midsky-skill

midsky-skill 是一个面向 CV/NLP/AI 科研项目的 Codex skill，用来把研究任务按 10 个阶段进行调度。它不替代具体的专业 skill，而是先识别用户当前要执行的 Step，再选择 1 个 primary skill 和最多 2 个 supporting skills，并读取 references/ 下对应的阶段规则。

适用场景

这个 skill 适合用于需要分阶段推进的科研工作流，例如：

• CV、NLP、多模态、无人机感知、目标检测、语义分割、反射目标检测等方向；
• 从代码库阅读、问题定义、创新点设计到最小实现；
• 从 baseline 实验、消融实验到论文图表和初稿；
• 投稿前的审稿人模拟、风险检查和材料整理。

十步工作流

1. Step 1：代码库分析
2. Step 2：研究问题定义
3. Step 3：创新点设计
4. Step 4：最小实现
5. Step 5：Baseline 实验
6. Step 6：消融实验
7. Step 7：论文图表与表格
8. Step 8：论文初稿
9. Step 9：审稿人模拟
10. Step 10：投稿前检查

安装

将本仓库克隆或复制到 Codex 的 skills 目录：

git clone https://github.com/jirouvan/midsky-skill.git C:\Users\jiyan\.codex\skills\midsky-skill

如果本地已经有该目录，也可以直接把仓库内容放入：

C:\Users\jiyan\.codex\skills\midsky-skill

安装完成后重启 Codex，使新的 skill 元数据被加载。

使用方式

重启 Codex 后，可以使用下面的提示词触发：

step1

执行step2

midsky step3

继续step5

执行step9，模拟审稿

也可以使用自然语言触发，例如：代码库分析、创新点设计、baseline实验、论文图表、论文初稿、投稿前检查。

调度规则

每次请求只执行一个 Step。对于每个 Step，Codex 应该：

• 识别用户请求对应的阶段；
• 选择 1 个 primary skill；
• 最多选择 2 个 supporting skills；
• 读取 references/ 下匹配的阶段说明；
• 避免因为 skill 已安装就盲目调用；
• 只在真实项目目录中使用 Git；
• 在项目中修改前后查看 git status；
• 不编造指标、图表、表格、引用或实验结果。

目录结构

midsky-skill/
|-- SKILL.md
|-- agents/
|   `-- openai.yaml
`-- references/
    |-- routing-rules.md
    |-- step-01-codebase-analysis.md
    |-- step-02-research-problem.md
    |-- step-03-novelty-design.md
    |-- step-04-minimal-implementation.md
    |-- step-05-baseline-experiments.md
    |-- step-06-ablation-experiments.md
    |-- step-07-paper-figures.md
    |-- step-08-paper-draft.md
    |-- step-09-reviewer-simulation.md
    |-- step-10-submission-check.md
    `-- output-templates.md

安全边界

• 除非用户明确要求，不自动运行完整训练任务。
• 不覆盖 baseline，不丢弃用户已有修改。
• 不在非项目目录中使用 Git。
• 不从目标项目仓库自动 commit 或 push。
• 实验输出必须以实际运行命令为依据；没有运行过的结果只能标记为假设或未验证。
• 引用、DOI、审稿意见和实验数据不得编造。

开发说明

本仓库只包含 Codex skill 所需的轻量级元数据和阶段说明。SKILL.md 应保持简洁，详细阶段规则放在 references/ 目录中维护。