这张图是“研知有术”相关平台的宣传内容，背景为蓝色，左上角带有“研知有术”的标识。图中核心文字内容为“专业的科研推进与成果支持平台，让研究成为你的能力”，下方设置了搜索栏，搜索框内显示“研知有术”字样。图中还列出了该平台的四个官方账号入口，分别对应微信公众号、视频号、抖音、小红书，为科研人员提供相关的学术科研支持服务。该图和文档中提到的开源学术AI技能套件相关，是平台的宣传物料，用于说明相关平台的定位与官方账号渠道。
图片展示了“Academic Skills for Claude Code & Codex”技能包的技能概览。技能包括research-writing-skill（论文章节撰写、修改、润色）、office-academic-skill（学术Word/PPT生成与编辑）、scientific-toolkit-skill（科研计算与数据分析）。核心用途为论文章节撰写、修改、润色，学术Word/PPT生成与编辑，科研计算与数据分析。典型场景为论文正文、摘要、引言、方法、实验、回复审稿人，文献阅读报告、组会PPT、开题/中期/答辩PPT，MATLAB/Python仿真、信号处理、统计、机器学习、论文配图。三个技能设计为互补协作关系，可在同一任务中联动调用。

仓库地址：https://github.com/zLanqing/codex-claude-academic-skills

codex‑claude‑academic‑skills 是一套面向国内科研人员、适配 Claude Code 与 Codex 平台的开源学术 AI 技能套件，采用 MIT 开源协议，针对中文科研场景深度优化，整体分为三大可独立也可联动协作的核心技能模块GitHub。

其中 research‑writing‑skill 负责论文章节撰写、文稿润色、摘要改写、审稿回复等文字类工作；office‑academic‑skill 主打学术办公文档输出，可直接生成可编辑的 docx、pptx 文件，支持文献阅读报告、组会汇报、开题与答辩 PPT 的快速制作；scientific‑toolkit‑skill 聚焦科研计算，完成 Python、Matlab 仿真运算、统计分析以及期刊标准科研绘图，打通从数据到图表的链路GitHub。

整套技能包主打务实落地，区别于侧重理论框架的项目，着重解决国内研究生、青年科研者高频遇到的事务性工作，覆盖文献整理、论文打磨、数据分析、答辩材料制备完整链路。技能之间可以无缝串联，实现数据分析、论文撰写、学术文档输出的流水线作业。它定位科研辅助工具，仅承担重复繁琐任务，研究核心论点依旧由研究者把控，适合需要高频产出中文论文、报告、答辩材料的科研群体使用CSDN。

项目内容部分截图：

图片展示了Claude Code&Codex学术技能包中论文写作技能的相关内容。该技能适用于论文正文、LaTeX/Overleaf文稿、学位论文等，涵盖论文各章节撰写、修改润色、审稿意见回复、论证规划等方面。内置参考资源包括各章节修辞结构指南、写作自查清单、图表规划模板及从模糊想法到论文蓝图等内容，帮助用户提升论文写作能力。
图片展示了学术Office文档的功能、PPT质量规则、内置参考资源与工具等内容。功能方面，包括Word文档的文献阅读报告生成、结构化DOCCX生成等，以及PowerPoint演示文稿的多种类型创建等。PPT质量规则涵盖核心观点使用、图表公式排版、保持科学准确性等内容。内置资源包括office - docx/的DOCK检查与编辑、office - pptx/的DOCK检查与编辑、thesis - defense - pptx /scripts/的论文上下文提取等工具脚本，以及report - structure.md的默认文献报告结构与证据标注格式。
这是该项目中科研计算工具箱的内容截图，面向光电信息科学与工程领域的科研计算场景，涵盖MATLAB/Octave和Python两大工具方向。其中MATLAB/Octave可完成信号/图像处理、FFT、滤波、矩阵计算、仿真、论文配图导出等工作，还能保留原始代码结构并添加物理意义注释，帮助理解相关算法逻辑；Python方向则依托NumPy、SciPy、pandas、matplotlib、seaborn等多种库，分别对应数据处理、论文数据可视化、机器学习、统计建模等不同科研用途，精准匹配科研人员在工程计算、数据分析等场景中的需求。