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《惊声尖叫》共演影星及王国之心2.8：终章高清版与直到黎明粉丝纷纷向海登·潘妮蒂尔表达致敬_我的网站

拜托小姐

A | 事情是酱黄瓜的。

B | 粉丝、朋友和合作伙伴纷纷在社交媒体上发文悼念，怀念曾出演王国之心2.8：终章高清版和《惊声尖叫》的女演员海顿·潘妮蒂尔（Hayden Panettiere）。上周有个读硕的朋友吐槽了一大轮他用的科研Skill，大意是他写综述的时候引用了一篇文献，导师审稿时一查，发现那篇文献根本不存在。当这位已故影星的父亲斯基普·潘妮蒂尔向美国广播公司（ABC News）证实，她于 8 月 16 日星期日在南卡罗来纳州格林维尔去世，年仅 36 岁时，互联网为之震惊。目前有关她去世的细节尚不清楚，当地政府仍在对其突然离世的情况进行调查。 AI纯编的。“我们怀着深切的悲痛告诉大家，我们亲爱的海顿不幸去世了，”她的父亲告诉 ABC News。我当时随口回了一句，你去ClawHub上看看Claude Code的学术skill就好了。他问我哪个好用，我没答上来。上次写学术已经过去小一年，而且学术科研这个垂直领域的skill，我确实没系统性地测过。“她是一束不可思议的光芒，是一股自然的力量，给所有认识她的人以及屏幕前数以百万计的观众带来了无尽的爱与欢乐。”自此以后，社交媒体上的悼念活动从未停止。我知道GitHub上有一堆，star从几百到上万都有，但到底哪些的真能打的，我心里没底，评价不了一点。从各个角落，那些在过去几十年里关注潘妮蒂尔作品的人们都称赞她是一位极具才华的多面手，她的职业生涯横跨电影、电视、电子游戏等多个领域。所以我周末做了一件事，把GitHub上能找到的学术科研类skill全部拉下来，一个一个试。最后筛出九个比较有代表性的，从学科覆盖到功能设计到质控水平，认真过了一遍，做出来的视频也有20万播放了。我发现，这个名单比我预估的要有料得多的多。我复用了一下「从夯到拉」的排名，给这九个Skill排了五个档位，夯、顶级、人上人、NPC、拉。夯就是底子扎实换不同的Agent不同模型表现也够稳定，NPC嘛。潘妮蒂尔的职业生涯始于童年，10 岁前就出演了《外星人一家》、《不幸地从此以后》和《一生一世》等剧集。不过，大多数人记得她最早的重要角色之一是在皮克斯动画《虫虫危机》中为小蚂蚁多特配音。就是装了和没装区别不大的存在。

C | 虽然《冲锋陷阵》、《恐龙》、《冰上公主》、《美少女啦啦队 3》和《虎胆巡航》等电影让她在 21 世纪初以童星身份活跃，但游戏玩家们更记得她是王国之心2.8：终章高清版 1 和王国之心2.8：终章高清版 2 中凯莉（Kairi）的配音者。至于拉，拉就是拉了。潘妮蒂尔早期作品的粉丝和合作伙伴——包括在王国之心2.8：终章高清版 3 中接替凯莉配音的艾莉森·斯通纳（Alyson Stoner）——都在网上分享了美好的回忆。先说个好消息，这九个里面没有拉的，起码我这次筛出来的，最差也就NPC水平，不至于一坨。 Here we gogogo。

D | “从一个凯莉到另一个凯莉……同一片天空，同一个命运，”斯通纳说道。“向海顿的家人、社区以及她所触达的众多生命表示我最深切的哀悼。 1，Academic Research Skills，给到夯回到开头那个假引用的话题。海顿，愿你在自由中安息。这个skill的杀手锏就是引用验证。同时也向全球各地在过去几十年里珍视海顿所饰演的凯莉的王国之心2.8：终章高清版社区同胞们送去爱。每一条引用都要过Semantic Scholar、OpenAlex、Crossref、arXiv四个数据库交叉验证，查不到的直接阻断，不让你把假引用混进论文。我测的时候故意给它塞了几条AI编的假引用，试试它能不能抓出来。全被抓了。不光全被抓了，它还会告诉你这条引用在哪个库能查到，在哪个库查不到，帮你判断到底是真的找不到还是你格式写错了。”潘妮蒂尔在 20 岁之前就以配音和真人演员的身份涉足了多种类型的作品，但她的演艺生涯才刚刚开始。

E | 2011 年，她凭借《惊声尖叫 4》中的柯比·里德（Kirby Reed）一角踏入恐怖片领域。在电影中饰演特雷弗·谢尔顿的尼科·托托雷拉在 Instagram Story 上表达了哀悼。这个功能对那些被AI幻觉坑过的人来说太刚需了，开头提到的那个硕士朋友现在就在用这个。“再过几天就是你的生日了。和我妈妈同一天。这真的很让人心痛，”托托雷拉说。

