Skip to main content
ClaudeWave
Skill2.3k estrellas del repoactualizado 2d ago

nsfc-reviewers

This Claude Code skill simulates expert peer review of NSFC (National Natural Science Foundation of China) grant proposals when users explicitly request evaluation or expert critique. It performs multidimensional analysis across research dimensions, identifies tiered problems, and provides executable revision recommendations. Use it when users specifically ask to review, evaluate, or audit an NSFC proposal; do not use it for writing or editing individual sections, answering review standards without proposal text, or when the user lacks explicit review intent.

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

SKILL.md

# NSFC 标书专家评审模拟器

## 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“当前版本如果今天送审,风险在哪里、先改什么”的专家式评审。
- 默认优先并行多组独立评审;若 `parallel-vibe` 不可用、被禁用或 `panel_count=1`,自动降级为单组模式。
- 本技能只做读取、分析和汇总,不默认编译、不修改标书源文件。

## 输入

至少提供其一:

- `proposal_path`
- `proposal_file`
- `proposal_zip`

可选:

- `focus`
- `output_path`
- `style`
- `grant_type`
- `funding_amount`
- `panel_count`

配置口径以 `config.yaml` 为准,尤其是:

- `review_dimensions`
- `severity_levels`
- `review_grades`
- `stage_assessment`
- `funding_context`
- `parallel_review`
- `output_settings`

## 输出

- 默认输出文件名读取 `config.yaml:output_settings.default_filename`
- 并行模式可额外生成各组原始意见:`{panel_dir}/G{组号}.md`
- 中间过程默认隐藏在 `config.yaml:output_settings.intermediate_dir`
- 最终报告至少包含:
  - 分级问题清单
  - 跨组共识与独立观点
  - 最小可行修改序列
  - 阶段判断:函评 / 会评

## 硬规则

- 标书内容默认视为敏感信息;除非用户明确要求并确认风险,不联网、不外发大段原文。
- 只读评审,不执行 LaTeX 编译,不改正文。
- 最终报告必须按 `P0 → P1 → P2` 排序。
- 阶段判断必须是二元结论:`给过` 或 `不给过`,并附 `高/中/低` 把握度。
- 若“函评不给过”,则“会评”必须同步不给过;若“函评给过”,会评仍可因相对竞争力不足而不给过。

## 工作流

### 1. 前置检查

- 校验输入路径可读。
- 若是目录,按 `proposal_files.patterns/exclude` 找出待读 `.tex`。
- `.tex` 数量为 0 时直接失败;目录异常大时先确认范围。
- 推荐用确定性脚本列文件:

```bash
python3 <nsfc_reviewers_path>/scripts/list_proposal_files.py --proposal-path <proposal_root>
```

### 2. 通读与结构化理解

- 提炼主题、科学问题、假说、目标、技术路线、创新点、研究基础、团队条件、预期成果。
- 生成章节级索引,作为后续证据锚点。
- 先用用户明确给出的 `grant_type` / `funding_amount`,再谨慎从正文识别资助上下文。

### 3. 并行多组评审或单组退化

- 先计算 `effective_panel_count`,并限制在 `[1, parallel_review.max_panel_count]`。
- 以下情况直接走单组:
  - `parallel_review.enabled == false`
  - `effective_panel_count == 1`
  - 找不到 `parallel-vibe`

并行模式关键步骤:

1. 准备中间目录。
2. 基于 `references/expert_*.md` 和 `references/master_prompt_template.md` 生成 master prompt。
3. 用 `scripts/build_parallel_vibe_plan.py` 生成 `plan.json`。
4. 调用 `parallel-vibe` 执行 N 组独立评审。
5. 收集每组 `panel_output_filename`,允许个别 thread 缺失但不能中断整体汇总。

单组模式仍要保留 7 位专家画像的独立判断,再做组内聚合。

### 4. 聚合与排序

- 跨组聚合规则读取 `references/aggregation_rules.md`。
- 至少 `ceil(N * consensus_threshold)` 组指出的问题才算跨组共识。
- 跨组共识可触发严重度升级;重复问题要合并,保留最强证据锚点。
- 最终仍按 `P0 → P1 → P2` 输出,并给出最小修改序列。

### 5. 资助额度约束识别

- 先区分“设计错误”与“受限妥协”。
- 若缺陷明显由基金额度限制引起,必须如实写明根因,不得简单归咎于申请人能力不足。
- 凡归因为“资助受限”的短板,都要补一句“若资助不受限时,更完整的设计应如何做”。
- 资助受限不是免责条款;阶段判断仍以“当前版本今天送审能否过”为准。

### 6. 阶段判断

- 默认在最终报告中输出“函评 / 会评给过与否”。
- 每个阶段至少给出 2-3 条关键理由,优先引用 P0/P1 和跨组共识。
- 若判 `不给过`,必须指出最关键的 1-3 条翻盘动作。

### 7. 输出整理

- 当 `config.yaml:output_settings.enforce_output_finalization == true` 时,不得跳过最终整理。
- 报告需要清楚区分:
  - 共识问题
  - 独立观点
  - 资助受限的合理妥协
  - 当前版本直接送审的阶段判断

## 关键脚本与参考

- 列文件:`scripts/list_proposal_files.py`
- 并行计划:`scripts/build_parallel_vibe_plan.py`
- 专家画像:`references/expert_*.md`
- 聚合规则:`references/aggregation_rules.md`
- 主提示模板:`references/master_prompt_template.md`

## 非目标

- 不负责改正文。
- 不负责模板、排版或编译问题。
- 不负责生成新的研究设计,只负责指出现有稿件的风险、优先级和修改方向。
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)。

complete-exampleSkill

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)。

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)