/research-idea
当用户提供任意研究资料、项目背景、实验结果、论文草稿、PR/仓库信息或自然语言线索,希望“提出科学问题”“凝练研究假设”“找创新点”“判断一个想法是否值得做”时使用。该 skill 通过 research-topic-extractor 与 research-literature-review 做查新,并用 parallel-vibe 默认 3 轮串行独立审查打磨多个“科学问题-可证伪假设”候选,最终输出 Research-Idea_{github仓库名}_{pr名}_{时间戳}.md。⚠️ 不适用:用户只需要完整实验方案/分析计划(优先
$ npx -y skills add huangwb8/ChineseResearchLaTeX --skill research-idea --agent claude-codeHow 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
/research-idea
Context preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
当用户提供任意研究资料、项目背景、实验结果、论文草稿、PR/仓库信息或自然语言线索,希望“提出科学问题”“凝练研究假设”“找创新点”“判断一个想法是否值得做”时使用。该 skill 通过 research-topic-extractor 与 research-literature-review 做查新,并用 parallel-vibe 默认 3 轮串行独立审查打磨多个“科学问题-可证伪假设”候选,最终输出 Research-Idea_{github仓库名}_{pr名}_{时间戳}.md。⚠️ 不适用:用户只需要完整实验方案/分析计划(优先
SKILL.md
research-idea.SKILL.mdname: research-idea
description: 当用户提供任意研究资料、项目背景、实验结果、论文草稿、PR/仓库信息或自然语言线索,希望“提出科学问题”“凝练研究假设”“找创新点”“判断一个想法是否值得做”时使用。该 skill 通过 research-topic-extractor 与 research-literature-review 做查新,并用 parallel-vibe 默认 3 轮串行独立审查打磨多个“科学问题-可证伪假设”候选,最终输出 Research-Idea_{github仓库名}_{pr名}_{时间戳}.md。⚠️ 不适用:用户只需要完整实验方案/分析计划(优先 research-plan)、只要写文献综述正文(优先 research-literature-review)、或只要普通头脑风暴且不需要查新。
metadata:
author: Bensz Conan
short-description: 基于查新与多轮独立审查提出科学问题和可证伪假设
keywords:
- research-idea
- 科学问题
- 科学假设
- 可证伪假设
- 研究创新点
- 查新
- 文献调研
- research question
- falsifiable hypothesisResearch Idea
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。
定位
把任意资料转化为多个高价值、可查新、可证伪的“科学问题-科学假设”候选,并选出最值得推进的一对。
与相邻 skill 的边界:
- `research-topic-extractor`:只负责把资料提炼成可检索主题。
- `research-literature-review`:负责 Premium 查新和证据综述。
- `parallel-vibe`:负责默认 3 轮串行独立审查与打磨。
- `research-plan`:在已有科学问题和假设后,才用于实验设计或分析计划。
输入
- 必需:任意资料或信息,如文本、文件、文件夹、URL、论文线索、实验现象、代码仓库或 PR 背景。
- 可选:
- 输出路径:用户指定时遵从;未指定时放在当前项目根目录。
- 工作区:用户指定时遵从;未指定时为当前工作目录下 `.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/research-idea/`。
- 轮次:默认 3 轮;用户指定时遵从。
输出
最终交付一个 Markdown 文件,默认命名:
Research-Idea_{github仓库名}_{pr名}_{时间戳}.md如果无法识别 GitHub 仓库名或 PR 名,使用当前目录名与当前分支名;仍无法识别时分别使用 `repo` 与 `manual`。
报告必须包含:
- 多个科学问题-科学假设对。
- 选择理由、最佳方案及原因。
- 查新摘要、证据缺口、可证伪路径和最小下一步。
报告不得暴露 `.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/research-idea/`、`tests/research-idea/`、`parallel-vibe/`、`.parallel-vibe/`、`.parallel_vibe/`、`@main/summary.md`、manifest 或其他中间产物路径。
工作区
- 默认工作区:`{cwd}/.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/research-idea/{yyyy-mm-dd-hh-mm}/`。
- 所有中间文件、查新记录、并行审查产物、草稿和日志都必须保存在隐藏工作区内;除最终 Markdown 外,不要写到项目根目录。
- 若用户显式指定工作区,目录名仍必须是隐藏目录(以 `.` 开头),并且位于当前工作目录内;输出目录不得位于隐藏工作区内。
初始化优先使用脚本:
python3 research-idea/scripts/init_workspace.py --input-label "{简短主题或资料名}" --cwd .
