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nsfc-abstract

huangwb8 · Инструменти

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）。

Оригинален текст · няма потвърден превод на български
Платформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 22.09.2026 г.Обновен в GitHub: 19.09.2026 г.

Теми: ai · claude-code · codex-cli · funding · graduate · latex-template · research · researchpapers · vibe-codng

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NSFC 中英文摘要生成器

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）

流程

输入

按用户请求和配置文件提供必要输入；缺失信息应明确列出并停止依赖该输入的步骤。

执行步骤

  • 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。

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。

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。

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

输出

Целият SKILL.md в GitHub