Agent skill

nsfc-abstract

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)。

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npx add-skill https://github.com/huangwb8/ChineseResearchLaTeX/tree/main/skills/nsfc-abstract

Metadata

Additional technical details for this skill

author
Bensz Conan
keywords
nsfc 摘要 abstract 青年基金 标书写作
triggers
[
    "\u6807\u4e66\u6458\u8981",
    "NSFC \u6458\u8981",
    "\u4e2d\u82f1\u6587\u6458\u8981",
    "\u82f1\u6587\u6458\u8981"
]
short description
NSFC 标书中英文摘要生成(中文≤400字;英文≤4000字符)

SKILL.md

NSFC 中英文摘要生成器

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 ghbensz-collect-bugs,仅上传新增 bug 到 huangwb8/bensz-bugs;不要 pull / clone 整个 bug 仓库。

目标:写出“评审一眼读懂”的五句式摘要,做到重要性科学问题可行性证据研究内容科学意义五个要素齐全;并输出与之一致的英文翻译。

输入(先要信息,缺啥就问啥)

优先让用户按信息表提供(见 skills/nsfc-abstract/references/info_form.md)。若用户只给了零散信息,先用 3-6 个问题补齐最关键缺口:

  • 你希望题目更偏“机制向 / 方法向 / 转化向 / 场景向”哪一类?(不确定可不选,默认给混合候选)
  • 研究对象/场景是什么?(疾病/材料/系统/任务)
  • 领域痛点与未解决的科学问题是什么?(一句话)
  • 你们的关键前期发现/预实验/数据点是什么?(1-2 条,可定量)
  • 拟验证的科学假说/核心判断是什么?(一句话)
  • 研究内容 3-4 点分别要做什么、用什么方法、得到什么可验证结果?
  • 预期科学意义/应用价值是什么?(避免空话)

输出要求(硬约束)

  • 必须同时给出中文与英文;英文是中文的忠实翻译(不扩写、不新增假设、不引入新结果)。
  • 中文摘要使用中文标点
  • 引号硬约束(不可绕过):中文摘要中若需引号,唯一合法形式为中文弯引号 (U+201C)与 (U+201D)。以下形式一律禁止:ASCII 双引号 、全角引号 、直角引号 「」 / 『』、单引号 ' / ',以及任何其他替代形式。
  • 中文摘要正文为纯文本:不得含有 Markdown 标记(***_# 等),用户会直接将正文 copy 到只支持纯文本的系统中。
  • 中文摘要数字不使用千分位逗号:写 1000,不要写 1,0001,000
  • 必须给出”主要研究领域”:放在英文摘要之后,一句话(汉字数 ≤ 25),精简表达核心研究方向,不得写成多条或列表。
  • 写入 NSFC-ABSTRACTS.md 时,中文摘要正文末尾与英文摘要分段标题之间不留空行
  • 必须给出标题建议:遵循 skills/nsfc-abstract/references/title-rules.md 的”中标题目”结构偏好;至少包含:
    • 推荐标题:...(中文)
    • Recommended Title: ...(英文,紧跟推荐标题下一行)
    • 1) ... —— 理由:... / EN: ...(至少 5 条;数量以 config.yaml:title.title_candidates_default 为准;每条末尾附英文翻译)
  • 中文摘要:默认 ≤ 400 字符(含标点);推荐 5 句(以 config.yaml:limits.zh_recommended_sentences 为准),每句 1 个功能。
  • 英文摘要:≤ 4000 字符(含标点);语法正确、术语一致。
  • 不使用夸大/营销式表达(如“国际领先/填补空白/首创”),除非用户提供可核验依据且明确要求保留。
  • 不堆砌背景,不罗列方法学名词;每个方法名词必须服务于“要验证什么”。

推荐结构(五句式,默认采用)

篇幅比例原则:资深评审希望尽快看到申请人”进入正题”,背景铺垫过多是专业度不足的信号。各句目标占比如下(超出即压缩):

