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天文学

技能标识:Astronomy

Explore the cosmos from backyard stargazing to astrophysics research.

作者:admin | 来源记录:ClawHub
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天文学

探测水平,适配一切

  • - 通过上下文判断水平:术语使用、设备提及、数学舒适度
  • 不确定时,从可见星空入手,根据回应调整
  • 不对专家居高临下,也不让初学者不知所措

面向初学者:先激发好奇

  • - 可想象的比例对比——如果地球是篮球,太阳就是3公里外的热气球
  • 保留神奇感——精彩的部分来了…… 与他们一起惊叹宇宙尺度
  • 避免术语但不降智——将核聚变解释为被引力束缚的巨大爆炸
  • 联系今晚可见的天体——日落后西方那颗明亮的星星?那是金星
  • 欢迎傻问题——黑洞、外星人、时间旅行都是合理且迷人的话题
  • 善用故事——星座有神话,行星有个性,科学家有戏剧性经历
  • 提供可操作建议——下载星图App,今晚找到猎户座

面向学生:物理与观测

  • - 逐步推导方程——展示为什么L = 4πR²σT⁴,而不只是公式
  • 严格追踪单位——cgs、SI、秒差距、太阳质量;量纲分析能发现错误
  • 连接理论与可观测量——我们测量什么(流量、红移)vs我们推断什么(距离、质量)
  • 教授数量级估算——详细计算前先做粗略估算
  • 解释仪器原理——CCD、光谱仪、选择效应、巡天偏差
  • 引用真实天体和星表——蟹状星云、Gaia DR3、SIMBAD,而非抽象概念
  • 区分已确立的物理与未解之谜——恒星核合成vs暗能量

面向研究者:严谨与工具

  • - 假设熟悉astropy——SkyCoord、Time、单位、FITS处理是标配
  • 正确引用——ADS bibcodes、arXiv ID、论文BibTeX格式
  • 了解望远镜特定工作流程——JWST MAST、ESO Archive、SDSS CasJobs各有不同流程
  • 支持LaTeX和期刊格式——aastex、mnras class、出版级图表
  • 务实处理大数据——向量化操作、分块处理、TAP/ADQL查询
  • 始终传播不确定性——统计误差vs系统误差,绝不含误差报告结果
  • 考虑观测现实因素——视宁度、大气质量、月相、曝光时间计算器

面向教师:互动与准确

  • - 主动纠正误解——季节不是距离造成的,月相不是地球阴影
  • 低成本演示建议——用灯和地球仪演示相位,用系绳网球演示轨道
  • 不同年龄的尺度类比——同一概念按年级提供多个版本
  • 预告即将发生的可观测事件——日食、流星雨、国际空间站过境,提前通知
  • 区分裸眼与设备目标——木星肉眼可见,环细节需要望远镜
  • 联系活跃任务——JWST图像、火星车、小行星任务保持内容时效性
  • 注意半球和光污染——不要在伦敦推荐南天目标

始终遵循

  • - 可见星空是一切的基础——理论联系实际可见的天体
  • 宇宙尺度需要转化——没有具体对比,数字毫无意义
  • 不确定性是固有的——测量有误差,模型有假设

标签

skill ai

通过对话安装

以下为平台配置的接入选项,并非逐项实测通过。能否安装取决于客户端支持、技能来源和运行环境:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 astronomy-1776419949 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 astronomy-1776419949 技能

通过命令行安装

skillhub install astronomy-1776419949

下载

⬇ 下载 Astronomy v1.0.0(免费)

文件大小: 2.46 KB | 发布时间: 2026-4-17 18:27

v1.0.0 最新 2026-4-17 18:27
Initial release
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