# 系统级安装后也可使用:
python3 ~/.codex/skills/research-idea/scripts/init_workspace.py --input-label "{简短主题或资料名}" --cwd .
python3 ~/.claude/skills/research-idea/scripts/init_workspace.py --input-label "{简短主题或资料名}" --cwd .脚本会先检查 `research-topic-extractor`、`research-literature-review` 与 `parallel-vibe`;缺失时早失败。只在开发测试时传 `--with-test-dir` 创建测试区。
主流程
1. 初始化与资料归纳
1. 运行 `scripts/init_workspace.py` 创建隐藏工作区和 manifest。 2. 读取资料,只把摘要、结构化事实和必要引用写入隐藏工作区。 3. 用 `research-topic-extractor` 生成主题、5-10 个英文关键词、2-5 个核心问题;保存为 `theme/theme.json`,字段为 `topic`、`keywords`、`core_questions`。
2. 提出初始候选
基于用户资料与主题结果提出 3-7 个候选。每个候选必须包含:
- 科学问题:明确研究对象、机制/关系/边界条件。
- 可证伪假设:能被实验、数据或观察推翻。
- 关键预测:如果假设成立,应观察到什么。
- 反证路径:什么结果会推翻假设。
- 初始价值判断:新颖性、重要性、可行性和风险。
避免只写宽泛主题,例如“研究 X 的机制”。科学问题必须能被一个具体研究计划承接。
3. 逐对查新
逐一查新每个候选,形成候选池后再比较:
1. 用 `research-topic-extractor` 把该候选转换成查新主题、关键词和核心问题。 2. 将每个候选的主题提取结果保存到 `candidates/Cx/theme.json`。 3. 调用 `research-literature-review`,档位固定为 `Premium`,输出目录限定为 `.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/research-idea/*/novelty/Cx/`。 4. 每个候选必须形成 `novelty/Cx/novelty-decision.json`,字段包括:
- `novelty_status`:`未研究` / `部分研究但关键缺口存在` / `已充分研究`
- `direct_answer`:已有研究是否直接回答该科学问题
- `equivalent_hypothesis_tested`:是否已有等价假设被检验
- `key_gap`:关键缺口
- `decision`:保留 / 修改 / 淘汰
如果所有候选均为“已充分研究”,把查新结论作为反例证据,回到步骤 2 生成下一组候选。
4. 多轮独立打磨
对保留或需修改的候选,用 `parallel-vibe` 做默认 3 轮串行独立审查。`rounds=3` 是外层迭代轮数,`n=3` 是每轮独立 agent 数;必须执行 3 次 `parallel-vibe`,每次把上一轮汇总后的改写版本作为下一轮输入。
科学问题-科学假设有没有什么缺陷?哪里可以改进?
