中国科研常用LaTeX模板集
ChineseResearchLaTeX is a curated collection of LaTeX templates and AI-assisted writing workflows designed specifically for Chinese researchers producing National Natural Science Foundation of China (NSFC) grant applications, SCI journal papers, graduate theses, and academic CVs. The project currently ships versioned template packages for three NSFC grant categories (Youth, General, and Regional funds), a Guangdong Provincial Natural Science Foundation template, journal paper starters, thesis templates, and a bilingual CV module, all available as standard ZIP archives or Overleaf-compatible bundles. It integrates with Claude Code and OpenAI Codex CLI through a "Vibe Writing" model in which AI agents handle mechanical tasks such as style alignment, reference management, and compilation testing while researchers retain control over content and decisions. A modular Agent Skills system allows users to extend and recombine AI capabilities across document types. The README notes that a stable release covering all four document categories is targeted for February 2027, and a Python script automatically regenerates the template list via GitHub Actions on an hourly schedule.
- ✓Open-source license (MIT)
- ✓Actively maintained (<30d)
- ✓Healthy fork ratio
- ✓Topics declared
- ✓Mature repo (>1y old)
- ✓Documented (README)
git clone https://github.com/huangwb8/ChineseResearchLaTeX23 items in this repository
当用户明确要求"核查/优化综述 `{主题}_review.tex` 的正文引用"或"运行 check-review-alignment"时使用。通过宿主 AI 的语义理解逐条核查引用是否与文献内容吻合,只在发现致命性引用错误时对"包含引用的句子"做最小化改写,并复用 `systematic-literature-review` 的渲染脚本输出 PDF/Word。核心原则:不为了改而改,无法确定是否为致命性错误时保留原样并在报告中警告。⚠️ 不适用:用户只是想生成系统综述正文(应使用 systematic-literature-review);用户只是想新增/核对 BibTeX 条目(应使用专门的 bib 管理流程)。
当用户明确要求"填充示例内容""生成示例""补充 LaTeX 示例"时使用。AI 增强版 LaTeX 示例智能生成器,实现 AI 与硬编码的有机融合:AI 做"语义理解"(分析章节主题、推理资源相关性、生成连贯叙述),硬编码做"结构保护"(格式验证、哈希校验、访问控制)。
当用户明确要求"从文件/图片/网页/描述中提取综述主题"或"生成主题+关键词+核心问题结构化输出"时使用。支持文件(PDF/Word/Markdown/Tex)、文件夹、图片、自然语言描述、网页 URL 等多种输入源,自动识别输入类型并提取内容,生成可直接用于 systematic-literature-review 及其他文献综述技能的结构化输出。
当用户明确要求"更新项目指南""同步指南""沉淀洞见到指南"时使用。将对话中新产生的可复用写作洞见实时沉淀到项目指南文件,保持术语口径一致、结构稳定、可检验与可复现。调用时必须指定指南文件路径。
当用户明确要求“LaTeX 模板优化”“样式参数对齐”“像素级比对”“make-latex-model”或旧写法“make_latex_model”,或要把 ChineseResearchLaTeX 里的某个项目做成高质量模板时使用。适配 NSFC / paper / thesis / cv 四条产品线;先依据 packages/ 与 projects/ 的真实分层判断改项目层还是公共包,再用各产品线官方构建入口验收。若必须修改 packages 下公共包,需先生成受影响模板回归计划并完成相关回归;NSFC 专项工具仅在明确属于 NSFC 参数对齐场景时按需使用。
当用户明确要求"写/润色 NSFC 标书摘要""生成中文摘要和英文摘要""把中文摘要翻译成英文摘要"时使用。输出中文、英文两个版本(英文必须是中文的忠实翻译版),同时输出标题建议(1个推荐标题+5个候选标题及理由)。中文摘要默认≤400字符,英文摘要默认≤4000字符。输出方式:将结果写入工作目录下的 `NSFC-ABSTRACTS.md`。⚠️ 不适用:用户只想翻译一段与标书无关的通用文本(应直接翻译);用户只想写立项依据/研究内容/研究基础正文(应使用对应 nsfc 系列 skill)。
当用户明确要求“写/生成 NSFC 预算说明书”“写预算说明”“生成 budget.tex / budget.pdf”“写国自然预算 justification”时使用。基于用户标书正文或补充材料,输出一份可提交的预算说明书 LaTeX 项目并渲染 `budget.pdf`。若用户未指定工作目录,必须暂停并先要求其指定。⚠️ 不适用:用户只是想了解预算原则;用户仅要预算表数字而不写说明书;或用户是 2026 青年 A/B/C 默认包干制且无需预算说明书的场景。
