个新对话，又得重复一次。
而 Skill 的出现，就是让你把那些高频、固定的操作流程打包起来。以后只需要一句话调用，AI 就会按照这套标准流程干活。
更关键的是，这些 Skill 可以被分享、被复用、甚至被交易。你的行业经验、你的专业方法论，可以变成一个别人能直接用的能力。
那科研场景呢？
说了这么多宏观的，其实我最关心的还是： ** 这东西对做科研的人有什么用？ **
因为我自己就是在做科研相关的工作。
而且我其实在半个月前就已经开始使用 Skill 的内测版本了，不是为了测试而测试，而是真的把它当成科研工作里的工具在用。
做科研的人，大概都有这种体验：
真正用来思考的时间，往往被各种"查一下"不断打断。
查 arXiv 看有没有新方法，翻 PubMed 确认医学方向的研究，刷 bioRxiv 追踪预印本，确认一个期刊的影响因子……
这些事情本身并不复杂。但问题在于：它们极其高频，而且会不断打断思路。
所以在内测阶段，我第一时间想到的就是： ** 能不能把这些最常用的科研动作，做成 Skill？ **
今天想聊聊我做的这 4 个科研 Skill，以及一些个人思考。
一、科研里哪些事最适合做成 Skill？
在这段时间的实际使用里，我越来越确定一件事：
** Skill 最适合解决的，并不是"看起来很聪明"的问题，而是那些科研中每天都会发生、却高度重复的动作。 **
比如：
- • 写论文背景时，想快速了解某个方向的最新进展
- • 做文献综述时，需要反复确认不同数据库的结果
- • 选投稿期刊时，要查影响因子和分区
- • 追踪前沿时，不想只盯着已发表论文，还想看看预印本
这些动作的共同特点是： ** 目的明确、操作固定、结果标准化 ** 。
你不需要 AI 帮你"创造"什么，你只需要它帮你把这些事情做得又快又稳。
这正是 Skill 最擅长的事。
二、我做的 4 个科研 Skill
在内测阶段，我尝试过很多不同的方向。但最终选择先做这 4 个，是因为它们在我自己的科研流程里出现频率最高，而且痛点最明确。
1️⃣ arXiv 文献搜索
面向 AI、计算机、数学、物理等交叉学科。
arXiv 本身就代表着科研中最开放、最共享的那一部分。对于做 AI 相关研究的人来说，几乎每天都要刷一遍 arXiv，看看有没有新的工作出来。
但问题是，arXiv 的原生搜索体验其实并不好用。你需要不断调整关键词、筛选时间范围、翻很多页才能找到想要的东西。
这个 Skill 做的事情很简单：让你用自然语言描述想找什么，然后直接返回相关的论文列表，包括标题、作者、摘要、链接。省掉中间那些反复操作的步骤。
2️⃣ PubMed 文献检索
面向医学、生物、生命科学方向。
PubMed 在科研中的定位非常清晰——权威、严肃、经过同行评审。如果你做的是医学或生物相关的研究，PubMed 几乎是绑定最深的数据库，写综述、做 meta 分析、或者需要系统检索文献时，都离不开它。
和 arXiv 类似，这个 Skill 的目标也是让检索变得更自然、更高效。你不需要记住复杂的检索语法，直接说你想找什么就行。
3️⃣ bioRxiv 预印本搜索
很多前沿结果，最早只会出现在预印本里。
如果你只盯着已发表的论文，很可能会漏掉一些重要的进展。bioRxiv 是生物学领域最主要的预印本平台，很多实验室会在论文正式发表前，先把结果放到这里。
这个 Skill 的定位是一个"补充视角"：当你想比同行更早看到某个方向的最新动态，或者追踪某个实验室的产出时，它能帮你快速定位到相关的预印本。
4️⃣ JCR 影响因子查询
影响因子查询是一个非常典型的科研动作：目的明确、结果必须准确。
选投稿期刊时，你需要知道这个期刊的影响因子是多少、在什么分区；评估参考文献质量时，你可能想确认引用的期刊水平；写基金申请时，你需要说明成果发表在什么级别的期刊上。
这些场景下，能快速拿到准确的影响因子和分区信息，会省下不少时间。我不知道有多少同学被烦透了要去关注XX号，发送“2025影响因子”才能获取文件的这种模式。而且这类信息对准确性的要求很高——你不能给出一个模糊的或者过时的数字。
三、关于"定价"的一点个人看法
这里我想简单说一句自己的想法。
我并不认为 Skill 的价值在于"能卖多少钱"。但我也不太认同一个全是免费能力泛滥的 Skill 平台，可以长期健康发展下去。
如果所有人都只做免费 Skill，那最终的结果很可能是：没有人愿意认真维护，质量参差不齐，用户也分不清哪些值得信赖。
一个好的 Skill 生态，应该是有人愿意持续投入、持续优化。而这需要一定的正向激励。
对我来说：
** 哪怕是非常低的定价，本质上也是在表达一种态度：这个能力值得被认真对待、持续维护。 **
所以在这 4 个 Skill 里，我选择让 arXiv 保持免费——因为它本身就代表着科研中最开放的精神。而其他几个，我设置了很低的月付费，一方面是因为可视化报告生成的时间花费，最重要的是希望它们能被当作一个"靠谱的工具"来对待，而不是随便用用就扔掉的东西。
四、我对科研 Skill 的一个判断
经过这半个月的真实使用，我越来越清楚一件事：
** 科研场景里的 Skill，不该试图替你下结论，而是帮你减少那些不可避免的重复动作。 **
很多人对 AI 在科研中的应用有一种期待：希望它能直接告诉你该研究什么、该怎么写论文、该得出什么结论。
但我觉得这个期待可能搞反了。
科研的核心价值，恰恰在于那些需要人去判断、去思考、去创造的部分。AI 不应该替代这些，它应该做的是： ** 把那些不需要创造力、但又不得不做的事情，变得更快、更稳、更省心。 **
当这些基础动作变得稳定、顺手之后，人才有精力把注意力放回真正重要的地方——思考问题、设计实验、写出有洞见的论文。
这也是我做这几个 Skill 的出发点：不是要做一个"AI 科研助手"，而是要做几个"顺手的工具"。
最后
这 4 个 Skill，并不是我对"科研自动化"的最终答案，但它们确实是我自己在科研过程中，最先希望被简化的那几步。
如果你已经在用扣子 2.0，也正在做科研、写论文、做调研，也许可以从这些最基础的 Skill 开始试试。
它们不会替你思考，但可以帮你，把时间留给更值得思考的事情。
** Skill 链接 **
🔬 arXiv 文献搜索
https://www.coze.cn/?skill_share_pid=7596405850596556851
🏥 PubMed 文献检索
https://www.coze.cn/?skill_share_pid=7596586374221021235
🧬 bioRxiv 预印本搜索
https://www.coze.cn/?skill_share_pid=7596710116599250954
📊 JCR 影响因子查询
https://www.coze.cn/?skill_share_pid=7596653306035011584
最后
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