系统化调试助手，帮助科研人员使用结构化方法定位和修复代码问题。支持4阶段调试流程、根因追踪技术、日志和断点策略、条件等待方法、防御式编程。当用户需要：(1) 调试科研代码错误、(2) 追踪数据分析问题、(3) 定位统计计算错误、(4) 解决实验代码bug、(5) 优化代码性能时触发。关键词：debugging、调试、bug修复、错误追踪、问题定位、troubleshooting。
科研代码审查助手，专注于确保科研代码的正确性、可重复性和可维护性。支持代码质量检查、安全漏洞扫描、可重复性验证、数据完整性检查、最佳实践验证。当用户需要：(1) 审查科研代码质量、(2) 确保实验代码可重复、(3) 检查数据分析脚本、(4) 验证统计分析代码、(5) 准备代码发布或提交论文时触发。关键词：code review、代码审查、代码质量、peer review、科研代码。
可重复性研究助手，帮助科研人员构建可重复的计算工作流。支持Jupyter notebooks最佳实践、Docker/Singularity容器化、工作流管理(Snakemake/Nextflow)、代码和数据版本控制、环境管理(conda/venv)。当用户需要：(1) 确保研究的可重复性、(2) 创建可复现的分析流程、(3) 容器化计算环境、(4) 版本控制代码和数据时触发。关键词：可重复性、reproducibility、Jupyter、Docker、容器化、workflow、Snakemake。
统计分析与报告助手，帮助科研人员进行正确的统计检验和结果报告。支持Python (scipy/statsmodels/pingouin)和R统计分析、功效分析和样本量计算、APA/AMA统计报告规范、常见统计陷阱避免(p-hacking/多重比较)。当用户需要：(1) 选择合适的统计检验方法、(2) 进行数据统计分析、(3) 计算样本量和功效、(4) 按规范报告统计结果时触发。关键词：统计检验、t检验、ANOVA、回归分析、样本量计算、统计报告。
实验追踪与管理助手，帮助科研人员记录、组织和管理实验数据。支持电子实验记录本（ELN）最佳实践、实验版本控制、数据溯源、FAIR数据原则。当用户需要：(1) 记录实验流程和参数、(2) 管理实验数据和结果、(3) 追踪实验版本和变更、(4) 确保实验可重复性时触发。关键词：实验记录、lab notebook、实验管理、数据追踪、实验版本控制。
学术论文摘要结构图(Graphical Abstract/TOC图)创建助手。支持多种工具：Python (matplotlib/PIL/drawsvg)、HTML/CSS/SVG、TikZ/LaTeX、Figma MCP、Banana Pro MCP、Plotly+Kaleido。集成2025-2026最新设计趋势（扁平化、Glassmorphism、等轴测、动画化）和无障碍设计指南。当用户需要：(1) 绘制论文摘要图/TOC图、(2) 创建研究流程示意图、(3) 设计期刊投稿用的图形摘要、(4) 制作学术海报的核心图示时触发。关键词：graphical abstract、摘要图、TOC图、流程图、示意图、机制图、架构图。
Comprehensive guide to writing literature review / survey papers using Claude Code skills, MCP bio-research tools, scientific writing plugins, and 2025-2026 AI research tools (Semantic Scholar, OpenAlex, Elicit, Research Rabbit, Consensus, Scite.ai)
科研绘图助手，用于创建高质量的学术论文图表。支持统计图表（柱状图、折线图、散点图、箱线图、小提琴图）、科学示意图（流程图、机制图）、数据可视化（热力图、网络图）、高级图表（雷达图、Sankey图、分面图）。集成SciencePlots v2.2.1、Plotly交互式可视化、Plotnine等2025-2026最新工具。使用Python (matplotlib/seaborn/scienceplots/plotly/plotnine)、R (ggplot2) 等工具。当用户需要：(1) 绘制论文图表、(2) 数据可视化、(3) 创建科学示意图、(4) 调整图表样式符合期刊要求时触发。关键词：画图、绘图、可视化、plot、figure、chart、科研绘图。