根据 NSFC 标书正文内容,结合申请代码推荐库,为你给出 5 组申请代码1/2(主/次)推荐与理由;输出到 NSFC-CODE-vYYYYMMDDHHmm.md(只读,不修改标书)
当用户明确要求"写/改 NSFC 立项依据""立项依据写作/重构"时使用。基于最小信息表输出价值与必要性、现状不足、科学问题/假说与项目切入点,并保持模板结构不被破坏。适用于 NSFC 及各类科研基金申请书的立项依据写作场景。
当用户明确要求"标书QC/质量控制/润色前质检/引用真伪核查/篇幅与结构检查"时使用。对 NSFC 标书进行只读质量控制:并行多线程独立检查文风生硬、引用假引/错引风险、篇幅与章节分布、逻辑清晰度等,最终输出标准化 QC 报告;中间文件默认归档到“交付目录内的隐藏工作区(.nsfc-qc/)”,并兼容 legacy `.nsfc-qc/`。
检查 NSFC 标书正文引用与参考文献的一致性与真实性风险(只读):核查 bibkey 是否存在、BibTeX 字段与 DOI 等格式问题,并生成结构化输入供宿主 AI 逐条评估“正文表述是否真的在引用该文献”;默认仅输出审核报告,不直接修改标书或 .bib(除非用户明确要求)。
当用户明确要求"写/改研究内容""研究内容+创新+年度计划编排"时使用。为 NSFC 正文"(二)研究内容"写作/重构,并同步编排"特色与创新"和"三年年度研究计划",输出可直接落到 LaTeX 模板的三个 extraTex 文件。
当用户明确要求"写/改研究基础""研究基础+工作条件+风险应对编排"时使用。为 NSFC 正文"(三)研究基础"写作/重构,并同步编排"工作条件"和"研究风险应对",用证据链证明项目可行、资源条件对位研究内容、风险预案可执行。
当用户明确要求"评审国自然标书"、"模拟专家评审"、"审阅 NSFC 申请书"时使用。模拟领域专家视角对 NSFC 标书进行多维度评审,输出分级问题与可执行修改建议。⚠️ 不适用:用户只是想写/改标书某个章节(应使用 nsfc-*-writer 系列技能)、只是想了解评审标准(应直接回答)、没有明确"评审/审阅"意图。
当用户明确要求"生成 NSFC 技术路线图/技术路线图绘制/roadmap/flowchart"或需要把标书研究内容转成"可打印、A4 可读"的技术路线图时使用。默认输出可编辑源文件(`.drawio`)与可嵌入文档的渲染结果(`.svg`/`.png`/`.pdf`);当用户主动提及 Nano Banana 图片模型时,可切换为 PNG-only 模式,并兼容 Gemini 与 OpenAI `gpt-image-2`。⚠️ 不适用:用户只是想修改某张已有图片的格式/尺寸(应使用图片处理技能)、只是想润色技术路线文字描述(应直接改写正文)。
当用户明确要求"生成 NSFC 原理图/机制图/schematic diagram/mechanism diagram"或需要把标书中的研究机制、算法架构、模块关系转成"可编辑 + 可嵌入文档"的图示时使用。默认输出可编辑源文件(`.drawio`)与渲染文件(`.pdf`/`.svg`/`.png`);当用户主动提及 Nano Banana 图片模型时,可切换为 PNG-only 模式,并兼容 Gemini 与 OpenAI `gpt-image-2`。⚠️ 不适用:用户只是想润色正文文本(应直接改写文本)、只是想改已有图片格式/尺寸(应使用图片处理技能)、没有明确"原理图/机制图"意图。
解读论文 Figure 的含义并输出一份“教会人类如何读图”的高可读性 Markdown 报告;支持输入 1 个或多个 figure 文件绝对路径与人工解读,自动尝试从图附近检索生成该图的源代码,并采用类似 parallel-vibe 的方式通过 `codex exec`/`claude -p` 以进程级隔离解读每张图(并发上限默认 3,可在 config.yaml 调整)。⚠️ 不适用:用户只是想改图尺寸/裁剪/改格式;或要求直接修改图片/源代码(本 skill 对图片与源代码全程只读,严禁修改)。
当用户明确要求“推荐投稿期刊”“帮我的论文选 SCI 杂志”“这篇 manuscript 适合投哪些 journal”“期刊匹配/选刊/投稿建议”时必须使用。适用于用户提供全文、摘要、Markdown、LaTeX、PDF、Word 或混合材料的场景;本 skill 会基于 manuscript 与用户偏好,先用内置 `2023IF.xlsx` 做最小硬过滤生成候选池,再由宿主模型自主规划 Set1/Set2/Set3,并联网核验 scope / 质量 / 近 3 个月 PubMed 论文,最后输出 1 份按推荐度排序的 Markdown 选刊报告。⚠️ 不适用:用户只是想润色论文、只想翻译摘要、或只问某个单一期刊的官网信息而不需要系统选刊。
根据 LaTeX 论文项目撰写、修订和润色 SCI 期刊论文,默认 AI 自主模式,也支持人机协作仅输出审查计划;提供作者风格化写作、数字事实核验、逻辑树多轮审查与 PDF/Word 渲染闭环。⚠️ 不适用:仅改格式/样式参数、纯参考文献管理、图片处理、非论文写作任务。
当用户明确要求"做系统综述/文献综述/related work/相关工作/文献调研"时使用。AI 自定检索词,多源检索→去重→AI 逐篇阅读并评分(1–10分语义相关性与子主题分组)→按高分优先比例选文→自动生成"综/述"字数预算→资深领域专家自由写作(固定摘要/引言/子主题/讨论/展望/结论),保留正文字数与参考文献数硬校验,强制导出 PDF 与 Word。支持多语言翻译与智能编译(en/zh/ja/de/fr/es)。
当用户明确要求“迁移 LaTeX 模板”“把旧项目接入 ChineseResearchLaTeX”“把旧标书/论文/毕业论文/简历套进当前模板”“把 Word/PDF/Markdown/零散 tex 整理进现有项目”,或直接提到 `transfer-old-latex-to-new` 时使用。旧别名 `migrating-latex-templates` 可兼容理解。该 skill 只负责把正文内容迁移到当前仓库现有模板的内容层;绝不能修改 `packages/` 内公共包源码、也绝不能修改 `projects/` 内模板样式或入口骨架,只能写入目标项目允许承载正文的内容文件。
