nsfc-benzi-audit

Revoir · 63
Indexé dans Registry

Use when a user wants applicant-facing diagnosis and revision advice on a Chinese NSFC (国自然) application draft — asks for 本子把脉, 本子体检, 国自然申请书修改建议, NSFC benzi audit, 帮我看国自然本子, 标书逻辑诊断, 青年/面上/地区基金申请书修改, 对照已中本子, 从中标样本提炼写法规律, 选题撞题核查, or 申请代码选得对不对 — or wants critique of the title, abstr

Verified installs0
Stars46
Version1.0.0
Qualité63/100 · Prometteur
Confiance63/100 · Sandbox uniquement
Audit77/100 · Revue nécessaire

Profil de l’actif

Recherche et travail de connaissance

Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.

Voir la catégorie

Scénario

Document processing

I need my agent to read PDFs, extract tables, and turn documents into structured data.

Adéquation Agent

Claude Code + CLI + Codex

Compatible avec Codex, Claude Code, Cursor, CLI ou des Agents personnalisés.

Installer

Prêt

npx skills add jiankang1991/nsfc-benzi-audit --skill nsfc-benzi-audit

Maintenance

À jour

2 jours depuis le dernier push

Risque

Revue nécessaire

The SKILL.md excerpt is truncated, but the provided content is sufficient to assess the skill's purpose and workflow.

Qualité GitHub

46

63/100 Qualité · 71/100 Confiance

Tags de couverture

RechercheDocument processingSécuritéagent-skill

Notes de revue

The SKILL.md excerpt is truncated, but the provided content is sufficient to assess the skill's purpose and workflow. · The skill references external references (e.g., references/benzi-logic.md) that are not fully included in the excerpt, but this is expected for a multi-file skill.

Carte d’adoption Agent

Confiance, audit et préparation à l’installation en un coup d’œil

Ces scores combinent les métadonnées publiques du dépôt, les signaux de revue OpenAgentSkill, la fraîcheur de maintenance et la préparation à l’installation. Ils servent à présélectionner et ne remplacent pas la revue humaine.

Qualité

Prometteur
63

Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.

Confiance

Sandbox uniquement
63

Candidate utile avec des signaux de confiance incomplets ou mixtes. Gardez-la dans un espace isolé jusqu’à ce que la boucle de résultats confirme son adéquation.

Audit

Revue nécessaire
77

Revue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.

Trust Score OpenAgentSkill v5

Revue humaine avant installation

Exécutez uniquement dans un sandbox et comparez les alternatives proches avant usage réel.

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

Stars

46 stars GitHub

Activité du dépôt

46 stars et 5 forks

Maintenance

2 jours depuis le dernier push

Licence

MIT

Installer

npx skills add jiankang1991/nsfc-benzi-audit --skill nsfc-benzi-audit

Sécurité d’installation

Chemin d’installation standard de package ou runtime

Surface de permissions

filesystem or document access, network or browser access

Résultats Agent

Pas encore de données de résultats Agent

Documentation

Contexte README/SKILL.md solide

Résumé des risques

Revoir avant production

  • The SKILL.md excerpt is truncated, but the provided content is sufficient to assess the skill's purpose and workflow.
  • Low GitHub adoption signal
  • Quality score needs review
  • GitHub adoption: 46 GitHub stars

Préparation à l’installation

Chemin d’installation disponible

  • Le chemin d’installation est disponible
  • La preuve du dépôt est disponible
  • La licence est déclarée
  • Pas encore de preuve de résultat Agent-Proven

Métadonnées lisibles par Agent

Données de décision lisibles par machine pour ce skill.

Utilisez ce bloc ou le JSON intégré pour décider si un Agent doit installer ce skill, choisir une alternative ou demander d’abord une revue humaine.

