Notre avis
Ce skill aide à rédiger des articles de recherche et des notes de réunion à partir de données expérimentales et de notes informelles, en respectant les normes académiques.
Points forts
- Structure claire avec sections prédéfinies (contexte, analyse, résultats, conclusion)
- Priorise les données quantitatives et les tableaux comparatifs
- Support natif pour LaTeX et citations académiques
- Génère des suggestions de figures pour les données denses
Limites
- Nécessite des données numériques précises pour être efficace
- Peut produire un texte trop formel pour des contextes moins académiques
- Ne remplace pas une relecture humaine pour la cohérence globale
Utilisez ce skill pour transformer rapidement des notes de laboratoire ou des résultats expérimentaux en brouillons académiques structurés.
Évitez de l'utiliser pour des écrits non académiques ou lorsque les données sont insuffisantes pour étayer les affirmations.
Analyse de sécurité
SûrThis skill only assists with text drafting and formatting; it does not execute any commands, access the network, or manipulate files. There is no risk of destructive or exfiltrating behavior.
Aucun point d'attention détecté
Exemples
Write an abstract for my paper on linear mode connectivity in neural networks. Key results: we found that 85% of random pairs are connected, training budget is 50 epochs, accuracy improves by 3%.Draft the methodology section for my experiment comparing ResNet and ViT. We used ImageNet-1k, batch size 256, learning rate 0.01. Include a table of hyperparameters.Prepare a summary for my Friday advisor meeting based on these results: validation loss decreased by 0.15, but training time increased by 20%. Suggest next steps.name: paper-writing-assistant description: Assist in drafting research papers and meeting notes, enforcing academic rigor and formatting.
Paper Writing Assistant Skill
Value Proposition
Transforms raw experimental data and informal notes into high-quality academic text suitable for paper submissions or professor meetings.
When to Use
- Drafting Sections: When the user asks to write "Abstract", "Methodology", or "Results".
- Meeting Prep: When creating summaries for advisor meetings (e.g., "Prepare for the Friday meeting").
- Reformatting: When converting code comments or rough notes into LaTeX or polished Markdown.
Instructions
- Structure: Adhere to the user's preferred structure:
- Background: Context of the problem.
- Analysis: Method of investigation.
- Findings: Data-backed results.
- Conclusion: Summary and next steps.
- Data First: Always prioritize quantitative data (metrics, tables) over qualitative descriptions.
- Comparison: When comparing models, use tables.
- Compare parameters, training data size, inference speed, and accuracy.
- Citations: Use standard citation markers (e.g.,
[Author, Year]) or BibTeX keys if provided.
Best Practices
- Visuals: Suggest placeholder figures where data is dense (e.g.,
[Figure 1: Success Rate vs Training Steps]). - Tone: Maintain a formal, academic tone. Avoid slang or overly casual language.
- LaTeX Support: Be ready to generate LaTeX snippets for tables and equations.
Atomiseur de Contenu
Contenu
Transforme un contenu unique en publications adaptées à chaque plateforme.
Rédacteur de Blog SEO
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Rédige des articles de blog optimisés SEO avec structure et mots-clés.
Scénariste YouTube
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Écrit des scripts YouTube engageants avec hooks, structure et rétention.