Skip to content
Content
Skill

/nsfc-length-aligner

基于国自然标书篇幅预算标准;检查目标标书篇幅并总结差距;给出针对性优化建议;在尽量不改变原意的前提下扩写/压缩到达标。

From plugin
chineseresearchlatex
2.6k24 skills
Install
$ npx -y skills add huangwb8/ChineseResearchLaTeX --skill nsfc-length-aligner --agent claude-code

How it fires

How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.

  • Fires itselfAuto-invocation. Claude auto-loads it when your prompt matches the work.Auto-invocation is when the right skill fires by itself at the right moment, driven by a FLOW.md router and a hook, instead of you invoking it by name. It is the difference between a skill being installed and a skill actually getting used.Read the full definition →
  • You can call itInvoke it directly when you want it.
  • Slash command/nsfc-length-aligner

Context preview

The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.

基于国自然标书篇幅预算标准;检查目标标书篇幅并总结差距;给出针对性优化建议;在尽量不改变原意的前提下扩写/压缩到达标。

SKILL.md

nsfc-length-aligner.SKILL.md
name: nsfc-length-aligner
description: 基于国自然标书篇幅预算标准;检查目标标书篇幅并总结差距;给出针对性优化建议;在尽量不改变原意的前提下扩写/压缩到达标。
metadata:
  author: Bensz Conan
  short-description: 国自然标书篇幅对齐(检查→差距→建议→改写→复检)
  keywords:
    - nsfc-length-aligner
    - nsfc
    - length
    - budget
    - align
    - wordcount

nsfc-length-aligner

BenszAPI 任务工作区

本 Skill 的新任务中间文件统一写入 `./.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/{skill名}/input|output|log/`。同一任务复用一个任务根目录;多 Skill 协作才创建 `shared/`。正式交付物不写入该目录,历史隐藏目录只允许显式兼容读取、迁移或清理。

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 `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:把“篇幅”从主观感觉变成可量化、可闭环的指标,并围绕预算(budget)指导扩写/压缩。

适用场景

  • 你有一份国自然标书,想快速判断是否“某些部分偏短/偏长”
  • 你需要按模板的硬性篇幅要求(页数/字数/字符数)对齐
  • 你希望尽量不改变原意地扩写或压缩(保持论证主线与证据链)

不适用场景

  • 仅需要“统计字数”而不关心预算与改写闭环(可用更简单的脚本即可)
  • 标书不在本地(无法提供文本/文件/路径)

工作流(强烈建议按顺序执行)

0) 锁定隐藏工作区(先做)

  • 以标书工作目录为根,统一使用 `<workdir>/.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/nsfc-length-aligner/` 托管所有中间文件与报告
  • 不要把 `length_report.*`、临时分析稿、计划文件写到工作目录根层或仓库其他位置
  • 若显式传入 `--out-dir`,优先使用相对路径 `.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/nsfc-length-aligner`;脚本会将**相对** `--out-dir` 解析到 `--input` 对应的工作目录,而不是 shell 当前目录
  • 若工作目录本身不可写,应先切换到可写副本后再运行;不要为了省事把中间文件散落到项目外部

1) 需求确认(预算口径)

先确认你要对齐的“硬标准”是什么:

  • 2026 调研共识的“黄金比例”(面上/青基 C 类,供校对用):立项依据 30%(6–10 页,约 8000–10000 字)/ 研究内容 50%(12–15 页,约 12000–15000 字)/ 研究基础 20%(5–8 页,约 5000–6000 字);合计建议 ≤28 页留缓冲(原则上不超过 30 页)
  • **页数(硬约束)**:2026+ 改版后“原则上不超过 30 页”,实操建议 ≤28 页留缓冲;不要通过缩小字体/行距“挤页数”
  • **字符预算(代理指标)**:中文字符 / 总字符等,用于“改写→复检”的确定性闭环(页数最终以 PDF 复核)
  • 预算范围:总篇幅 + 各部分/关键章节预算(至少覆盖:立项依据/研究内容/研究基础)

说明:本 skill 默认使用 `config.yaml:length_standard` 的**示例口径(已对齐 2026 调研建议)**。你应按当年指南/模板校对后再使用。

2) 运行篇幅检查(确定性)

对目标标书目录(或单文件)运行检查脚本,生成报告:

python3 scripts/check_length.py --input <目标标书路径> --config config.yaml

如需显式声明输出目录,请使用:

python3 scripts/check_length.py --input <目标标书路径> --config config.yaml --out-dir .bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/nsfc-length-aligner

如果你的标书基于 `NSFC_Young` / `NSFC_General` 模板(项目根目录包含 `main.tex`),建议把 `--input` 指向项目根目录:脚本会自动沿 `main.tex` 的 `\input/\include` 依赖树收集“实际会编译进 PDF 的文件”,并忽略被注释掉的 `\input{...}`(避免把可选章节误计入篇幅)。

