前言¶

做生物醫學基礎研究的人，通常要重複處理一類瑣碎工作：查文獻、跑生信、設計實驗、做統計和圖、寫稿、投出去再改。每一環單獨看都有現成工具，串起來卻要自己拼裝，腳本難復現、引用難覈對、統計口徑不統一。

neuroresearch 是一個面向科研全流程的 Agent Skill，試圖把這些環節收斂到一個可複用的流程裏。下面介紹它是什麼、能做什麼、怎麼啓用，以及哪些地方用起來要注意。

這是什麼¶

neuroresearch（座標 @user_aabe55f8/neuroresearch）是一個基於通用 SKILL.md 格式的 Agent Skill，由社區開發者 user_aabe55f8 發佈，分類爲 professional，當前版本 3.1.20。官方定位是生物醫學科研全流程助手，覆蓋從假設生成到投稿、標書撰寫的完整鏈條。

它解決的核心問題是：讓模型在科研對話裏不只寫文案，而是按固定流程產出帶覈驗引用、可復現腳本、規範統計口徑的科研產物，減少”每一輪對話都從零開始”的情況。

核心能力¶

官方把能力拆成 7 個階段：文獻綜述 → 生信分析 → 實驗設計 → 統計分析與投稿級作圖 → 論文寫作、潤色、模擬審稿 → 引用覈驗 → 投稿、返修、標書。下面按使用順序介紹。

1、文獻綜述與假設生成。綜述默認走 PRISMA 流程，輸出帶 PMID/DOI 的可覈驗引用。假設生成環節使用 11 個創新算子（假設反轉、遠域類比、本體重構、異常優先等），產出原創候選假設並給出 kill order（淘汰排序），生成與評估解耦，便於逐條複覈。

2、生信分析。RNA-seq、scRNA-seq 等組學分析用 R 完成，其餘統計用 Python 引擎（matplotlib、scipy、statsmodels），內置依賴自檢，缺庫時先檢查環境再運行。所有腳本默認帶版本號和隨機種子，保證可復現。

3、實驗設計與統計。實驗設計覆蓋體內外方案，統計分析強調效應量與多重比較校正，而不是隻報 p 值。

4、寫作與投稿。論文寫作、潤色、模擬審稿是獨立階段，統計圖按投稿級標準輸出。交付物默認爲 Word（.docx）格式。

5、適用領域。生物醫學基礎研究，包括神經退行性疾病、腦血管病（卒中 / ICH / CSVD）、TBI/SCI、神經炎症、神經精神疾病、神經腫瘤等，同時覆蓋腫瘤學、免疫學、心血管、代謝、發育、微生物學、藥理學等方向。

6、邊界。明確排除臨牀診療建議，不用於給患者提供診斷或治療意見。

安裝與啓用¶

該 Skill 標註 requires_api_key=false，即不要求單獨配置 API Key。官方頁提供 SkillHub 在線預覽與安裝入口：

SkillHub 頁面: https://www.skillhub.cn/skills/user_aabe55f8/neuroresearch
API 入口:     https://api.skillhub.cn/user_aabe55f8/neuroresearch
座標:         @user_aabe55f8/neuroresearch

在支持 SKILL.md 格式的 Agent 客戶端（Cursor、Codex CLI、Claude Code 等）中，通過 SkillHub 源安裝後即可按座標引用。安裝命令需以客戶端對應 SkillHub 的安裝方式爲準，官方資料未給出統一的 shell 安裝命令，此處不臆造。

典型用法¶

這個 Skill 通過觸發詞激活。資料中列出的觸發詞包括：文獻 / 綜述 / 開題 / 生信 / 組學 / 實驗設計 / 統計作圖 / 論文寫作 / 標書 / Meta，以及 biomedical、life-science 相關關鍵詞。

可復現的用法示例，是在對話裏給出明確的任務指令，例如：

請按 PRISMA 流程做一篇關於 XXX 的 Meta 分析，
輸出帶 PMID/DOI 的引用列表和可復現的分析腳本。

幫我設計一組神經炎症相關的體內實驗，
給出實驗設計、預期效應量和多重比較校正方案。

把這批統計結果繪製成投稿級圖片，
輸出 .docx 報告，腳本需帶版本號和隨機種子。

經過上面的步驟，Skill 會按階段返回結構化產物，而不是一次性給出一大段文字。建議每輪只推進一個階段，便於複覈中間結果。

適用場景與注意¶

適合從事生物醫學基礎研究、需要把文獻、生信、統計和寫作串起來的科研人員和研究生，尤其是神經科學方向。

幾點要注意：

1、引用覈驗依賴數據庫可用性，PMID/DOI 建議在入庫前自行復核一次。
2、生信用 R，統計分析用 Python，運行前確認環境裏這兩套依賴都已就位，Skill 內置的自檢只覆蓋已聲明的庫。
3、假設生成是發散環節，產出的候選假設和 kill order 需要人工判斷，不能當作結論直接引用。
4、該 Skill 不輸出臨牀診療建議，涉及患者層面的決策需要回到專業醫療流程。
5、安裝數在抓取時顯示爲 0，下載量 1133、評分 100000，樣本量有限，評價僅供參考。

結尾¶

neuroresearch 的價值在於把科研流程拆成 7 個可複覈的階段，並在每個階段固化了引用規範、腳本可復現性和統計口徑。如果你的工作長期在文獻、生信、統計和寫作之間來回切換，值得按官方地址試一輪，先從一個階段開始。

官方地址：https://api.skillhub.cn/user_aabe55f8/neuroresearch
SkillHub 頁面：https://www.skillhub.cn/skills/user_aabe55f8/neuroresearch