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。
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、工作流规划、契约等），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。
OneScience / OneSkills 的通用任务编排主控，也是体系默认执行入口。它负责根据统一资源契约的资源摘要识别用户意图，召回并融合 type=expert 规划技能的 proposal，维护 Task State，绑定资源，并按执行技能能力边界拆分和调度 type=executor 的 coder/paper-repro/runtime/installer/evaluator 等执行技能，把复杂目标组织成可追踪、可回退、可闭环的任务流。用户提示词中出现“使用onescience”“使用onescience技能”“使用oneskills”“使用oneskills技能”等表达时默认先进入本技能；仅当用户已明确指定要直接使用的具体技能（如“使用onescience-runtime技能执行运行”）时，才可跳过本技能并直接调用目标技能。它不承载具体领域专家知识；新增任务类型应通过新增资源包、专家规划技能或执行技能扩展。注意：本技能负责编排调度但不直接执行任务，规划和执行不能在同一调用步骤中完成。
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。
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；缺少 run_site 或远程 SSH 配置时先调用 onescience-runsite 补齐运行站点配置。
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。不做安装、不提交作业、不执行运行、不做远端环境诊断。
【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；SCnet 提交任务时必须读取根级 onescience.json.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 补齐后回到 runtime 继续原测试任务，环境问题自动委托 onescience-installer 安装或修复并 verify 成功后回到 runtime 继续原测试任务；当 execution_mode 为 slurm 且提交或运行反馈表明 partition、gpus_per_node、memory 等资源不可用时，探测可用 SLURM 资源并受控调整后重试。
OneScience 论文复现信息提取技能。作为 onescience-orchestrator 的执行技能，接收论文输入，提取结构化信息，生成编码任务提示词。输入：论文来源（PDF/URL/arXiv/DOI）或论文信息；输出：reproduction_spec.md（结构化规格）、coder_task_description.md（编码任务提示词）。不执行编码，不调用其他技能。