F | “我非常爱你，妹妹。我们在很多方面一起成长，像亲兄弟姐妹一样争吵，像亲兄弟姐妹一样相爱，在某个时刻，你就成了家人。 2，Research Paper Writing Skills，NPC 这个skill起的调贼高，就是直出论文不需要担心了，实际上我点进去项目看的时候，就发现底层其实是某位教授的公开笔记打包成的，一堆规则和提示语攒在一起。怎么说呢，就像有人把自己的考试笔记复印了一份给你。

G | 你照着来不会出大错，但它不会根据你的具体情况调整策略，也不会在你写到一半卡住的时候给你一个灵感。我知道你一直处于巨大的痛苦中。就是一套规矩。所以只能给到NPC。我希望无论你现在在哪里，都能被你给予我们这么多人的爱与光芒所环绕。还不如我们自己搜几篇论文写作规范的帖子，手动喂给codex。 3，codex-claude-academic-skills，给到人上人这个它更适合工科背景的同学，尤其是天天跟MATLAB打交道的留子。

H | 信号处理，论文画图，数据可视化这一套，在其他skill里我还真没见到过。提前祝你生日快乐，海顿。

I | ”“安息吧，亲爱的海顿，”《惊声尖叫》的合作伙伴梅丽莎·巴雷拉在她的动态中写道。潘妮蒂尔在 2023 年的《惊声尖叫 6》中再次出演了这一经典砍杀系列的角色。不过，她在恐怖领域的偶像地位不仅限于此，她在 2015 年的直到黎明中塑造了另一个令人难忘的游戏角色。我试了一下它的MATLAB信号处理模块，确实比通用skill深。她还出现在了 2024 年的直到黎明 Remake 中。开发商 Supermassive Games 也是在社交媒体上发文悼念的众多机构之一，称她为“恐怖游戏中最具标志性的‘幸存女孩’之一”。你跟Claude说「帮我跑一个FFT然后画个频谱图」，普通Claude可能给你一段正确但很基础的代码。用了这个skill之后，它会考虑窗函数选择、频率分辨率这些细节，出来的东西是明显更专业。播放下一个打开循环播放 00:00 / 00:00 倍速 3.0X 2.0X 1.5X 1.25X 1.0X 0.75X 0.5X 多音轨 AirPlay 0 静音播放中，点击恢复音量画中画网页全屏全屏你可以刷新试试视频信息 1.33.6 播放信息上传日志调试信息 [X] 视频ID VID - 播放流水 Flowid - 播放内核 Kernel - 显示器信息 Res - 帧数 - 缓冲健康度 - 网络活动 net - 视频分辨率 - 编码 Codec - mystery mystery - 按住画面移动小窗但问题也明显，没什么质控。它不是一个设计严谨的学术工作流，就是一个人的个人工具箱，刚好这个人是做工科的。

J | “我希望世界能给你更多的时间，因为我对你正在成为什么样的人有着强烈的好奇心，”曾与潘妮蒂尔合作过《监护权》的《相助》女演员维奥拉·戴维斯说道。 4，Claude Scholar，顶级写文献综述的同学的福音来了。“我看到这只美丽的凤凰从灰烬中升起。你的考验变成了你的见证，而你的见证成为了你的遗产。

K | 你会被人们铭记。

L | 安息吧，海顿。向你的家人、你的女儿以及所有爱你的人送去治愈的祈祷。

M | 愿他们永远传颂你的名字……”从《英雄》和《纳什维尔》到王国之心2.8：终章高清版和《冲锋陷阵》，潘妮蒂尔在娱乐界留下了巨大的印记。这个拿来做做PPT之前的背景调查也是非常好用的这个skill的核心能力是管理和阅读文献，它能接Zotero，所以说首先文献库直接就通了，能支持按DOI、arXiv号导入论文，批量读文献做笔记，还能连Obsidian。照片由 Jon Kopaloff/Getty Images 拍摄。我试了一下，给它丢了十篇论文，它帮我做了一份结构化的文献笔记，标注每篇的核心贡献，方法论差异和引用关系。光是省下来的时间就值了。

