第 1 步 · sa.geomaster
建立空间或观测数据底图
发给 Agent 的任务
用 geomaster/geopandas 读取这些空间数据，检查坐标系、裁剪研究区、生成质量报告和第一张探索地图。建议产出
空间数据报告研究区底图坐标问题
physical-science
我要处理地理空间、天文、物理或工程科学数据
面向遥感/GIS、天文 FITS、量子/物理模拟和工程优化等非生命科学数据，让场景不只停留在论文写作。
适合谁
地球科学和遥感研究者天文/物理数据分析者工程仿真和优化团队
准备这些材料
栅格、矢量、FITS、观测或仿真文件坐标系/单位说明研究区域或时间窗目标模型或指标
会调用的 Skills
sa.geomastersa.geopandassa.astropysa.fluidsimsa.pymoo
开始前
先安装这个工作流需要的 Skills
选择你的系统和 Agent，复制命令到终端运行。安装完成后，再把下方提示词交给 Agent。
curl -sSL https://paperskills.com/scripts/paperskills-install.sh | bash -s -- \
--tool codex \
--skills sa.geomaster,sa.geopandas,sa.astropy,sa.fluidsim,sa.pymoo \
--registry https://paperskills.com/api/registry推荐工作流
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第 2 步 · sa.astropy
处理天文或物理观测
发给 Agent 的任务
如果数据是 FITS/天文观测，用 astropy 处理单位、坐标、WCS、表格和时间系统，并输出可复现 notebook 结构。建议产出
观测数据表坐标转换notebook 结构
第 3 步 · sa.pymoo
进入仿真或优化
发给 Agent 的任务
如果任务涉及工程设计或参数寻优，用 pymoo 设计目标函数、约束、Pareto 前沿和结果解释模板。建议产出
优化问题定义Pareto 前沿结果解释模板
geomaster
全面的地理空间科学技能，涵盖遥感、GIS、空间分析、地球观测机器学习和 30 多个科学领域。支持卫星图像处理（Sentinel、Landsat、MODIS、SAR、高光谱）、矢量和栅格数据操作、空间统计、点云处理、网络分析、云原生工作流程（STAC、COG、行星计算机）和 8 种编程语言（Python、R、Julia、JavaScript、C++、Java、Go、Rust）以及 500 多个代码示例。用于遥感工作流程、GIS 分析、空间 ML、地球观测数据处理、地形分析、水文建模、海洋空间分析、大气科学和任何地理空间计算任务。
查看 Skillgeopandas
用于处理地理空间矢量数据（包括 shapefile、GeoJSON 和 GeoPackage 文件）的 Python 库。在处理地理数据进行空间分析、几何运算、坐标变换、空间连接、叠加操作、分区统计图或涉及读取/写入/分析矢量地理数据的任何任务时使用。支持 PostGIS 数据库、交互式地图以及与 matplotlib/folium/cartopy 的集成。用于缓冲区分析、数据集之间的空间连接、溶解边界、剪切数据、计算面积/距离、重新投影坐标系、创建地图或在空间文件格式之间进行转换等任务。
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用于天文学和天体物理学的综合 Python 库。在处理天文数据（包括天体坐标、物理单位、FITS 文件、宇宙学计算、时间系统、表格、世界坐标系 (WCS) 和天文数据分析）时，应使用此技能。当任务涉及坐标变换、单位转换、FITS 文件操作、宇宙距离计算、时间尺度转换或天文数据处理时使用。
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使用 Python 进行计算流体动力学模拟的框架。在运行流体动力学模拟（包括纳维-斯托克斯方程 (2D/3D)、浅水方程、分层流）或分析湍流、涡动力学或地球物理流时使用。提供具有 FFT、HPC 支持和全面输出分析的伪谱方法。
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多目标优化框架。 NSGA-II、NSGA-III、MOEA/D、帕累托前沿、约束处理、基准（ZDT、DTLZ），用于工程设计和优化问题。
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