OneSkills

In the author's own words, from each skill's SKILL.md.

• oneskills

  OneSkills 是面向 AI4S 的科研智能体技能库，聚焦科研开发、实验运行与环境交付等关键环节，提供可复用、可组合、可落地的任务执行能力。

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• onescience-cli

  在远程 SSH/SLURM 环境中通过 `onescience` 命令执行任意 OneScience 子命令。根据命令级别（lightweight/normal/compute）自动选择执行通道。环境初始化由 `onescience-installer` 技能处理，计算节点申请与作业提交由 `onescience-runtime` 技能处理。本技能只负责 `onescience` 命令的调度与执行。

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• onescience-coder

  OneScience 分步编码执行技能。调用资源技能获取规格、使用和规划决策知识，按用户的文件、接口、配置、数据和验证契约生成或修改代码；继承已有执行授权及禁止训练等约束，执行公共边界验证并分别报告代码交付与运行验证状态。

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• onescience-data-analyzer

  OneScience 数据分析执行技能（type=executor）。负责数据分析、可视化与报告输出，不涉及任务规划。接收规划好的任务，调用工作流执行统计分析、可视化生成和报告输出，根据领域自动匹配可视化规范（气象、生信、流体、材料等）。

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• onescience-data-profile

  OneScience 数据处理规划专家技能（type=expert）。由 onescience-orchestrator 召回，用于把已识别好的任务上下文、数据处理需求和可用知识映射为数据处理方案、数据契约、处理步骤和风险说明，并以 planner_proposal 返回给 onescience-orchestrator；不负责领域识别、不负责质量检查、不直接执行代码、运行作业或调度下游技能。

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• onescience-data-standardizer

  OneScience 数据标准化执行技能（type=executor）。将原始数据集转换为 AI-Ready 数据集，覆盖 cfd / bio / climate(earth) / matchem 四个领域。目标契约从 onescience-primitives 的 dataset spec.md 拉取；数据源支持用户显式路径、本地自动探测与 ModelScope 下载三段式解析；转换采用 Tier1 确定性 adapter 与 Tier2 LLM 合成 converter 双层架构；所有处理在本地文件系统完成；产出统一注册到 ~/.onescience/data_management.json，并在宿主 Agent 提供 dataset_report 工具时自动上报 {name, target_dir, source_dir}。

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• onescience-dataset-builder

  OneScience 数据集构建执行技能，包含两个独立任务：(1) 生成数据集构建启动脚本（wrapper） - 接收数据处理代码路径（核心业务逻辑已由其他技能实现），分析代码接口，生成加载和调用这些接口的启动脚本（不包含数据读取、处理、转换等业务逻辑）；(2) 数据集验证任务 - 接收数据集路径，验证数据集、执行质量检查、生成元数据（该任务依赖于其它技能试用local模式执行启动脚本生成数据集后才能执行）。两个任务由 orchestrator 分别调用。

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• onescience-dft-model-gate

  DFT/VASP 初始原子结构建模与交付门限。任一信号命中必用：(a) 表面/界面：Cu/Fe/Pt/Pd/Ni/Au/Ag/TiO2/MoS2/石墨烯/ZnO/CeO2 等 slab、(111)/(100)/(110)/(001) 晶面、异质结、界面建模；(b) 吸附/溶剂化：吸附物放置、CO2/CO/H2O/N2/OH/H/O 等分子加到表面、显式水/水层/水膜、电解质、溶剂化；(c) 掺杂/缺陷：K/Li/Na/Ca 掺杂、空位、取代、表面重构；(d) VASP 输入交付：POSCAR/CONTCAR/INCAR/KPOINTS/POTCAR、model_contract.json、selective dynamics、固定底部原子、ENCUT、赝势、几何合理性；(e) 场景关键词：初始模型、起始结构、建模交付、计算前验收、VASP 计算前。构建前必先写 model_contrac…

