Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx agentmods add skills/onescience-ai/oneskills/onescience-data-analyzernpx skills add onescience-ai/OneSkills --skill onescience-data-analyzergit clone --depth 1 https://github.com/onescience-ai/OneSkillsWhat it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5 | $0.00073 | $0.03271 |
| Opus 5 | $0.00036 | $0.01636 |
| Sonnet 5 | $0.00015 | $0.00654 |
| Haiku 4.5 | $0.00007 | $0.00327 |
Grade A, and why
onescience-data-analyzer scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 2d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 198 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
输入获取方式
本技能支持两种输入方式:
- 上下文 handoff(默认):从调用方传入的
step_handoff获取任务信息。 - 文件 handoff(autonomous_mode):从
.onescience/handoff/step_{step_id}.yaml读取任务信息。执行后,将结果写入.onescience/handoff/step_{step_id}_result.yaml。
启动时优先检查 .onescience/handoff/ 目录是否存在对应的交接文件;若存在则使用文件模式,否则使用上下文模式。
文件交接格式参见 skills/onescience-orchestrator/references/file_handoff_contract.md。
onescience-data-analyzer
数据分析执行技能,负责数据分析、可视化与报告输出。
职责
本技能为执行器(executor),专注于执行数据分析任务,不涉及任务规划。规划由其他技能完成后传递给本技能执行。
核心能力
- 数据分析:统计分析、趋势分析、相关性分析
- 数据可视化:图表生成、多维展示、交互式可视化
- 报告生成:结构化报告、图文结合、结果导出
工作流调用
根据任务类型调用对应工作流:
- 统计分析:
{{workflow:references/statistical_analysis.md}} - 可视化生成:
{{workflow:references/visualization.md}} - 报告输出:
{{workflow:references/report_generation.md}}
领域知识
工作流执行时会根据数据领域自动匹配 assets/ 目录中的领域知识:
- 气象数据可视化:
assets/meteorology_viz.md - 生物信息学可视化:
assets/bioinformatics_viz.md - 流体力学可视化:
assets/fluid_dynamics_viz.md - 材料科学可视化:
assets/materials_science_viz.md
结构可视化原语
先将 bio、biology、bioinformatics 归一化为生信领域。当输入为 .pdb、.cif、.mmcif,或 requirements.viz_type=complex_structure 时:
阶段一:执行资产获取
-
若
step_handoff.resource_bindings已包含visualization_primitive的完整content和content.execution_assets:- 先检查
execution_assets_summary:若unavailable + failed == total,跳过校验直接进入阶段二降级决策。 - 否则遍历每个资产,校验
status为available或materialized的资产 SHA-256,再物化到工作区。
- 先检查
-
若资源绑定不完整或缺少执行资产,按以下优先级获取:
a. 【优先】直接使用
catalog_search:调用catalog_search工具(kind=primitive, domain=bio, q=complex_structure_visualization)。此路径直接查询 OneCode 内置 catalog(含 bundled seed 原语),不依赖onescience-primitives技能的间接协议,避免因消息模拟链路中的工具可用性或参数传递问题导致检索失败。若命中:- 使用
catalog_resolve(id, part=body)获取完整内容(含execution_assets) - 提取
matched_resources中type=visualization_primitive的资源 - 直接跳转到阶段一的步骤 3(召回结果校验),跳过步骤 2b
b. 【回退】通过
onescience-primitives协议获取:仅当catalog_search未命中时,向onescience-primitives发起以下资源召回请求:user_request:必须包含可视化信号词(如"交互式 3D 蛋白质结构可视化、pLDDT 置信度着色、PAE 热图渲染"),确保 primitives 技能能正确路由到visualizationcategorycontent_request: "完整内容"include_execution_assets: truefilters.domain: biofilters.keyword: complex_structure_visualization(必须使用下划线分隔的精确目录名,以触发 primitives 的命名直查模式,绕过语义排序和截断)- 不得沿返回的裸
path直接读取原语资产
- 使用
-
【强制】召回结果校验:根据检索路径不同,校验方式如下:
What ships with it
7 files beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 2d ago First seen · 198 lines · 73 tokens per session scan A 3760af635ced
onescience-data-analyzer is a skill published in the GitHub repository onescience-ai/OneSkills (18 stars, last pushed 19d ago), licensed MIT. It adds 73 tokens to every session and 3,271 once invoked, about $0.0004 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-30.
Other skills, from other repositories
paper-write-sci
根据 LaTeX 论文项目撰写、修订和润色 SCI 期刊论文,默认 AI 自主模式,也支持人机协作仅输出审查计划;提供作者风格化写作、数字事实核验、逻辑树多轮审查与 PDF/Word 渲染闭环。⚠️ 不适用:仅改格式/样式参数、纯参考文献管理、图片处理、非论文写作任务。.
paper-select-journal
当用户明确要求“推荐投稿期刊”“帮我的论文选 SCI 杂志”“这篇 manuscript 适合投哪些 journal”“期刊匹配/选刊/投稿建议”时必须使用。适用于用户提供全文、摘要、Markdown、LaTeX、PDF、Word 或混合材料的场景;本 skill 会基于 manuscript 与用户偏好,先用内置 2023IF.xlsx 做最小硬过滤生成候选池,再由宿主模型自主规划 Set1/Set2/Set3,并联网核验 scope / 质量 / 近 3 个月 PubMed 论文,最后输出 1 份按推荐度排序的 Markdown 选刊报告。⚠️…
research-plan
科研分析策略规划助手。根据用户的科研分析需求,通过调研顶尖期刊/会议论文的分析方法,制定个性化、可落地的最优分析策略。适用于需要制定实验设计、数据分析流程、技术路线的场景;兼容旧名 make-research-plan 的 prompt 触发。.
nsfc-abstract
当用户明确要求"写/润色 NSFC 标书摘要""生成中文摘要和英文摘要""把中文摘要翻译成英文摘要"时使用。输出中文、英文两个版本(英文必须是中文的忠实翻译版),同时输出标题建议(1个推荐标题+5个候选标题及理由)。中文摘要默认≤400字符,英文摘要默认≤4000字符。输出方式:将结果写入工作目录下的 NSFC-ABSTRACTS.md。⚠️ 不适用:用户只想翻译一段与标书无关的通用文本(应直接翻译);用户只想写立项依据/研究内容/研究基础正文(应使用对应 nsfc 系列 skill)。.
nsfc-budget
当用户明确要求“写/生成 NSFC 预算说明书”“写预算说明”“生成 budget.tex / budget.pdf”“写国自然预算 justification”时使用。基于用户标书正文或补充材料,输出一份可提交的预算说明书 LaTeX 项目并渲染 budget.pdf。若用户未指定工作目录,必须暂停并先要求其指定。⚠️ 不适用:用户只是想了解预算原则;用户仅要预算表数字而不写说明书;或用户是 2026 青年 A/B/C 默认包干制且无需预算说明书的场景。.
nsfc-ref-alignment
检查 NSFC 标书正文引用与参考文献的一致性与真实性风险(只读):核查 bibkey 是否存在、BibTeX 字段与 DOI 等格式问题,并生成结构化输入供宿主 AI 逐条评估“正文表述是否真的在引用该文献”;默认仅输出审核报告,不直接修改标书或 .bib(除非用户明确要求)。.