Neural Box
КаталогО проектеTelegram ↗
← Все репозитории

Новый проект

PangenomeAI/academic-skills-food-nutrition

Открытый набор AI-навыков для поиска литературы, систематических обзоров, написания и рецензирования работ в пищевых, нутриционных и аграрных исследованиях.

Открыть GitHub ↗
Stars
★ 26
↗ +1 за 7 дней
Forks
⑂ 2
Язык
Python
Статус
В канале 1 янв. 1 г.

AI-разбор

Проект предоставляет набор MIT-лицензированных навыков для Claude Code, Codex, MiniMax Agent и OpenClaw, автоматизирующих исследовательский цикл в пищевой, нутриционной и аграрной науке. Архитектура построена на специализированных многоагентных системах и общем оркестраторе, который связывает поиск литературы, анализ данных, подготовку рукописи, создание иллюстраций, рецензирование, доработку и финализацию. В состав входят навыки food-* и agri-*, модули для систематических обзоров по PRISMA 2020, метаанализа, статистики, peer review, форматирования под журналы и подготовки графиков в Python или R. Проект содержит сведения об авторских требованиях более чем для 150 журналов, поддерживает экспорт в DOCX, LaTeX, Markdown, PDF, SVG, TIFF и использует библиотечные профили для выбора журнального формата. Получение полнотекстовых статей ограничено законными источниками: открытым доступом, локальными библиотеками EndNote, Zotero или Mendeley и собственной авторизованной институциональной сессией; обход paywall, DRM, логинов и двухфакторной аутентификации не выполняется.

Кому подойдёт

Исследователи, аспиранты, преподаватели и научные группы в области пищевой науки, нутрициологии, сельского хозяйства и смежных дисциплин, которым нужны воспроизводимые инструменты для обзоров, анализа данных, подготовки публикаций и peer review.

Что внутри

  • Многоагентный поиск и синтез научной литературы из FSTA, PubMed, Web of Science, Scopus, AGRICOLA, препринтов и семантических источников.
  • Систематические обзоры по PRISMA 2020 с несколькими базами данных, независимым скринингом, модерацией, диаграммой PRISMA, таблицами результатов и оценкой риска смещения OHAT.
  • Подготовка, редактирование, форматирование и рецензирование рукописей с режимами полного цикла, планирования, работы с разделом, статистики, polishing, ревизии и конвертации формата.
  • Модуль food-figure анализирует CSV и TSV, рекомендует тип визуализации и создает графики в Python или R с подписями, данными о происхождении и проверкой качества.
  • Оркестратор food-pipeline связывает выбор журнала, исследование, анализ, написание, иллюстрации, peer review, ревизию и финализацию с обязательными решениями автора.
  • Законное получение полнотекстовых публикаций через открытые источники, библиотеки пользователя и институциональный доступ с формированием манифеста покрытия.

Где применять

  • Подготовка систематического обзора или метаанализа по пищевой технологии, питанию, безопасности пищевых продуктов или сельскому хозяйству.
  • Написание научной статьи по собственному набору данных с планированием статистики, созданием графиков, оформлением ссылок и самопроверкой.
  • Адаптация готовой рукописи под требования конкретного журнала, включая структуру, объем, заголовки и стиль библиографии.
  • Разбор замечаний рецензентов, внесение правок с Tracked Changes и подготовка структуры ответного письма.
  • Проведение литературного поиска с контролем качества источников и оценкой ограничений полнотекстового доступа.

Темы

academic-writingai-agentsanthropicclaude-codeclaude-skillscodexfoodfood-sciencefood-science-innovationfood-technology

Дальше по теме

Похожие проекты

011 янв. 1 г.

cozytab/fable5-mode

Навык и набор защитных хуков для Claude Code, enforcing планирование, проверку результата, маршрутизацию подзадач и контроль завершения работы.

★ 120Python↗
028 июл. 2026 г.

NousResearch/hermes-agent

Самообучающийся ИИ-агент с замкнутым циклом обучения: создаёт навыки из опыта, ищет по прошлым диалогам и работает через CLI, Telegram, Discord и другие платформы.

★ 235.7kPython↗
031 янв. 1 г.

YuanpingSong/ultracodex

Запускает сценарии Claude Code на Codex, Claude и OpenCode, поддерживая параллельные команды агентов, циклы проверки, расписания и экспериментальные организации.

★ 65TypeScript↗