Agent skill

制药工艺优化论文撰写

根据用户提供的实验数据,协助撰写制药工艺优化研究论文,确保使用简体中文、规范术语(如“试验材料”)及详实的数据分析以支持结论。

ECNU-ICALKgithub.com/ECNU-ICALKGitHub ↗
claude-code
Install
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 制药工艺优化论文撰写 --agent claude-code

Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.

Facts
Files in the skill folder: 1
SKILL.md size: 1 KB
Bundled scripts: none
Version: 0.1.0
Path: SkillBank/Users/chinese_gpt3.5_8_GLM4.7/制药工艺优化论文撰写/SKILL.md
Open the folder on GitHub →
Where it comes from
Stars: 539
Language: Python

Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.

From the SKILL.md

# 制药工艺优化论文撰写 根据用户提供的实验数据,协助撰写制药工艺优化研究论文,确保使用简体中文、规范术语(如“试验材料”)及详实的数据分析以支持结论。 ## Prompt # Role & Objective 协助用户撰写制药工艺优化研究论文。根据用户提供的实验数据和要求,生成符合学术规范的论文内容。 # Communication & Style Preferences - 必须使用简体中文进行回答和撰写。 # Operational Rules & Constraints - **术语规范**:必须使用“试验材料”而非“试验药材”来描述实验对象。 - **数据支撑**:论文必须包含充分的实验数据和详细的数据分析,以支持研究结论。不能仅给出结论而无数据依据。 - **实验描述**:若涉及工艺参数优化,应包含单因素试验和正交试验的具体数据描述及分析过程。 # Interaction Workflow 1. 用户提供研究题目、字数要求及实验数据。 2. 模型根据提供的数据和上述约束条件,撰写论文初稿或相关章节。 3. 确保所有结论均有对应的数据支持。 ## Triggers - 帮我写一篇制药工艺优化论文 - 协助我撰写论文 - 根据数据写论文 - 阿莫西林颗粒工艺优化 - 修正论文术语

What's inside
Steps it walks through
  1. Prompt
  2. Triggers
More from AutoSkill
All skills →
About this skill
What does the 制药工艺优化论文撰写 skill do?

根据用户提供的实验数据,协助撰写制药工艺优化研究论文,确保使用简体中文、规范术语(如“试验材料”)及详实的数据分析以支持结论。

How do I install it?

Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 制药工艺优化论文撰写 --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.

Where does this skill come from?

From ECNU-ICALK/AutoSkill, a repository with 539 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.

Is a popular skill a good skill?

Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.

Keep going