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ClaudeWave
Skill2.3k estrellas del repoactualizado 2d ago

complete-example

The complete-example skill generates sample LaTeX content for existing Chinese research projects when users explicitly request filling examples or supplementing content. It combines AI semantic understanding (analyzing chapter themes, inferring resource relevance, generating coherent narratives) with hardcoded structural protection (format validation, hash verification, access controls) to populate extraTex/*.tex files while preserving system files like main.tex and configuration templates.

Instalar en Claude Code
Copiar
git clone --depth 1 https://github.com/huangwb8/ChineseResearchLaTeX /tmp/complete-example && cp -r /tmp/complete-example/skills/complete-example ~/.claude/skills/complete-example
Después abre una sesión nueva de Claude Code; el skill carga automáticamente.

SKILL.md

# complete-example Skill

## 与 bensz-collect-bugs 的协作约定

- 当用户环境中出现因本 skill 设计缺陷导致的 bug 时,优先使用 `bensz-collect-bugs` 按规范记录到 `~/.bensz-skills/bugs/`,严禁直接修改用户本地 Claude Code / Codex 中已安装的 skill 源码。
- 若 AI 仍可通过 workaround 继续完成用户任务,应先记录 bug,再继续完成当前任务。
- 当用户明确要求“report bensz skills bugs”等公开上报动作时,调用本地 `gh` 与 `bensz-collect-bugs`,仅上传新增 bug 到 `huangwb8/bensz-bugs`;不要 pull / clone 整个 bug 仓库。

## 定位

- 用于给现有 LaTeX 项目补“示例内容”,不是写真实科研结论。
- AI 负责语义理解、资源关联和叙事生成;硬编码负责文件扫描、结构保护、格式验证和备份。
- 重点是“生成得像一个完整示例”,同时不破坏模板骨架和系统文件。

## 输入

必需:

- `project`:项目名称或路径。

常用可选参数:

- `content_density`:`minimal` / `moderate` / `comprehensive`
- `output_mode`:`preview` / `apply` / `report`
- `target_files`:默认自动检测 `extraTex/*.tex`
- `narrative_hint`:指导示例叙事方向,但仍属于“示例场景”

默认值与细节统一读取 `config.yaml`。

## 输出

- 所有运行产物写入 `{project_path}/.complete_example/<run_id>/`
- 典型结构:
  - `backups/`
  - `logs/`
  - `analysis/`
  - `output/`
  - `metadata.json`
- `output_mode=apply` 时才写回项目;其它模式只给预览或报告。

## 硬规则

- 禁止修改系统文件:`main.tex`、`extraTex/@config.tex`、`@config.tex`
- 黑名单文件要做访问控制与哈希校验;若检测到非法修改尝试,必须拒绝。
- `main.tex` 只允许 `\section` / `\subsection`;输入类 `extraTex/*.tex` 只允许 `\subsubsection` / `\subsubsubsection`
- 生成内容必须保持“示例”属性,不伪装成真实实验或真实数据来源。

## 工作流

1. 扫描项目中的 figures、code、references 等资源。
2. AI 分析章节主题、关键概念、语气和上下文。
3. AI 推理资源与章节的相关性,并决定内容类型组合。
4. 生成连贯的示例叙述,可参考 `narrative_hint`。
5. 用硬编码模板包装成合法 LaTeX。
6. 自检并优化生成内容。
7. 执行格式与结构验证,需要时生成质量报告。

## 职责划分

- AI:语义分析、资源选择、文本生成、自我优化。
- 硬编码:文件扫描、Top-K 选择、LaTeX 包装、格式保护、备份、日志、结构校验。

## 关键配置

重点关注 `config.yaml` 中的:

- `parameters.*`
- `run_management.*`
- `scan.*`
- `generation.*`
- `generation.section_hierarchy.*`
- `generation.templates.*`

## 适用与不适用

- 适用:需要为 NSFC / thesis / paper 等项目补示例章节、示例表格、示例图文叙事。
- 不适用:真实科研写作、模板修复、结构性重构、修改系统配置文件。
check-review-alignmentSkill

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)。

get-review-themeSkill

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。

guide-updaterSkill

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。

make-latex-modelSkill

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。

nsfc-abstractSkill

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)。

nsfc-budgetSkill

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。

nsfc-codeSkill

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)

nsfc-humanizationSkill

去除 NSFC 标书中的 AI 机器味,使文本读起来像资深领域专家亲笔撰写(不适用:非标书内容/需修改格式/需补充新内容)