jiankang1991/nsfc-benzi-audit

NSFC 本子把脉

给国自然申请书做一次结构化体检：找逻辑断点，给修改抓手。

nsfc-benzi-audit 是一个用于国家自然科学基金（NSFC/国自然）申请书初稿诊断的 Agent Skill。它面向已经有草稿的申请人，帮助从题目、摘要、立项依据、关键科学问题、研究内容、创新点、研究基础、图表、文献和形式栏目等角度生成修改建议。

它不是代写工具，不承诺申请成功，也不替代申请人自己的科学判断、同行专家建议、依托单位要求和基金委官方指南。

规则基线已核查至 2026-09-12：按申请年度、具体项目类别、表单版本和包干制/预算制区分适用要求。2026 年面上、青年 C 类采用三部分正文，研究内容允许自主组织；科学问题、目标和方法按内容检查，不强求旧式独立标题。后续年度规则需另行核实。来源与历史校准口径见 维护台账。

交流群

有问题、有案例、有改进建议，欢迎进群交流使用心得。

QQ 群：nsfc-skill交流，群号 1062928117

快速开始

Use $nsfc-benzi-audit to audit this NSFC application draft.

把申请书 PDF、DOCX、Markdown、纯文本，或核心片段贴给 Agent。若提供已中本子作为对照样本，先做匿名化处理，并说明项目类型、获资助年份、粗略学科/申请代码和研究属性。

适用场景

• 青年、面上、地区等项目申请书已有初稿，需要做结构性体检。
• 想检查题目、摘要、关键科学问题和创新点是否互相支撑。
• 想检查科学问题凝练得好不好：问题来源是否可信、瓶颈证据是否充分、困难与创新点是否相互支撑、研究属性是否与实际贡献一致。历史四类科学问题属性仅在适用版本或论证分析中使用。
• 想把评审人快速阅读时可能卡住的问题提前暴露出来。
• 想生成一份可执行的“优先修改清单”，而不是泛泛润色。
• 想检查年度计划和预期成果：实质里程碑与任务依赖是否明确；已有科学成果是否具体、可验证，是否与科学问题相联系。
• 想检查预算或资源与研究任务是否对得上：识别共用科目、现有设备、平台额度与新增支出，找出真正的资源缺口。包干制申请不因没有预算表而被报缺项。
• 改完一轮后想复审：逐条复核旧意见，区分已解决、部分落实、仍存在、改动无效、原意见撤销或不再适用、材料不足无法判断；保存旧报告以便追溯。
• 手头有已中/已获资助本子，想在匿名化后提炼可迁移写法规律，用来对照当前草稿。
• 想借基金委大数据知识管理服务门户（kd.nsfc.cn）核查选题撞题风险、申请代码是否送对学部、预期成果是否超额承诺、以及自己已结题项目与本子的重复度。
• 医学、临床或生物医学本子需要额外检查疾病机制、样本/队列、模型体系、伦理、生物安全和转化验证链条。
• 遥感、GIS、地理空间智能、地貌/DEM、点云/三维建模、时空图、视频 GIS 或轨迹/位置数据本子需要额外检查空间对象、数据模态、几何/物理/拓扑约束和验证链条。

不适用场景

• 从零代写申请书。
• 编造论文、数据、前期基础、合作单位或实验结果。
• 复制已中本子的原文、未公开思路、数据、图表或保密研究基础。
• 替代当年官方指南、申请系统和单位科研管理部门要求。
• 输出正式通讯评审意见。
• 批量爬取 kd.nsfc.cn，或代替申请人登录、过验证码操作基金委系统。

安装

推荐用 Skills CLI 一行安装。npx 会临时运行 npm 上的 skills 命令，从 GitHub 拉取本仓库中的 skill；这不要求本项目本身发布成 npm 包。

Codex：

npx skills add jiankang1991/nsfc-benzi-audit -g -a codex -y

Claude Code：

npx skills add jiankang1991/nsfc-benzi-audit -g -a claude-code -y

如果想让 CLI 自动检测本机已安装的 Agent，也可以用：

npx skills add jiankang1991/nsfc-benzi-audit -g -y

没有 Node.js/npx，或网络环境无法访问 GitHub 时，也可以手动安装。将 nsfc-benzi-audit/ 目录复制到对应 Agent Skills 目录：

# Codex
mkdir -p ~/.codex/skills
cp -a nsfc-benzi-audit ~/.codex/skills/

# Claude Code
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -a nsfc-benzi-audit ~/.claude/skills/

然后在对话中使用：

Use $nsfc-benzi-audit to audit this NSFC application draft.

