Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
研究检索只读github未标认证来源可访问许可证需确认审计通过

nsfc-reviewers国家自然科学基金委员会审稿人

Agent Skill

nsfc-reviewers 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

1,952

周安装

83

GitHub Stars

1,488

下载量

684
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:nsfc-reviewers(国家自然科学基金委员会审稿人)
来源仓库:https://github.com/huangwb8/chineseresearchlatex
仓库路径:skills/nsfc-reviewers
安装命令:
npx skills add https://github.com/huangwb8/chineseresearchlatex --skill nsfc-reviewers
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/huangwb8/chineseresearchlatex --skill nsfc-reviewers

简介

nsfc-reviewers 用于查找、检索和筛选相关信息。

  • 适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中根据关键词、任务场景快速定位候选结果。
  • 通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装使用。
  • 安装前需确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
  • 建议结合来源仓库和原始 README 核验具体用法。

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 ghbensz-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:
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_*.mdreferences/master_prompt_template.md 生成 master prompt。
  3. 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

  • 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。

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

34.96%
按下载量换算239

Claude

29.2%
按下载量换算200

Cursor

17.95%
按下载量换算123

Gemini CLI

9.53%
按下载量换算65

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

继续浏览同类 Skills