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• onescience-infer

  OneScience 科学模型推理执行技能。用于用户希望运行或构建 HuggingFace 模型、官方文档模型、本地 checkpoint 或项目原生 runner 的推理工作流时，覆盖气象/地球系统、生信、材料、流体和通用科研模型等领域，包括模型卡与配置发现、输入数据准备、checkpoint 加载、推理入口生成或复用、执行、结果验证、可视化和 baseline 对比。接收格式与 onescience-orchestrator 调用执行技能时的 step_handoff 保持一致，返回 execution_result。需要时协调交接给 onescience-coder、onescience-runtime 以及数据准备类技能。

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• onescience-installer

  OneScience 环境安装技能。用于根据 onescience.json 安装或验证 OneScience、创建或复用 conda 环境、检测已有 onescience 包、在记录的 conda 环境或当前环境中安装 Python 包、安装 HPC 科学计算软件（如 GROMACS、LAMMPS）；缺少 run_site 或远程 SSH 配置时先调用 onescience-runsite 补齐运行站点配置。

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• onescience-knowledge-capture

  OneScience 交互经验沉淀执行技能。用于把一次完整用户交互中的目标、上下文、决策、资源、执行结果、失败恢复和可复用经验整理成结构化知识贡献文档或 skill 集成候选，并写入仓库指定贡献目录；支持生成 Gitee Issue payload 或在显式授权后提交 Issue，不默认上传原始对话、不直接修改生产 skill 或 primitive。

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• onescience-knowledge-harvester

  OneScience 知识缺口自动填补技能。当用户描述缺少某领域知识（如"缺少藏红花基因衍生推理的知识"）时，自动执行：文献检索 → 知识抽取 → 卡片生成 → 入库决策（new/modify/merge，相似知识归并同一张卡）→ 写入 onescience-primitives，使后续 OneScience 推理任务可召回这些知识卡片。论文证据为主体；附开源权威文档与用户自有数据两个低优先级补充通道。全程使用智能体原生能力（网络搜索、LLM 推理、文件操作），不依赖外部流水线或额外 API Key。触发词：缺少知识、补充知识、填补知识缺口、自动采集知识、harvest knowledge。

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• onescience-live-literature

  OneScience 实时文献两级检索推理技能（对齐 Biomni 的 LiteratureSearch/Fetch 工具链），领域无关的通用流程。第一级按相关性实时检索 OpenAlex 拿论文摘要、建全局编号引用池并迭代精炼检索词；第二级对选中的开放获取论文经 Europe PMC/PMC 结构化 API 取全文细节；最终输出分层深度推理答案，References 按正文出现顺序连续编号。触发：任何需要跨论文实时综合推理并带引用列表的问题（物种×性状、通路机制、基因家族、材料体系、药物靶点等）。只产出会话级证据与 harvest 种子清单，不写卡片库。亦可作为 onescience-primitives 本地检索降级到 none/task_only（命中不到可用 Task 知识）时的在线兜底通道被调用；更作为 orchestrator 在步骤 3.6 判定 knowledge_gap…

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• onescience-mlmd-campaign-orchestrator

  端到端编排“DFT 结构优化 → AIMD 出轨迹 → MACE 数据集 → MACE 势函数训练 → LAMMPS 长时 MD”的机器学习分子动力学流水线。当用户用一句话要求“给 <界面体系> 做一套 MLMD：先 VASP 做 DFT 优化，再跑 VASP AIMD 出轨迹，转成带能量/力的 MACE extxyz 数据集（按时间块切 train/valid/test，不要随机打散），训一个 MACE 势函数（力误差达标），最后导出 LAMMPS 模型跑长时 MD，把皮秒 AIMD 推到纳秒”时加载。负责把自然语言变成结构化 campaign 规格、逐阶段执行并设硬门限、不达标即停并报告。

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• onescience-modelscope-publish

  OneScience ModelScope 模型发布技能。将论文复现模型产物重组为 ModelScope 标准目录结构，检查核心目录内容完整性，生成平台必需的配置模板和审计工具，并输出 modelscope upload 命令引导用户推送到魔搭平台。作为 onescience-orchestrator 的执行技能使用。