更新、卸载与能力边界

使用 Skills CLI 安装后，可用 npx skills update nsfc-benzi-audit 更新，用 npx skills remove nsfc-benzi-audit -g -a codex 卸载（Claude Code 将 agent 改为 claude-code）。手动安装请从仓库根目录复制内层 skill 目录，并重新开启会话或按宿主要求刷新发现。

文本诊断不依赖其他命名 skill。PDF/DOCX 需要宿主能提取正文、表格和图片；否则提供已提取文本即可先做局部诊断。没有网络时仍可做内部逻辑检查，官方规则、文献与 kd 状态按实际标为未核查。文献检索类 skill 仅是可用时的集成选项，不要求另装才能使用本 skill。

推荐输入

最小输入可以是一段申请书核心内容：

申请年度：
项目类型：青年 C类 / 面上 / 地区 / 其他（写明类别）
表单版本、来源与提交阶段：
资金管理方式：包干制 / 预算制 / 待确认
原稿版本；如有提取文件，说明对应哪一版：
研究属性：自由探索类基础研究 / 目标导向类基础研究 / 不确定
申请代码：
题目：
摘要：
研究内容：
研究目标：
拟解决的关键科学问题：
特色与创新之处：
研究基础简述：
你最担心的问题：

若提供已中本子作为对照样本，建议同时说明项目类型、获资助年份、粗略学科/申请代码、研究属性，并先去除姓名、单位、项目编号、联系方式、未公开数据和敏感成果。

也可以输入 PDF、DOCX、Markdown、纯文本，或从 PDF 转出的文本/Markdown。若涉及真实申请书，注意不要公开个人信息、项目编号、未公开数据、合作单位和敏感成果。

输出内容

默认输出一份 Markdown 诊断报告，按请求裁剪：

• 诊断范围与总体判断
• 一页逻辑图
• 优先修改清单：每个根因问题一个编号，分为必改 / 待核实 / 建议改 / 可润色，只完整说明一次
• 上轮修改复核（复审时保留旧编号，允许撤销错误意见）
• 分章节要点（引用清单编号）
• 科学问题—内容—目标—验证覆盖表、一致性矩阵（完整体检）
• 补充诊断面与学科专项状态（形式、图表、资源、代表作、文献、kd、信息通信/遥感/医学、中标样本对照）
• 题目、摘要、关键科学问题、创新点的改写骨架
• 核查状态与诊断限制

诊断机制

参考文件里的写作经验（题目限制性定语追踪、立项依据六问漏斗、研究内容写成目标、创新点空泛措辞、转方向声明、瓶颈量化、换赛道三件套、跨域类比三件套、新观测体制四要素等）来自已中/未中本子、指导书和专家点评。它们是触发检查的信号：命中后先做反查——条件是否适用、全文是否已有解释或反证、是明确矛盾还是材料未见、最小改法是什么——再分级。条数、标题样式、图表数量本身不会被判为必改；包干制不报缺预算；不按论文类型或作者位次一票否决。

规则维护见 维护说明，行为评测见 evals。

示例

示例文件在 examples/：

• mini-draft.md：一个本子核心片段示例。
• mini-report.md：对应的诊断报告示例。

文件结构

nsfc-benzi-audit/
├── SKILL.md
├── LICENSE
├── agents/openai.yaml
├── assets/report-template.md
└── references/
    ├── benzi-logic.md
    ├── question-distillation.md
    ├── audit-surfaces.md
    ├── information-communication.md
    ├── geospatial-remote-sensing.md
    ├── medical-biomedical.md
    ├── representative-works.md
    ├── kd-lookup.md
    ├── exemplar-learning.md
    └── current-rules.md

SKILL.md 负责触发和工作流，benzi-logic.md 统一信号→反查→分级规则，其他 references/ 补充凝练、审核面、学科、代表作、kd 和官方规则，assets/report-template.md 是默认报告结构，scripts/nsfc_ack_grants.py 从论文致谢里反查近几年在研的国自然批准号（OpenAlex，补 kd 结题库的盲区）。仓库根目录的 evals/、docs/、scripts/ 只用于维护验证；python3 scripts/validate_repo.py 检查本地链接与结构，不判断诊断对错。

修改示例

下面是几个常见修改例子，展示这个 skill 会从哪些角度给出建议。

真实案例：一份青年基金申请书的修改片段

下面四段以一份真实青基申请书初稿截图为基础，红框和红字为讲评标注。案例二、四的标注于 2026-09-12 经 AI 辅助校订，正文已对照原图目视核对；这些展示图用于说明诊断思路，不替代完整原稿。每段附修改建议。

案例一：立项依据把技术指标当成了科学问题

案例二：研究内容与科学问题的覆盖关系需要说清楚

案例三：创新点写成了口号 + 研究内容复述

案例四：已有科学成果描述，但对应关系和验证标准还需明确

其他章节的同类问题

设计原则

• 只做诊断和修改建议，不做事实编造。
• 区分“写作逻辑风险”和“官方规则风险”。
• 对政策、资格、AI 使用声明、伦理、安全、预算等问题，以当年 NSFC 官方指南为准。
• 对 OCR 或格式提取错误保持谨慎，不把文本提取问题直接归责给申请人。

免责声明

• 本项目仅供学习、研究和申请书自查参考，不保证申请成功。
• 使用者必须遵守 NSFC 科研诚信要求和 AI 使用规范。
• 不应用 AI 直接生成申请书；所有 AI 辅助内容都必须由申请人逐项核实、修改和负责。
• 政策、申请条件、格式要求和申报规则以基金委当年官方指南和申请系统为准。