Tools overview
What people ask about ChineseResearchLaTeX
What is huangwb8/ChineseResearchLaTeX?
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huangwb8/ChineseResearchLaTeX is tools for the Claude AI ecosystem. 中国科研常用LaTeX模板集 It has 2.3k GitHub stars and was last updated 2d ago.
How do I install ChineseResearchLaTeX?
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You can install ChineseResearchLaTeX by cloning the repository (https://github.com/huangwb8/ChineseResearchLaTeX) or following the README instructions on GitHub. ClaudeWave also provides quick install blocks on this page.
Is huangwb8/ChineseResearchLaTeX safe to use?
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Our security agent has analyzed huangwb8/ChineseResearchLaTeX and assigned a Trust Score of 100/100 (tier: Verified). See the full breakdown of passed checks and flags on this page.
Who maintains huangwb8/ChineseResearchLaTeX?
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huangwb8/ChineseResearchLaTeX is maintained by huangwb8. The last recorded GitHub activity is from 2d ago, with 0 open issues.
Are there alternatives to ChineseResearchLaTeX?
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Yes. On ClaudeWave you can browse similar tools at /categories/tools, sorted by popularity or recent activity.
Deploy ChineseResearchLaTeX to your cloud
Ship this repo to production in minutes. Each platform spins up its own environment with editable env vars.
Maintain this repo? Add a badge to your README
Drop the badge into your GitHub README to show it's tracked on ClaudeWave. Each badge links back to this page and reflects the live Trust Score.
[](https://claudewave.com/repo/huangwb8-chineseresearchlatex)<a href="https://claudewave.com/repo/huangwb8-chineseresearchlatex"><img src="https://claudewave.com/api/badge/huangwb8-chineseresearchlatex" alt="Featured on ClaudeWave: huangwb8/ChineseResearchLaTeX" width="320" height="64" /></a>More Tools
A single CLAUDE.md file to improve Claude Code behavior, derived from Andrej Karpathy's observations on LLM coding pitfalls.
An AI SKILL that provide design intelligence for building professional UI/UX multiple platforms
🪨 why use many token when few token do trick — Claude Code skill that cuts 65% of tokens by talking like caveman
AI coding assistant skill (Claude Code, Codex, OpenCode, Cursor, Gemini CLI, and more). Turn any folder of code, SQL schemas, R scripts, shell scripts, docs, papers, images, or videos into a queryable knowledge graph. App code + database schema + infrastructure in one graph.
A light-weight and powerful meta-prompting, context engineering and spec-driven development system for Claude Code by TÂCHES.
CLI proxy that reduces LLM token consumption by 60-90% on common dev commands. Single Rust binary, zero dependencies