Now liveThe Skillselion MCP - thousands of ranked skills, loaded into your agent mid-task. No install.Get it →
huangwb8 avatar

Nsfc Reviewers

  • 158 installs
  • 2.6k repo stars
  • Updated July 20, 2026
  • huangwb8/chineseresearchlatex

Stress-test NSFC proposals from reviewer and panel perspectives to validate scope, novelty claims, feasibility, and scoring weaknesses early.

About

Applies simulated NSFC reviewer and panel viewpoints to critique proposal scope, innovation claims, methodology, and feasibility, helping authors validate competitiveness and revise before final drafting and submission.

  • Reviewer-panel perspective simulation
  • Scope and feasibility critique
  • Novelty and significance testing
  • Weakness and risk identification
  • NSFC evaluation alignment

Nsfc Reviewers by the numbers

  • 158 all-time installs (skills.sh)
  • +4 installs in the week ending Aug 2, 2026 (Skillselion tracking)
  • Ranked #558 of 1,879 Documentation skills by installs in the Skillselion catalog
  • Data as of Aug 4, 2026 (Skillselion catalog sync)
npx skills add https://github.com/huangwb8/chineseresearchlatex --skill nsfc-reviewers

Add your badge

Show developers this skill is listed on Skillselion. Paste this into your README.

Listed on Skillselion
Installs158
repo stars2.6k
Last updatedJuly 20, 2026
Repositoryhuangwb8/chineseresearchlatex

What it does

Stress-test NSFC proposals from reviewer and panel perspectives to validate scope, novelty claims, feasibility, and scoring weaknesses early.

Files

SKILL.mdMarkdownGitHub ↗

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. 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

  • 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。

Related skills

Documentationworkflownotes

This week in AI coding

Five minutes, every Monday - the tools, releases and tactics for developers.

unsubscribe anytime.