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• onescience-online-knowledge

  OneScience 统一在线查证技能。为任务一次性补齐三类承重知识——①文献（论文题录/摘要/数值/引用）②晶体结构与物质数据（COD 等开放数据库的真实 CIF→晶格参数/空间群/分数坐标）③软件级计算参数（VASP/QE/CASTEP 的 INCAR 标签、截断能、k 点、GIPAW 设置等惯例值）。核心纪律：线上优先，线上确实取不到才允许回退到模型先验，但模型先验必须显式标注「⚠ 未经在线核实」且严禁冒充某篇文献/数据库的出处；结构数据下载后必须用化学式回验、绝不默写坐标；任何一类知识缺失都不构成 blocked 理由（不因缺知识而停摆，而是降级为「带标注的先验」继续跑）。type=executor，作为 primitives 本地召回降到 none/task_only 时的在线兜底通道，以及 orchestrator knowledge_gap=true 时的硬路由在线查证 e…

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• onescience-orchestrator

  AI4S 科研计算任务默认入口，用户无需点名 OneScience/OneSkills，任一信号命中即进入本技能。兜底：任何涉及科学、工程、研究的计算/仿真/建模/数据分析/论文复现任务，即使未在下述关键词中，只要不是纯 Web/App 开发、纯 CRUD、纯 IT 运维、纯日常问答，一律进入本技能。(a) 方法/软件：DFT、第一性原理、VASP、Quantum ESPRESSO、CP2K、CASTEP、分子动力学、MD、AIMD、LAMMPS、GROMACS、势函数、MACE、DeePMD、NEB、过渡态、CFD、流体、OpenFOAM、量子化学、Gaussian、ORCA、Psi4、NWChem、Molpro、GAMESS、xTB、CASSCF、CCSD(T)、TDDFT、频率计算、溶剂化模型(PCM/SMD/COSMO)、蒙特卡洛、Metropolis MC、Kinetic MC…

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• onescience-paper-repro

  OneScience 论文复现信息提取技能。用于根据论文、PDF、arXiv、DOI 或论文标题复现实验、实现模型或提取复现规格的任务；按用户需求从全文和固定版本官方仓库定向取证，重建数据、模型、训练与评测闭环并生成唯一 reproduction_spec.md，交回调用方调度 onescience-coder。本技能不编码、不训练、不运行复现任务。

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• onescience-parallel

  将 PyTorch 模型改造为支持 Pipeline Parallelism (PP) + Tensor Parallelism (TP) 的分布式训练模型。 适用场景：单机单卡模型改多卡分布式、模型拆分为多个 pipeline stage、替换 nn.Linear 为并行线性层、 编写 forward_step_func / model_provider / dataset_provider、配置 PipelineTensorShapeConfig、 创建 Distributed 版本模块（DistributedFuser / DistributedAttention / DistributedMlp）。 当用户提到以下任何关键词时，务必使用此 skill： "流水线并行"、"pipeline parallel"、"模型并行改造"、"分布式训练"、"stage 拆分"、 "Column…

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• onescience-primitive-distiller

  OneScience 原语蒸馏执行技能。用于将 scientific-agent-skills、第三方科研工具、数据库、服务、数据集、输出格式或工作流文档蒸馏为 onescience-primitives 资产包，并判断是否需要 resource、expert 或 executor 落地；不直接执行科研分析。

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• onescience-primitives

  OneScience 原语资源召回技能。根据自然语言需求检索相关原语资源（模型、组件、数据管线、应用、可视化规范、工作流规划、契约等）以及 Task-Centric 科研知识（Task、Method、Operation、Validation、Scenario、Workflow），通过范围判定、快速过滤和语义匹配召回，按内容需求返回相应知识；不做科研规划与代码实现。

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• onescience-research-workflow