Ouvrir JSON

Tâches adaptées

  • workflows Document processing
  • Équipes Claude Code
  • builders willing to evaluate younger projects
  • Read uploaded files

Agents adaptés

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

Décision d’installation

Commande
npx skills add jiankang1991/nsfc-benzi-audit --skill nsfc-benzi-audit
Politique
Revoir
Revue humaine
Oui

Confiance et risque

Confiance
63/100
Audit
77/100
Niveau de risque
Revue nécessaire

Boucle de résultat

Endpoint
/api/agent/outcome
ID d’événement
resolve
Résultats
5

Commande d’installation

npx skills add jiankang1991/nsfc-benzi-audit --skill nsfc-benzi-audit

Ne pas utiliser quand

  • Équipes qui nécessitent un SLA soutenu par le fournisseur
  • production agents without a repository review
  • Low GitHub adoption signal
  • The SKILL.md excerpt is truncated, but the provided content is sufficient to assess the skill's purpose and workflow.
  • The skill references external references (e.g., references/benzi-logic.md) that are not fully included in the excerpt, but this is expected for a multi-file skill.

Sécurité Agent v2

53/100 · Éviter l’installation automatique

ExpérimentalRevoir

Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.

Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.

Résoudre via API

Moyen

Browser automation

Skill may drive a browser or interact with web pages.

Moyen

Accès réseau

La skill récupère probablement des pages distantes, API, dépôts ou services externes.

Moyen

Accès au système de fichiers

La skill peut lire ou écrire des fichiers de projet, documents, artefacts générés ou l’état local de l’espace de travail.

Moyen

Accès à la base de données

La skill peut inspecter des schémas, interroger des bases de données ou travailler avec des stockages persistants.

  • The SKILL.md excerpt is truncated, but the provided content is sufficient to assess the skill's purpose and workflow.

Cibles d’installation

Installer ce skill dans votre workflow Agent

Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.

skill install

OpenAgentSkill CLI

Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.

$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install jiankang1991-nsfc-benzi-audit

Plan de résolution Agent

Laissez un Agent vérifier la pertinence avant l’installation.

L’API Resolve renvoie la skill sélectionnée, des alternatives, la politique de sécurité, les notes d’audit, la cible d’installation et un prompt prêt à l’emploi.

Ouvrir le plan texte

L’Agent doit vérifier

  • Task fit and alternatives from Resolve API.
  • Audit score, trust score, and safety policy warnings.
  • Install target compatibility for Codex, Claude Code, Cursor, or CLI.

Copier le prompt

Task: Use nsfc-benzi-audit in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20nsfc-benzi-audit%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/jiankang1991-nsfc-benzi-audit/install
Install command: npx skills add jiankang1991/nsfc-benzi-audit --skill nsfc-benzi-audit
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.

Relais Agent

Donnez à l’Agent le chemin d’installation, pas un autre annuaire.

Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.

Ouvrir l’API d’installation

Prompt Agent

Use nsfc-benzi-audit for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/jiankang1991-nsfc-benzi-audit/install, then install with: npx skills add jiankang1991/nsfc-benzi-audit --skill nsfc-benzi-audit

Métadonnées Registry

Profil lisible par Agent pour la sélection automatique de skills.

L’API Registry fournit les signaux de décision, confiance, audit, cas d’usage et installation sans analyser l’interface.

Ouvrir Manifest

Adéquation Agent

63/100

Document processing

Plateformes

Claude Code

Rapport d’audit

Revue nécessaire · 77/100

Revue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.

Voir le rapport d’auditVoir le rapport d’évaluation

Panneau de décision Agent

Fallback candidate for Document processing

Prototype with this skill first; keep a fallback candidate ready.

63
Préparation
Prototype
Étape

Rôle dans la pile

Candidate de secours

Pertinence principale

Document processing

Libellé de confiance

Prototyper d’abord

Chemin d’installation

Commande prête

À utiliser lorsque

  • workflows Document processing
  • Équipes Claude Code
  • builders willing to evaluate younger projects

Preuves

  • recent repository activity
  • install command or GitHub repo available
  • profil qualité 63/100
  • 3 événements OpenAgentSkill

revoir d’abord

  • Low GitHub adoption signal
  • The SKILL.md excerpt is truncated, but the provided content is sufficient to assess the skill's purpose and workflow.

Chemin d’implémentation

  1. 1Installez-le dans un Agent en sandbox et exécutez une tâche de Document processing de bout en bout.
  2. 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
  3. 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.

Profil de confiance

Sandbox uniquement

Candidate utile avec des signaux de confiance incomplets ou mixtes. Gardez-la dans un espace isolé jusqu’à ce que la boucle de résultats confirme son adéquation.