如果你已编译出最终 PDF(推荐;页数是硬约束),把 PDF 一并传入做页数统计:

python3 scripts/check_length.py --input <目标标书路径> --config config.yaml --pdf <标书.pdf>

输出:

  • 控制台摘要(总篇幅、超/欠预算项)
  • `<input>/.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/nsfc-length-aligner/length_report.md`(默认输出目录;可用 `--out-dir` 自定义)
  • `<input>/.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/nsfc-length-aligner/length_report.json`(默认输出目录;可用 `--out-dir` 自定义)

注意:`--out-dir` 若使用相对路径,会被解析到 `<input>` 对应的工作目录下;这能避免从其他目录启动命令时把报告误写到 shell 当前目录。

运行完成后,**必须**读取 `length_report.md`(必要时辅助读取 `length_report.json`),将“文件级偏差表 +(可选)章节级统计”作为步骤 3 的输入。

3) 解读差距(差在什么地方)

基于报告做 3 件事:

1. 定位“超长/偏短”的文件或章节 2. 判断差距属于:

  • 证据链不足(需要补数据/对照/局限)
  • 逻辑跳跃(需要补过渡/定义/假设)
  • 冗余重复(需要合并/删减)

3. 生成行动清单(扩写/压缩的优先级)

章节级数据用法(更精准定位):

  • 若 `length_report.md` 出现章节表格(或 JSON 中存在 `sections` 字段),优先在“超长/偏短”的文件内,定位到贡献最大的具体章节,再做定点改写,而不是只在文件级做平均删改
  • 当某个文件超长/偏短时:对比其章节统计,若差距主要集中在 1–2 个章节,优先只改这 1–2 节(更容易保持原意与结构稳定)

参考:`references/MEANING_PRESERVING_REWRITE_RUBRIC.md`

4) 扩写/压缩(尽量不改变原意)

扩写策略(偏短时)

  • 先补“可验证信息密度”:定义、假设、对照、消融、风险与备选方案
  • 再补“论证闭环”:为什么做 → 怎么做 → 预期怎么验证 → 失败怎么办
  • 避免空泛扩写:不引入新主张、不堆形容词

压缩策略(偏长时)

  • 去重复:同一论点只保留一次最强表达
  • 去背景:把泛背景压成 1-2 句,把篇幅留给“问题-方法-验证”
  • 结构化改写:把长段拆成要点(不改变事实顺序)

> ⚠️ 改写完成后,**必须执行步骤 5 复检**,确认偏差已消除。未复检视为未完成。

2026 三部分“该瘦/该厚”清单(用于排优先级)

用法(把“静态建议”变成“按差距触发”):

  • 先看报告里对应文件的偏差 `delta`:`+N` 表示超长(优先“该瘦”);`-N` 表示偏短(优先“该厚”);`OK` 表示该部分无需为了预算而改动
  • `delta` 的绝对值越大,越优先处理;处理顺序建议:先改 `|delta|` 最大的文件,再做次大项

立项依据(为什么做):

  • 该瘦:教科书式科普、泛化综述、弱相关“国家需求”铺陈、重复意义、文献凑数
  • 该厚:Gap(卡点)→ Key Idea(突破口)→ 价值论证(为什么值得做)

研究内容(做什么/怎么做):

  • 该瘦:重复表述、过细操作细节、罗列式方法堆砌
  • 该厚:逻辑框架、关键实验设计与对照/消融、预期结果与可验证指标、用图说话

研究基础(为什么你能做):

  • 该瘦:无关成果堆砌、过度铺垫背景
  • 该厚:强相关预实验数据、核心技术能力、平台条件(与研究内容对位)

5) 复检闭环

改完必须再次运行脚本,确认“达标且不超标”:

python3 scripts/check_length.py --input <目标标书路径> --config config.yaml

格式红线(2026+ 常见)

  • 不缩小字体、不缩小行距来“挤页数”(页数要求是评审风险点)
  • 不顶格写到 30 页:建议 ≤28 页留缓冲
  • 若当年指南要求声明生成式 AI 使用情况:务必按要求如实说明(合规项)

约定与输出格式

  • 报告以“文件级 +(可选)章节级”呈现
  • 预算以 `config.yaml:length_standard` 为唯一真相来源
  • 中间文件统一托管到 `config.yaml:output_settings.intermediate_dir`(默认 `.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/nsfc-length-aligner`)
  • 所有改写应遵循“最小改动、保持原意”的准则(见 references)
Read more
Ships withchineseresearchlatex

🤝 打造最适合中国研究者的科研文档 AI Agent,让天下没有难写的国自然标书、SCI 论文、毕业论文、学术简历!🚀 我们备受关注:

Get the whole plugin
Stats
2,601
Stars
247
Forks
Active
Maintenance
Python
Language
MIT
License
1d ago
Last commit
2y ago
Created

Repo: huangwb8/ChineseResearchLaTeX

Other skills on chineseresearchlatex.