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)。
当用户需要检索候选论文、建立可审计文献池或为下游证据任务准备候选文献时使用。也适用于 research-literature-review 的检索依赖。
$ npx -y skills add huangwb8/ChineseResearchLaTeX --skill research-literature-search --agent claude-codeHow it fires
How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.
/research-literature-searchContext preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
当用户需要检索候选论文、建立可审计文献池或为下游证据任务准备候选文献时使用。也适用于 research-literature-review 的检索依赖。
name: research-literature-search description: 当用户需要检索候选论文、建立可审计文献池或为下游证据任务准备候选文献时使用。也适用于 research-literature-review 的检索依赖。 metadata: author: Bensz Conan
将主题和 5–25 条查询转换为可复核的候选文献 bundle。负责召回、字段规范化、canonical 去重、来源审计和可选摘要补全;不负责评分、纳入/排除、子主题、配额、综述写作、BibTeX 或 PDF/Word 导出。`research-literature-review` 必须消费本 Skill 的 manifest 和 canonical 候选,不得复制 provider 或重做去重。
python3 skills/research-literature-search/scripts/search_runner.py run --topic "HER2 antibody-drug conjugates in breast cancer" --query-file ./queries.json --output-dir ./.bensz-api/search-bundle python3 skills/research-literature-search/scripts/search_runner.py enrich-abstracts --input selected_papers.jsonl --output selected_papers_enriched.jsonl python3 skills/research-literature-search/scripts/search_runner.py validate --bundle ./.bensz-api/search-bundle
`run` 默认不补全全量摘要;选文后按需执行 `enrich-abstracts`。provider 按 `provider_priority` 执行 priority-fallback-topup,达到约 70% 阈值即停止,不承诺全 provider union;`mcp`/`duckduckgo` 在纯 Python runner 中记为 `skipped/host tool required`。每次尝试写入 `attempts`、Search Log、`retrieval_strategy` 和 `topup_threshold`。
`manifest.json` 是唯一入口,每次运行使用独立目录:
manifest.json candidates_raw.jsonl # 脱敏的最小 provider 信封 candidates_normalized.jsonl # rls.paper.v1,去重前 candidates_deduped.jsonl # canonical 候选池 provenance.jsonl # provider/query/rank 映射 dedupe_map.json # 合并边与选择依据 search_log.json # 可读审计日志
候选必须符合 `rls.paper.v1`:非空 `title`、字符串数组 `authors`、`identifiers`、`abstract_status`、`publication`、`sources`、`query_matches`、`quality_warnings`,并保留旧扁平字段;缺失值只能用 `null`/`[]`。manifest `status` 仅为 `success`、`partial_success`、`failed`;review 只接受前两者并校验 hash、schema、数量。
临时产物写入任务工作区,正式交付物按项目约定保存;未经授权不覆盖、删除或远程写入已有文件。所有路径必须限制在授权项目内。
运行 Skill 已有的静态检查、脚本验证或人工复核,并记录通过标准。manifest 保存查询 SHA-256、provider policy、attempts、截断、去重参数、缓存模式、版本和 artifact hash。
provider 返回 `null`、非对象或嵌套 source 为 `null` 时跳过/保留并记录计数或 warning;无合法候选返回 `no_valid_candidates`,不得静默丢弃。preprint 按领域 profile(`auto`→computer_science/mathematics/biology/medicine/general)标记并审计,搜索层不认证结论。旧 `title/year/id` 仅经显式 legacy adapter 并附 `legacy_adapted` warning;新增 provider/union 策略需升级 contract。
<!-- BEGIN COMMON CONSTRAINTS --> <!-- Source-Hash: sha256:15120201e9e0c7569517261d57ecefb63ac279c26ed13876f8e95b6dc35854d3 --> <!-- Template-ID: skill-common-constraints; Template-Version: 1; Sync-Policy: exact-block -->
本块由 `docs/templates/skill-common-constraints.md` 统一维护;每个 `SKILL.md` 的 `## 约束` 必须逐字同步本块,不得在副本中改写公共规则。
<!-- End of canonical common constraints. --> <!-- END COMMON CONSTRAINTS -->
不得超出本 Skill description 和上方流程所声明的范围;不将未验证的信息伪装成确定结论。
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Repo: huangwb8/ChineseResearchLaTeX
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)。
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…
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…
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…
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)
去除 NSFC 标书中的 AI 机器味,覆盖词语、句法、段落和章节层,尤其处理伪对立、工程协议腔、规格书式字段串、术语漂移、边界声明过重和研究动作不清(不适用:非标书内容/需修改格式/需补充新内容)