63
Trust Score OpenAgentSkill

Adoption GitHub

Vérifier

46 stars GitHub

Activité stars/forks

Vérifier

46 stars et 5 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles

Maintenance récente

Validé

2 jours depuis le dernier push

Clarté de licence

Validé

MIT

Signaux positifs

  • Revue IA approuvée
  • Le chemin d’installation est disponible
  • La preuve du dépôt est disponible
  • Dépôt maintenu récemment
  • La commande d’installation ne présente aucun motif de haut risque évident
  • La boucle de résultats est prête mais nécessite la première exécution réelle de l’Agent

Réviser avant installation

  • The SKILL.md excerpt is truncated, but the provided content is sufficient to assess the skill's purpose and workflow.
  • Low GitHub adoption signal
  • Quality score needs review
  • GitHub adoption: 46 GitHub stars
  • Stars/forks activity: 46 stars, 5 forks; issue activity unavailable in current metadata
  • Pas encore de rapports de résultats Agent réels
  • Une revue humaine est requise avant une installation sans surveillance

Action recommandée

Exécutez uniquement dans un sandbox et comparez les alternatives proches avant usage réel.

Profil qualité

Prometteur candidat pour les workflows Agent

Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.

63
Stars GitHub
46
Actualité
il y a 2 jours
Prêt à installer
Oui
Licence
MIT
Réviser avant installation: Low GitHub adoption signal · The SKILL.md excerpt is truncated, but the provided content is sufficient to assess the skill's purpose and workflow.

Adéquation au workflow

Utilisez cette skill dans ces scénarios

Adéquation au workflow

Ajouter à un workflow complet

Liste d’alternatives

Comparer avant installation

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Vue d’ensemble

--- name: nsfc-benzi-audit description: Use when a user wants applicant-facing diagnosis and revision advice on a Chinese NSFC (国自然) application draft — asks for 本子把脉, 本子体检, 国自然申请书修改建议, NSFC benzi audit, 帮我看国自然本子, 标书逻辑诊断, 青年/面上/地区基金申请书修改, 对照已中本子, 从中标样本提炼写法规律, 选题撞题核查, or 申请代码选得对不对 — or wants critique of the title, abstract, key scientific questions, rationale, research contents, innovation, feasibility, research basis, 代表作/代表性论著 quality and support, or cross-section consistency. Accepts PDF/DOCX/Markdown/text or extracted draft text. This is applicant revision advice, not formal communication-review opinions; for expert review forms use nsfc-review. ---

# NSFC Benzi Audit

Use this skill to produce applicant-facing diagnosis and revision advice for NSFC application drafts. The goal is to expose logic breaks, weak scientific-question framing, mismatched sections, and high-impact fixes before submission.

Do not write a formal peer-review opinion unless the user explicitly asks for communication review; route that to `nsfc-review`. Do not fabricate facts, papers, project histories, budgets, or official rule details. Keep final advice grounded in the draft text and clearly mark uncertain extraction/OCR issues.

## Workflow

1. Locate and extract the draft. - For PDF input, use PDF extraction/OCR as needed. Prefer existing extracted Markdown such as `full.md` or `output.md` when available. - For DOCX input, extract text while preserving headings and tables where possible. - For extracted Markdown/text folders, prefer `output.md`, `full.md`, or the largest readable Markdown/text file; inspect images only when visual logic diagrams or tables matter. - If the file is scanned or extraction is noisy, state the limitation in the report and avoid treating OCR artifacts as applicant mistakes.

2. Identify the review scope before judging. - Extract project category, research attribute, application code, title, abstract, keywords, applicant/team context, and section boundaries. - If the user asks for a quick pass, inspect title, abstract, scientific questions, research contents, innovations, and research basis first. - If the user asks for full diagnosis, inspect the whole application by section.