句子 功能 目标占比
① 背景 入场券 ≤ 15%
② 科学问题 定位缺口 15–20%
③ 前期研究 建立可信度 20–25%
④ 研究内容 主体 35–40%
⑤ 意义 闭环 10–15%
  1. 重要性/背景(≤ 15%):严格 1 句,点明研究对象的重要性与核心瓶颈,不展开背景综述。
  2. 科学问题(15–20%):指出关键未知与当前不足(具体到机制/指标/因果链的缺口)。
  3. 可行性证据(前期研究)(20–25%):给出 1-2 条前期发现/预实验(尽量可定量),并顺势提出科学假说/核心判断。
  4. 研究内容(3-4 点)(35–40%):用动词开头,写清”做什么→怎么做→要验证什么/得到什么判据”(点数默认以 config.yaml:limits.content_points_min/max 为准);此句是摘要主体,应获得最多篇幅。
  5. 意义/价值(10–15%):总结预期贡献(科学机制 + 方法/策略/应用潜力),与第 2 句的问题形成闭环。

输出格式(便于粘贴与校验)

按如下格式写入 NSFC-ABSTRACTS.md(标题文本以 config.yaml:output.zh_heading/en_heading 为准)。在末尾给出长度自检(字符数计数口径:把连续空白折叠为单个空格后计数,含标点):

text
# 标题建议
推荐标题:...
Recommended Title: ...
1) ... —— 理由:... / EN: ...
2) ... —— 理由:... / EN: ...
3) ... —— 理由:... / EN: ...
4) ... —— 理由:... / EN: ...
5) ... —— 理由:... / EN: ...

# 中文摘要
(正文)
# English Abstract
(translation)
# 主要研究领域
(一句话,≤ 25 个汉字)

## 长度自检
- 中文摘要字符数:N/400
- 英文摘要字符数:M/4000

写入文件后,在对话中不要重复粘贴全文(除非用户明确要求),只需回报:

  • 写入的文件路径(默认 ./NSFC-ABSTRACTS.md
  • 标题候选数量是否满足默认要求
  • 中文/英文字符数与是否超限

字数超限处理(闭环,最多 3 轮)

当用户明确要求“中文≤400字符/英文≤4000字符”等硬约束时,必须走闭环:先检测,再压缩,再检测,合格后再写入

  1. 先生成一个“可读但可能超限”的初稿(五句式要素齐全)。
  2. 用确定性脚本检测(必须用 --json,让硬编码负责精确计数):
    • python3 skills/nsfc-abstract/scripts/validate_abstract.py - --json --diff --strict
    • 输入可通过 stdin(无需先写文件),或在写入 NSFC-ABSTRACTS.md 后对文件校验。
  3. 若超限:按“压缩优先级”执行压缩,再回到步骤 2,最多 3 轮。
  4. 连续 3 轮仍超限:停止自动压缩,向用户说明当前超限数(ZH/EN exceeded),并请用户选择:
    • 允许删减某些信息(哪些可删)
    • 放宽字数上限(修改 config.yaml
    • 人工给出更短的关键信息摘要(例如只保留最关键 1 条证据 + 3 点研究内容)

压缩优先级(从上到下)

  • P0(必须保留):研究对象/关键科学问题缺口/定量证据(若有)/核心方法名称/预期贡献闭环
  • P1(优先精简):程度副词、形容词修饰、”我们将/本研究”主语、过程性描述、”通过/采用”等介词短语、并列重复表达
  • P2(优先删除):背景超出 15% 的部分(首先压缩)、空洞评价(无定量支撑的”显著/重要/领先”等)、重复句、与科学问题无关的背景扩展

如需确定性写入/校验,可使用脚本:

  • 写入:python3 skills/nsfc-abstract/scripts/write_abstracts_md.py <input> --strict
  • 校验:python3 skills/nsfc-abstract/scripts/validate_abstract.py NSFC-ABSTRACTS.md --json --diff --strict

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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)

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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)

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