执行要求:
- 默认 `rounds=3`、每轮 `n=3`,默认串行;用户明确要求并行时才并行。
- 每轮/每个 thread 独立读取当前候选、用户资料摘要和查新摘要。
- 每个独立 agent 输出缺陷、改进建议、风险和重写版本;汇总后优化当前候选,再进入下一轮。
- `parallel-vibe` 作为内部依赖运行;读取其 summary 后只抽取结论,不向用户交付其路径。
优先使用:
for round in 1 2 3; do
python3 parallel-vibe/scripts/parallel_vibe.py \
--prompt "{第 ${round} 轮审查指令}" \
--n 3 \
--out-dir "{workspace_dir}/parallel-vibe/round-${round}"
done系统级安装时可改用 `~/.codex/skills/parallel-vibe/scripts/parallel_vibe.py` 或 `~/.claude/skills/parallel-vibe/scripts/parallel_vibe.py`。
5. 选择最佳方案
用同一套标准比较所有保留候选:科学重要性、新颖性、可证伪性、可行性、解释力、风险透明度。最佳方案应是综合价值、可证伪性和可推进性最强的一对,不一定是最宏大的问题。
6. 写最终报告并验证
按 `references/report-template.md` 写最终 Markdown。写完后运行:
python3 research-idea/scripts/validate_report.py --report "{最终报告路径}"
# 系统级安装后也可使用:
python3 ~/.codex/skills/research-idea/scripts/validate_report.py --report "{最终报告路径}"
python3 ~/.claude/skills/research-idea/scripts/validate_report.py --report "{最终报告路径}"若校验失败,先修复报告再交付。
测试区
- 默认测试区:`./tests/research-idea`。
- 测试材料、验证日志和测试报告放入该目录;最终报告不得引用测试区路径。
- 普通用户运行初始化脚本时不创建测试区;开发测试时传 `--with-test-dir`。
质量要求
- 科学问题必须是问题,不是主题名。
- 假设必须可证伪,不写无法被推翻的价值判断。
- 查新结论必须区分“没有研究过”和“研究过但缺口仍在”。
- 不因查新成本高而跳过 Premium 文献调研。
- 不把文献综述正文当作最终输出;最终输出是研究想法报告。
- 不泄露隐藏工作区、中间文件、agent 内部指令或测试路径。
Read more
name: research-idea
description: 当用户提供任意研究资料、项目背景、实验结果、论文草稿、PR/仓库信息或自然语言线索,希望“提出科学问题”“凝练研究假设”“找创新点”“判断一个想法是否值得做”时使用。该 skill 通过 research-topic-extractor 与 research-literature-review 做查新,并用 parallel-vibe 默认 3 轮串行独立审查打磨多个“科学问题-可证伪假设”候选,最终输出 Research-Idea_{github仓库名}_{pr名}_{时间戳}.md。⚠️ 不适用:用户只需要完整实验方案/分析计划(优先 research-plan)、只要写文献综述正文(优先 research-literature-review)、或只要普通头脑风暴且不需要查新。
metadata:
author: Bensz Conan
short-description: 基于查新与多轮独立审查提出科学问题和可证伪假设
keywords:
- research-idea
- 科学问题
- 科学假设
- 可证伪假设
- 研究创新点
- 查新
- 文献调研
- research question
- falsifiable hypothesisResearch Idea
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。
定位
把任意资料转化为多个高价值、可查新、可证伪的“科学问题-科学假设”候选,并选出最值得推进的一对。
与相邻 skill 的边界:
- `research-topic-extractor`:只负责把资料提炼成可检索主题。
- `research-literature-review`:负责 Premium 查新和证据综述。
- `parallel-vibe`:负责默认 3 轮串行独立审查与打磨。
- `research-plan`:在已有科学问题和假设后,才用于实验设计或分析计划。
输入
- 必需:任意资料或信息,如文本、文件、文件夹、URL、论文线索、实验现象、代码仓库或 PR 背景。
- 可选:
- 输出路径:用户指定时遵从;未指定时放在当前项目根目录。
- 工作区:用户指定时遵从;未指定时为当前工作目录下 `.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/research-idea/`。
- 轮次:默认 3 轮;用户指定时遵从。
输出
最终交付一个 Markdown 文件,默认命名:
Research-Idea_{github仓库名}_{pr名}_{时间戳}.md如果无法识别 GitHub 仓库名或 PR 名,使用当前目录名与当前分支名;仍无法识别时分别使用 `repo` 与 `manual`。
报告必须包含:
- 多个科学问题-科学假设对。
- 选择理由、最佳方案及原因。
- 查新摘要、证据缺口、可证伪路径和最小下一步。
报告不得暴露 `.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/research-idea/`、`tests/research-idea/`、`parallel-vibe/`、`.parallel-vibe/`、`.parallel_vibe/`、`@main/summary.md`、manifest 或其他中间产物路径。
工作区
- 默认工作区:`{cwd}/.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/research-idea/{yyyy-mm-dd-hh-mm}/`。
- 所有中间文件、查新记录、并行审查产物、草稿和日志都必须保存在隐藏工作区内;除最终 Markdown 外,不要写到项目根目录。
- 若用户显式指定工作区,目录名仍必须是隐藏目录(以 `.` 开头),并且位于当前工作目录内;输出目录不得位于隐藏工作区内。
初始化优先使用脚本:
python3 research-idea/scripts/init_workspace.py --input-label "{简短主题或资料名}" --cwd .