3. Load the right references. - Always read `references/benzi-logic.md` before diagnosing logic or writing suggestions. - Read `references/audit-surfaces.md` for full diagnosis, structure/form checks, figure/readability checks, literature-current-status checks, or policy-risk triage. - Read `references/question-distillation.md` when judging how well the scientific question is distilled: the 关键科学问题 importance argument, the rationale's convergence chain, the 科学问题属性 justification, drafts claiming 原创/独辟蹊径/卡脖子/瓶颈/学科交叉, or when the user asks whether the 科学问题凝练得好. - Read `references/representative-works.md` when the draft lists 代表性论著/代表作/主要论文, or when 研究基础 leans on the applicant's publications. Do not judge those works from titles alone — get the abstract and method from the applicant's PDFs first, else via the `paper-lookup` skill, else mark them 未核实. - Read `references/kd-lookup.md` when the audit needs external evidence rather than draft-internal logic: 撞题/选题重复风险, 申请代码是否送对学部, 预期成果是否超额承诺, 申请人自己已资助/已结题项目的重复度与绩效, or a draft claiming 国内尚无人开展. The applicant runs the queries on kd.nsfc.cn; never automate its login or captcha, and never report a lookup result without the query string, hit count, and date. - Read `references/exemplar-learning.md` when the user provides already-funded/successful examples, asks to compare with "中的本子"/"中标本子", or asks to improve this skill from sample applications. - Read `references/information-communication.md` when the draft or provided examples involve information science, communication networks, optical networks, computer networks, data centers, remote sensing information processing, applied AI, network security, quantum communication, or related information-engineering directions. - Read `references/geospatial-remote-sensing.md` when the draft or provided examples involve remote sensing, GIS, geospatial intelligence, DEM/terrain/geomorphology, spatial databases, point clouds, SAR/optical/hyperspectral imagery, video GIS, camera networks, POI/trajectory/location data, city 3D modeling, or geospatial knowledge graphs. - Read `references/medical-biomedical.md` when the draft or provided examples involve medicine, clinical research, biomedicine, disease mechanisms, patient cohorts, specimens, animal/cell/organoid models, biomarkers, diagnostics, therapy/intervention, immunology, ethics, or biosafety. - Read `references/current-rules.md` when checking current-year compliance, research attributes, application-code risk, budget/ethics/scientific-integrity issues, or anything tied to official NSFC rules. - Use `assets/report-template.md` as the output shape unless the user requests another format.

4. If successful examples are provided, separate exemplar learning from target diagnosis. - Treat funded examples as pattern evidence, not as text to copy or proof of causality. - Anonymize names, project numbers, institutions, unpublished data, and sensitive achievements before extracting patterns. - Prefer patterns repeated across matched examples: same project type, similar discipline/application code, similar research attribute, or comparable career stage. - Apply exemplar patterns as contrastive questions: what does the target draft fail to make visible that successful examples make visible?

5. Build the one-page logic map. - Extract the draft's core logic elements: object/scenario, focused problem or goal, method/path, distinctive feature or innovation, and data/validation loop. - Extract the abstract logic chain: object/problem, method/goal, contents/innovation, achievement/significance. - Map these terms across title, abstract, rationale, research contents, scientific questions, innovation, feasibility, and research basis. - If a 科学问题属性 statement exists, map it too and check it cross-validates the key scientific questions. - Mark missing, vague, inconsistent, or duplicated elements.

6. Diagnose by priority, not by page order. - Lead with the three decisive funding factors (创新性、技术路线、前期研究基础) and the three scored axes (课题、申请人、研究条件); see `references/benzi-logic.md`. Because 会评 leans on 通讯意见 + title + abstract (see `references/current-rules.md`), weight title/abstract/通讯-facing clarity accordingly. - High priority: flaws likely to affect funding judgment, such as no real scientific question, engineering/technical task posing as basic research, object too broad, problem not focused, innovation unsupported, methods not tied to scientific questions, or research basis unrelated. - Medium priority: section-level weaknesses, such as literature review not pointing to proposed contents, research objectives not scientific enough, feasibility too generic, innovation phrased as slogans, required columns that may be missing, figures that do not match the text, or literature gaps that weaken the rationale. - Low priority: expression, structure, title length, repeated wording, formatting, and local polishing.

7. Give concrete revision actions. - For every major finding, cite the draft section or quoted phrase briefly, explain why it is a problem, and give an actionable fix. - Prefer rewrite recipes and replacement skeletons over generic advice. - When suggesting rewritten text, label it as a draft example that the applicant must verify against facts and literature.

8. Output a Markdown report. - Default filename: `本子诊断报告.md` next to the source draft when working in files; otherwise answer in chat. - Include: overall judgment, one-page logic map, prioritized fixes, section-by-section findings, structure/form checks, figure/readability checks, data/validation evidence mapping, representative-works support (when listed), funding-landscape/topic-collision checks (when kd lookups were run), literature checks, consistency matrix, candidate rewrites, official-rule status, and limits. - If successful examples were used, include a short exemplar-derived pattern section with transferability limits. - Do not paste long extracted source text. Quote only short phrases needed to support findings.

