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Agent Skill · 研究检索

nsfc-abstract(国家自然科学基金摘要)

nsfc-abstract 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

nsfc-abstract 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 33,335。

总安装 2,375周安装 102GitHub Stars 1,478下载 832核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:nsfc-abstract(国家自然科学基金摘要)
来源仓库:https://github.com/huangwb8/chineseresearchlatex
仓库路径:skills/nsfc-abstract
安装命令:
npx skills add https://github.com/huangwb8/chineseresearchlatex --skill nsfc-abstract
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/huangwb8/chineseresearchlatex --skill nsfc-abstract

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

nsfc-abstract 用于查找、检索和筛选相关信息。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中根据关键词、任务场景快速定位候选结果。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装使用。安装前需确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

建议结合来源仓库和原始 README 核验具体用法。

来源仓库内路径:skills/nsfc-abstract

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/huangwb8/chineseresearchlatex --skill nsfc-abs…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

nsfc-abstract 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/huangwb8/chineseresearchlatex --skill nsfc-abstract。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

nsfc-abstract 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

nsfc-abstract 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

nsfc-abstract 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

nsfc-abstract 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,375 次,近一周安装 102 次,下载 832 次,GitHub 1,478 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

nsfc-abstract 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 来源仓库有 1,478 星,维护活跃度相对可查。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
nsfc-abstract

国家自然科学基金摘要 · 本页

2,3751,478只读未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

NSFC 中英文摘要生成器

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 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。

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)

输出要求(硬约束)

  • 必须同时给出中文与英文;英文是中文的忠实翻译(不扩写、不新增假设、不引入新结果)。
  • 中文摘要使用中文标点。
  • 引号硬约束(不可绕过):中文摘要中若需引号,唯一合法形式为中文弯引号 ” (U+201C)与 ” (U+201D)。以下形式一律禁止:ASCII 双引号 ”、全角引号 "、直角引号 「」 / 『』、单引号 ' / ',以及任何其他替代形式。
  • 中文摘要正文为纯文本:不得含有 Markdown 标记(**、*、_、# 等),用户会直接将正文 copy 到只支持纯文本的系统中。
  • 中文摘要数字不使用千分位逗号:写 1000,不要写 1,000 或 1,000。
  • 必须给出”主要研究领域”:放在英文摘要之后,一句话(汉字数 ≤ 25),精简表达核心研究方向,不得写成多条或列表。
  • 写入 NSFC-ABSTRACTS.md 时,中文摘要正文末尾与英文摘要分段标题之间不留空行。
  • 必须给出标题建议:遵循 skills/nsfc-abstract/references/title-rules.md 的”中标题目”结构偏好;至少包含:

- 推荐标题:...(中文) - Recommended Title:...(英文,紧跟推荐标题下一行) - 1)... —— 理由:... / EN:...(至少 5 条;数量以 config.yaml:title.title_candidates_default 为准;每条末尾附英文翻译)

  • 中文摘要:默认 ≤ 400 字符(含标点);推荐 5 句(以 config.yaml:limits.zh_recommended_sentences 为准),每句 1 个功能。
  • 英文摘要:≤ 4000 字符(含标点);语法正确、术语一致。
  • 不使用夸大/营销式表达(如“国际领先/填补空白/首创”),除非用户提供可核验依据且明确要求保留。
  • 不堆砌背景,不罗列方法学名词;每个方法名词必须服务于“要验证什么”。

推荐结构(五句式,默认采用)

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。

输出格式(便于粘贴与校验)

按如下格式写入 NSFC-ABSTRACTS.md(标题文本以 config.yaml:output.zh_heading/en_heading 为准)。在末尾给出长度自检(字符数计数口径:把连续空白折叠为单个空格后计数,含标点):

# 标题建议
推荐标题:...
Recommended Title: ...
1) ... —— 理由:... / EN: ...
2) ... —— 理由:... / EN: ...
3) ... —— 理由:... / EN: ...
4) ... —— 理由:... / EN: ...
5) ... —— 理由:... / EN: ...

# 中文摘要
(正文)
# English Abstract
(translation)
# 主要研究领域
(一句话,≤ 25 个汉字)

## 长度自检
- 中文摘要字符数:N/400
- 英文摘要字符数:M/4000

写入文件后,在对话中不要重复粘贴全文(除非用户明确要求),只需回报:

  • 写入的文件路径(默认 ./NSFC-ABSTRACTS.md)
  • 标题候选数量是否满足默认要求
  • 中文/英文字符数与是否超限

字数超限处理(闭环,最多 3 轮)

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。

  1. 若超限:按“压缩优先级”执行压缩,再回到步骤 2,最多 3 轮。
  2. 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

平台分布

Codex

35.79%
按下载量换算298

Claude

28.29%
按下载量换算235

Cursor

18.97%
按下载量换算158

Gemini CLI

8.93%
按下载量换算74

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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