# 系统级安装后也可使用:
python3 ~/.codex/skills/research-idea/scripts/init_workspace.py --input-label "{简短主题或资料名}" --cwd .
python3 ~/.claude/skills/research-idea/scripts/init_workspace.py --input-label "{简短主题或资料名}" --cwd .脚本会先检查 `research-topic-extractor`、`research-literature-review` 与 `parallel-vibe`;缺失时早失败。只在开发测试时传 `--with-test-dir` 创建测试区。
主流程
1. 初始化与资料归纳
1. 运行 `scripts/init_workspace.py` 创建隐藏工作区和 manifest。 2. 读取资料,只把摘要、结构化事实和必要引用写入隐藏工作区。 3. 用 `research-topic-extractor` 生成主题、5-10 个英文关键词、2-5 个核心问题;保存为 `theme/theme.json`,字段为 `topic`、`keywords`、`core_questions`。
2. 提出初始候选
基于用户资料与主题结果提出 3-7 个候选。每个候选必须包含:
- 科学问题:明确研究对象、机制/关系/边界条件。
- 可证伪假设:能被实验、数据或观察推翻。
- 关键预测:如果假设成立,应观察到什么。
- 反证路径:什么结果会推翻假设。
- 初始价值判断:新颖性、重要性、可行性和风险。
避免只写宽泛主题,例如“研究 X 的机制”。科学问题必须能被一个具体研究计划承接。
3. 逐对查新
逐一查新每个候选,形成候选池后再比较:
1. 用 `research-topic-extractor` 把该候选转换成查新主题、关键词和核心问题。 2. 将每个候选的主题提取结果保存到 `candidates/Cx/theme.json`。 3. 调用 `research-literature-review`,档位固定为 `Premium`,输出目录限定为 `.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/research-idea/*/novelty/Cx/`。 4. 每个候选必须形成 `novelty/Cx/novelty-decision.json`,字段包括:
- `novelty_status`:`未研究` / `部分研究但关键缺口存在` / `已充分研究`
- `direct_answer`:已有研究是否直接回答该科学问题
- `equivalent_hypothesis_tested`:是否已有等价假设被检验
- `key_gap`:关键缺口
- `decision`:保留 / 修改 / 淘汰
如果所有候选均为“已充分研究”,把查新结论作为反例证据,回到步骤 2 生成下一组候选。
4. 多轮独立打磨
对保留或需修改的候选,用 `parallel-vibe` 做默认 3 轮串行独立审查。`rounds=3` 是外层迭代轮数,`n=3` 是每轮独立 agent 数;必须执行 3 次 `parallel-vibe`,每次把上一轮汇总后的改写版本作为下一轮输入。
科学问题-科学假设有没有什么缺陷?哪里可以改进?