## Style

- Write in simplified Chinese unless the user asks otherwise. - Be direct, specific, and applicant-facing: "建议将..." rather than "评审认为..." unless simulating review. - Separate "must fix before submission" from "can polish later". - Avoid empty comments such as "加强创新性"; say which scientific question, mechanism, model, method, experiment, or evidence must be changed. - Preserve academic integrity: do not invent literature, data, publications, patents, collaborations, preliminary results, or official policy requirements. - Do not copy distinctive wording, structure, data, or undisclosed ideas from successful examples into another applicant's draft.

Détails techniques

Version
1.0.0
Licence
MIT
Dernière mise à jour
21 août 2026
Publié
21 août 2026

Instantané de décision

Candidate de secours

63
Prêt
Prototype
Étape

recent repository activity

Audit

Revue d’installation

Revue d’installation et d’adoption

77
Revue nécessaire
Sécurité
79/100
Maintenance
100/100
Installer
92/100
Ouvrir l’audit completVoir le rapport d’évaluation

Preuves validées par Agent

Preuves validées par Agent

Rapports après resolve, revue, installation et une exécution limitée.

0
Validé
Needs first agent runAuto-installation: revoir d’abordDernier: Inconnu
Taux de réussite
Échec récent
Résultats
0
Qualité de sortie
Échecs
0
Non pertinent
0
Installations
0
Bloqué par le risque
0
Configuration requise
0
Production
0

Aucune donnée de résultat Agent pour l’instant. La première exécution peut signaler succès, besoin de configuration, blocage de risque, échec ou non-pertinence via /api/agent/outcome.

Installer

Ajouter au workflow Agent

Gratuit et open source. Examinez le rapport avant l’installation dans des Agents de production.

Boucle de croissance

Kit de partage

X

Brouillon guidé par scénario pour nsfc-benzi-audit, prêt pour une publication manuelle sur X.

Note du curateur
nsfc-benzi-audit: Use when a user wants applicant-facing diagnosis and revision advice on a Chinese NSFC (国自然)...

46 stars

https://www.openagentskill.com/skills/jiankang1991-nsfc-benzi-audit?ref=x
Ouvrir le brouillon X
Réponse facultative avec commande d’installation
Listing + install path for nsfc-benzi-audit:
https://www.openagentskill.com/skills/jiankang1991-nsfc-benzi-audit?ref=x

Install: npx skills add jiankang1991/nsfc-benzi-audit --skill nsfc-benzi-audit

Source de la fiche

Indexé par Registry

Revendiable

Cette fiche a été indexée à partir de sources publiques et n’est pas marquée officielle tant qu’une revendication de mainteneur n’est pas approuvée.

Créateur
jiankang1991
Indexé par
Index communautaire OpenAgentSkill

L’attribution renvoie au dépôt public ou au profil du créateur. Les créateurs peuvent revendiquer la fiche pour mettre à jour les signaux de propriété.

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[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/jiankang1991-nsfc-benzi-audit?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/jiankang1991-nsfc-benzi-audit)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/jiankang1991-nsfc-benzi-audit?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/jiankang1991-nsfc-benzi-audit/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/jiankang1991-nsfc-benzi-audit?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/jiankang1991-nsfc-benzi-audit)

Auteur

J

jiankang1991

@jiankang1991

Adéquation plateforme

Signaux de santé

Stars GitHub
46
Score de qualité
35/100
Dernier push GitHub
21 août 2026
Indications de framework
Inconnu
Vues OpenAgentSkill
3
Copies d’installation
0
Clics sortants
0

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Confiance et sécurité

Sandbox uniquement

63
  • Adoption GitHub46 stars GitHubVérifier
  • Activité stars/forks46 stars et 5 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuellesVérifier
  • Maintenance récente2 jours depuis le dernier pushValidé
  • Clarté de licenceMITValidé
  • Complétude README/SKILL.mdLes métadonnées incluent suffisamment de contexte d’usage et de workflowValidé
  • Risque dépendances/runtimeAucun indice majeur de risque de dépendance dans les métadonnées publiquesValidé