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如何解决ChatGPT聊天模式里Model not found提示

将work/codex里GPT6luna，接入Chat中GPT6高推理模型的大脑。

这款skills含有170多个技能，支持多个生信分析方法，从规范分析到出图出报告。

关于ChatGPT的codex/work额度限制规则讲解，不了解的新手请多读一遍。方便后期自己使用过程，对于额度的把控。

在codex/work里调用该skill并上传研究信息或初稿，便直接输出符合学术规范的可编辑研究技术路线图。

一款检测codex/work是否降智的skill，集合网上目前已知有效的所有检测办法。

专用于绘制机制图得skil，我们只需要在codex/work中调用该skill，并附带自己的研究信息，就会自动输出科研机制图，而输出格式包含SVG、PDF、TIFF、PNG等等。SVG格式完全实现机制图放大无损

一款适合英文学术写作的skill，可有效减低文章的AI痕迹。不适合中文，且不以降低AI检测率为目标。只为审稿人通过肉眼阅读，无法感受到AI味。

这份skill，完美帮助我们搞定PPT的制作，不仅可以呈现的精美效果，最主要还可以直接编辑PPT里所有文字信息。

这里主要搜集chatgpt在使用，登录，下载登录基础的常见问题，持续更新中，当你使用过程遇到的设置问题，都可以通过这篇文章中找到答案。

本文围绕 Chat、Work 与 Codex 的差异展开，结合科研选题、文献整理、EEG 数据分析和 Meta 分析等案例，说明三者在实际工作中的不同定位。Chat 更适合交流、理解与推理，Work 擅长多步骤任务和完整成果交付，Codex 则侧重代码、数据流程与工程实现。三者并非彼此替代，而应根据任务阶段灵活切换。

让Chat赋能Codex/Work，当两者针对同一个任务进行讨论并且执行，实现1+1＞2。

了解skill是什么？有助于你以后更好的使用AI。

这个skill就是让ChatGPT帮你逐一查看每个存在引用的句子和对应的引用文献是否匹配精准，但前提条件是你需要核查的文章中所有引用文献均已下载至本地。

这款skill并不是帮你分析数据，而是基于你提供的数据制作符合投稿规范的数据可视化图表

让模型指挥模型去完成复杂的任务，可能比我们自己去指挥要更好。这款skill，你只需要发任务，提示词和使用哪个模型及哪个推理等级，均自动给出。

有效可以解决ChatGPT降智和限流问题，以及Claude封号（关于Claude封号只能降低封号概率）

MFA开启教程，为账号添加一道登录验证，有效减少账号被盗风险。

这款skill面向政策研究人员和智库写作者，帮助用户把零散材料整理成有依据、讲逻辑、能落地的咨政报告。它覆盖任务界定、证据建账、问题诊断、选题设计、正文撰写、证据核查和质量审计，并支持在 ChatGPT 中按不同模式使用。

科研论文翻译看似是语言转换，实则关系到数据、术语、逻辑和结论能否被准确理解。本期skill可通过术语管理、受保护元素检查、期刊风格适配和人工核验，帮助研究者完成从中文稿件到投稿级英文文本的准备。

一套面向科研人员的投稿级综述执行系统skill。它会先判断研究问题和综述类型，再依次完成检索、筛选、证据整理、综合、写作、审计和期刊适配，并通过阶段产物、人工审核和验证机制，让关键结论更加清晰、可靠、可追溯。

在读文献时，我们常能看懂作者写了什么，却不清楚为什么这样安排。`zjx-reverse-engineer-restructure-article` 通过逆向拆解参考文章的结构、论证、证据和读者推进方式，再将这些可迁移机制应用到自己的文章中。它按照“分析参考文章—冻结原稿内容—建立功能映射—三遍重组—多重审计”的流程，帮助科研人学习范文写法，同时避免内容遗漏、语义改变和过度模仿。

这款skill，可以直接让ChatGPT work直接输出可编辑、可修改的机制图。

科研论文投稿不是简单追逐高影响因子。本篇文章介绍“投稿期刊决策”skills，重点解析完整审计模式下九个相互隔离的AI审稿角色，分别评估编辑初筛、研究方法、证据强度、创新贡献与同行评审风险，并结合论文匹配度、稿件成熟度和期刊竞争压力，帮助作者确定更有依据的投稿顺序。