执行要求:
- 默认 `rounds=3`、每轮 `n=3`,默认串行;用户明确要求并行时才并行。
- 每轮/每个 thread 独立读取当前候选、用户资料摘要和查新摘要。
- 每个独立 agent 输出缺陷、改进建议、风险和重写版本;汇总后优化当前候选,再进入下一轮。
- `parallel-vibe` 作为内部依赖运行;读取其 summary 后只抽取结论,不向用户交付其路径。
优先使用:
for round in 1 2 3; do
python3 parallel-vibe/scripts/parallel_vibe.py \
--prompt "{第 ${round} 轮审查指令}" \
--n 3 \
--out-dir "{workspace_dir}/parallel-vibe/round-${round}"
done系统级安装时可改用 `~/.codex/skills/parallel-vibe/scripts/parallel_vibe.py` 或 `~/.claude/skills/parallel-vibe/scripts/parallel_vibe.py`。
5. 选择最佳方案
用同一套标准比较所有保留候选:科学重要性、新颖性、可证伪性、可行性、解释力、风险透明度。最佳方案应是综合价值、可证伪性和可推进性最强的一对,不一定是最宏大的问题。
6. 写最终报告并验证
按 `references/report-template.md` 写最终 Markdown。写完后运行:
python3 research-idea/scripts/validate_report.py --report "{最终报告路径}"
# 系统级安装后也可使用:
python3 ~/.codex/skills/research-idea/scripts/validate_report.py --report "{最终报告路径}"
python3 ~/.claude/skills/research-idea/scripts/validate_report.py --report "{最终报告路径}"若校验失败,先修复报告再交付。
测试区
- 默认测试区:`./tests/research-idea`。
- 测试材料、验证日志和测试报告放入该目录;最终报告不得引用测试区路径。
- 普通用户运行初始化脚本时不创建测试区;开发测试时传 `--with-test-dir`。
质量要求
- 科学问题必须是问题,不是主题名。
- 假设必须可证伪,不写无法被推翻的价值判断。
- 查新结论必须区分“没有研究过”和“研究过但缺口仍在”。
- 不因查新成本高而跳过 Premium 文献调研。
- 不把文献综述正文当作最终输出;最终输出是研究想法报告。
- 不泄露隐藏工作区、中间文件、agent 内部指令或测试路径。
🤝 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:
Other skills on chineseresearchlatex.
- /complete-example
当用户明确要求"填充示例内容""生成示例""补充 LaTeX 示例"时使用。AI 增强版 LaTeX 示例智能生成器,实现 AI 与硬编码的有机融合:AI 做"语义理解"(分析章节主题、推理资源相关性、生成连贯叙述),硬编码做"结构保护"(格式验证、哈希校验、访问控制)。
Open skill - /make-latex-model
当用户明确要求“LaTeX 模板优化”“样式参数对齐”“像素级比对”“make-latex-model”或旧写法“make_latex_model”,或要把 ChineseResearchLaTeX 里的某个项目做成高质量模板时使用。适配 NSFC / paper / thesis / cv 四条产品线;先依据 packages/ 与 projects/ 的真实分层判断改项目层还是公共包,再用各产品线官方构建入口验收。若必须修改 packages 下公共包,需先生成受影响模板回归计划并完成相关回归;NSFC 专项工具仅在明确属于 NSFC
Open skill - /nsfc-abstract
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)。
Open skill - /nsfc-budget
当用户明确要求“写/生成 NSFC 预算说明书”“写预算说明”“生成 budget.tex / budget.pdf”“写国自然预算 justification”时使用。基于用户标书正文或补充材料,输出一份可提交的预算说明书 LaTeX 项目并渲染 `budget.pdf`。若用户未指定工作目录,必须暂停并先要求其指定。⚠️ 不适用:用户只是想了解预算原则;用户仅要预算表数字而不写说明书;或用户是 2026 青年 A/B/C 默认包干制且无需预算说明书的场景。
Open skill - /nsfc-code
根据 NSFC 标书正文内容,结合申请代码推荐库,为你给出 5 组申请代码1/2(主/次)推荐与理由;输出到 NSFC-CODE-vYYYYMMDDHHmm.md(只读,不修改标书)
Open skill - /nsfc-humanization
去除 NSFC 标书中的 AI 机器味,尤其适用于“不是…而是…”式伪对立、模板化转折、抽象概念堆叠、边界声明过重、研究动作不清的标书段落,使文本读起来像资深领域专家亲笔撰写(不适用:非标书内容/需修改格式/需补充新内容)
Open skill

