通过BGPT MCP服务器搜索科学论文，并从全文研究中提取结构化实验数据。每篇论文返回25多个字段，包括方法、结果、样本量、质量评分和结论。适用于文献综述、证据整合以及查找摘要中无法获取的实验细节。

用于学术研究的全面文献管理。搜索Google Scholar和PubMed中的论文，提取准确的元数据，验证引用信息，并生成格式正确的BibTeX条目。当您需要查找论文、核实引用信息、将DOI转换为BibTeX格式，或确保科学写作中参考文献的准确性时，请使用本功能。

用于科学研究辅助的多智能体AI系统，可自动化从数据分析到论文发表的研究流程。当需要从数据集中生成研究想法、开发研究方法、执行计算实验、进行文献检索或生成符合发表要求的LaTeX格式论文时，应使用此功能。支持端到端研究流程，并提供可自定义的智能体编排。

对超过200种文件格式的科学数据文件进行全方位的探索性数据分析。该技能适用于分析任何科学数据文件，以理解其结构、内容、质量与特征。自动识别文件类型，并生成包含格式特定分析、质量指标及下游分析建议的详细Markdown报告。覆盖化学、生物信息学、显微镜、光谱学、蛋白质组学、代谢组学及通用科学数据格式。

使用AI模型（FLUX、Nano Banana 2）生成或编辑图像，适用于通用图像生成，包括照片、插图、艺术作品、视觉素材、概念设计等非技术图表或示意图的任何图像。对于流程图、电路图、路径图和技术图表，请使用“科学示意图”技能。

涵盖遥感、GIS、空间分析、地球观测机器学习及30多个科学领域的综合地理空间科学技能。支持卫星影像处理（哨兵、陆地卫星、MODIS、SAR、高光谱）、矢量与栅格数据操作、空间统计、点云处理、网络分析、云原生工作流（STAC、COG、Planetary Computer），并支持8种编程语言（Python、R、Julia、JavaScript、C++、Java、Go、Rust），提供500多个代码示例。适用于遥感工作流、GIS分析、空间机器学习、地球观测数据处理、地形分析、水文建模、海洋空间分析、大气科学及任何地理空间计算任务。

在开始任何计算密集型科学任务之前，应使用此技能来检测并报告可用的系统资源（CPU核心、GPU、内存、磁盘空间）。它会生成一个包含资源信息和策略性建议的JSON文件，以指导计算方法的选择，例如是否使用并行处理（joblib、multiprocessing）、外存计算（Dask、Zarr）、GPU加速（PyTorch、JAX）或内存高效策略。在运行分析、训练模型、处理大型数据集或任何受资源限制影响的任务之前，请先使用此技能。

基于自动化大型语言模型的表格数据假设生成与验证。适用于系统性探索经验数据中模式的假设（例如，欺骗检测、内容分析）。结合文献洞察与数据驱动的假设检验。如需手动提出假设，请使用“假设生成”；如需创意构思，请使用“科学头脑风暴”。

使用 beamerposter、tikzposter 或 baposter 在 LaTeX 中创建专业研究展板，支持学术会议展示、学术海报和科学交流。包含版式设计、配色方案、多栏格式、图表整合以及专为视觉传播设计的展板最佳实践。