N | 我自己之前还是去arxiv上先下pdf，再导入Zotero，然后再更新信息啊，打标签去重啊，一篇篇文章看着做标注啊，非常痛苦而且Zotero的搜索做真的太烂了，做综述的时候平均一两句话就引用论文的场景简直就是痛苦中的痛苦面具。 Claude Scholar相当于把这个苦力活包圆了，把文献批量导入，自动做摘要笔记，标注方法论差异。我可以拿着这些笔记再去做判断和综合。 5，Scientific Agent Skills，夯这个skill帮我跑科学计算。它封装了RDKit、Scanpy这些专业工具库，处理实验数据的时候特别顶。

o | 如果是搞信息学等这些方向，这个skill能省配环境的功夫。我试的时候让GPT5.6给我出了一个题，用这个skill跑了一个比较经典的空气流体力学计算模型，基本上就是开箱即用的，没有什么说要先配两小时环境，手动调整数据参数什么的。 6，AI-Research-SKILLs，顶级这个名字容易让人误解。它翻译过来很容易以为是「用AI做研究的skill」，其实它的定位是「给做AI研究的人准备的skill」。属于是遇到我专业对口了。模型架构，微调，RAG，九十多个skill全套覆盖。如果你是做深度学习的，这基本就是一个开箱即用的工具箱。我试了一下微调相关的skill搓了一下GPT2的微调，跟它聊训练策略，它会根据你的数据量和硬件条件给出合理建议，是能直接拿去跑的配置。理科同学做AI方向的，基本不白来，九十多个skill质量都挺硬。 7，Auto Empirical，顶级这个是有斯坦福背景的，是给社科同学跑实证的。七十个skill，从数据清洗到建模到表图输出全覆盖，Auto Empirical把这个流程工具化了。质控是全场最扎实的，它不会跳过任何一个环节。

p | 如果还在手动写Stata，python代码跑回归真的可以试试看。

q | 8，nature-skills，顶级说到写论文最大的痛点，英文写作在我心目中绝对排前五。

r | 虽然已经有humanize这个经典skill给我平时写英文邮件兜底去翻译腔味，但距离Nature腔还差点意思，我直接上一段文本就能看出来了，给它丢了一段写得比较中式英语的论文段落。 `## 修改前``Humans can infer how objects are likely to move from passive observation: a cup may be lifted, a drawer may slide, and a lid may rotate shut. Such predictions expose the physical consequences of interaction needed to act in the real world. We study how to learn this anticipation from ordinary monocular videos of human-object interaction. `` ``## 修改后``Humans can infer from passive observation how objects are likely to move when manipulated: a cup may be lifted, a drawer may slide and a lid may rotate shut. These predictions reveal the physical consequences of interaction that underpin action in the real world. Here we investigate how such anticipatory knowledge can be learned from ordinary monocular videos of human–object interactions.` 【这个片段摘要自MotionForesight: Re-purposing Video Models for Future 3D Scene-Flow Prediction】我把这段丢给我托福老师看了，来转达一下，确实不一样，不像Grammarly那种简单的语法修正，nature-skills针对的是整个段落的表达方式。用词和句式更符合学术风格。

s | 除了润色它还能做发表级别的配图，给到顶级可能都有点低了。 9，ARIS，给到人上人 ARIS这个skill，思路跟前面8个都不一样。

t | 它的核心玩法是，无人值守，跟Codex目标模式差不多。你把论文稿子扔给它，设好参数，然后直接原地睡觉。它帮你跑一整晚。改稿、查文献、调结构、优化表达。

u | 早上醒来打开电脑的时候，稿子已经被改了好几轮了。

v | 看一眼就不信的我实际测了一下，它确实能做到无人运行。

w | 但离谱的是开发者自己也承认了，无人值守的时候，这框架遇到需要数据支撑的地方，如果API没有实时联网搜索能力，它就会现场编一个数据。所以你早上起来看的稿子不能直接用，得自己过一遍，验证它晚上改的东西靠不靠谱。我现在能想到的就是把ARIS跟前面第五个聊的Academic Research Skills可以搭配用。ARIS晚上改完稿，你早上拿Academic Research Skills跑一遍引用验证，把假引用全揪出来。两个配合，基本就是一条半自动的流水线。 OK啊，九个说完了。本来还以为会遇到几个凑数的水货，但实际上能在GitHub上积累到一定关注度的学术skill，质量比我想象的高。而且我注意到一个事儿，这些Skill里质量最好的，都不是那些技术公司做的产品，都是真正在做科研的人自己做的，是他们用Skill的形式把自己的方法论开源出来了。今天科研skill自带的争议性，让我联想到了17年微信推出小程序的时候。

x | 很多人不看好，觉得这玩意能干嘛，手机上装个App不就完了。后来发生了什么大家都知道了，就是因为小程序把开发和分发的门槛降到了一个临界点以下，让更多人能参与进来。 Skill对于学术研究来说，可能也一样。有人担心论文注水，有人担心学术诚信，有人担心大家变成AI的提线木偶。这些担心我觉得都合理。但仔细想想，计算器刚出来的时候，也有人说学生会变得不会算数。