  OneScience 科研工作流规划专家技能（type=expert）。为 orchestrator 提供气象、生信、材料、流体等科研领域的工作流编排计划，支持 Task-Centric 规划模式（以 Task 为核心节点编排工作流）和传统资源驱动模式，基于资源和领域知识生成 planner proposal，包含工作流节点、资源绑定、依赖关系和执行建议。

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• onescience-resource-fetch

  OneSkills 资源层「物化」技能（type=resource），专管数据准备：任务需要的模型权重/checkpoint 或数据集在本地不存在时，优先复用共享目录 / 本地已有副本，缺失时从共享目录 / ModelScope / HuggingFace / 官网直链四类来源里，按 references/source_selection.md 评估择一，把资源拉到本地统一缓存并返回可用的绝对路径（ModelScope 是默认但非唯一、也非无条件最优的来源）。解析顺序固定四段式——任务级资源规划（请求里没有具体资源名时，先按 references/resource_planning.md 把任务拆成资源需求并派生检索词，不回问用户）→ 调用方显式路径 → 本地探测（~/.onescience 缓存、工作区 data/、注册表记录）→ 共享目录按名 find（可选，命中即免下载）→ 段3…

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• onescience-runsite

  解析、校验、保存和复用 OneScience 运行站点配置。用于任意技能在继续执行任务前补齐运行站点配置，完成配置发现、缺失字段补问、已有配置复用、remote 连接验证、运行平台 DCU/GPU 类型确认、modules 写入和结构化回传。当任务需要远端算力或特定软件（如 VASP/QE/CP2K）且存在多个 SSH 工作台连接时，必须对候选连接做只读软件环境探测，并通过 question 工具弹出工作台选择框、把拥有目标环境的连接标注（推荐）供用户确认。不做安装、不提交作业、不执行运行；仅允许连接验证、DCU/GPU 类型检测和有限的只读软件矩阵探测。

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• onescience-runtime

  【统一运行与基础诊断技能】按 discover、preflight、execute、diagnose 固定闭环执行测试任务，依据 onescience.json 的 execution_profile 三元组路由执行通道。preflight 阶段完整委托 onescience-installer 执行环境就绪预检（installer_reason=preflight_validation），runtime 只消费 readiness 结果；SCnet 提交任务时必须读取根级 onescience.json.runtime.scnet 并把 region、partition/queue、work_dir 和资源参数交给 scnet-chat；配置问题自动委托 onescience-runsite 补齐；环境问题由 onescience-installer 安装或修复并 verify 成功后…

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• onescience-structure-viewer

  需要把原子结构（POSCAR/CONTCAR/XYZ）呈现为可交互三维图形，或把数据图表（PNG/JPG 训练曲线、能量温度演化、RDF）包成 OneCode 可渲染的 HTML 时使用：三维产出单文件 view.html（3Dmol.js）+ structure.json；图表用 render_chart.py 生成自包含 HTML（base64 内嵌）。任何"给出可视化/图表/效果图"的场景都应调用本技能——OneCode 平台只渲染 HTML，裸 PNG 在预览里是 base64 乱码。

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• onescience-trainer

  OneScience 科学模型训练执行技能。用于用户希望基于文本说明、网页说明、本地项目路径、已有 checkpoint 或项目原生训练入口来规划、生成并执行模型训练工作流，覆盖气象/地球系统、生信、材料、流体和通用科研模型等领域，包括训练信息获取、数据与切分规划、训练策略整理、完整训练脚本内容生成、训练执行组织以及结果验证。接收格式与 onescience-orchestrator 调用执行技能时的 step_handoff 保持一致，返回 execution_result。需要时协调交接给 onescience-coder、onescience-runtime 以及数据工作流技能。

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• scnet-chat

  通过自然语言交互管理 SCNet Chat 超算平台。用户需要查询/管理 SCNet 超算平台资源，包括查询作业、提交作业、管理文件、查看账户信息、切换区域等。触发关键词：scnet、超算、作业、作业管理、文件管理、账户、余额、查询余额、机时、集群、队列、上传、下载、重命名、区域切换、昆山、山东、西安等。

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