nsfc-benzi-audit
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
供給アセットの概要
リサーチとナレッジ作業
Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.
シナリオ
Document processing
I need my agent to read PDFs, extract tables, and turn documents into structured data.
Agent 適合
Claude Code + CLI + Codex
Codex、Claude Code、Cursor、CLI、またはカスタム Agent に対応します。
インストール
準備完了
npx skills add jiankang1991/nsfc-benzi-audit --skill nsfc-benzi-audit
メンテナンス
新しい
最終プッシュから 2 日
リスク
要レビュー
The SKILL.md excerpt is truncated, but the provided content is sufficient to assess the skill's purpose and workflow.
GitHub 品質
46
63/100 品質 · 71/100 信頼
対象タグ
レビュー注記
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.
Agent 導入スコアカード
信頼、監査、インストール準備状況を一目で確認
公開リポジトリのメタデータ、OpenAgentSkill のレビューシグナル、保守の鮮度、インストール準備状況を組み合わせたスコアです。候補選定の目安であり、人によるレビューの代替ではありません。
品質
有望有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。
信頼
サンドボックス限定信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。
監査
要レビューインストール準備、安全メタデータ、保守、採用リスクの機械可読なレビュー。
OpenAgentSkill Trust Score v5
インストール前に人のレビュー
実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。
スター
GitHub スター 46
リポジトリ活動
スター 46、フォーク 5
メンテナンス
最終プッシュから 2 日
ライセンス
MIT
インストール
npx skills add jiankang1991/nsfc-benzi-audit --skill nsfc-benzi-audit
インストール安全性
標準パッケージまたはランタイムのインストールパス
権限範囲
filesystem or document access, network or browser access
Agent の成果
Agent の成果データはまだありません
ドキュメント
README/SKILL.md の文脈が十分です
リスク概要
本番前にレビュー
- 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
インストール準備状況
インストールパスを利用可能
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- ライセンスが明示されています
- Agent-Proven の成果エビデンスはまだありません
Agent 可読メタデータ
このスキルの機械可読な判断データ。
このブロックまたは埋め込み JSON を使い、Agent がこのスキルをインストールすべきか、代替を選ぶべきか、先に人のレビューを求めるべきかを判断できます。
適したタスク
- Document processing ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
- Read uploaded files
適した Agent
インストール判断
- コマンド
- npx skills add jiankang1991/nsfc-benzi-audit --skill nsfc-benzi-audit
- ポリシー
- レビュー
- 人によるレビュー
- はい
信頼とリスク
- 信頼
- 63/100
- 監査
- 77/100
- リスクレベル
- 要レビュー
成果ループ
- エンドポイント
- /api/agent/outcome
- イベント ID
- resolve
- 成果
- 5
インストールコマンド
npx skills add jiankang1991/nsfc-benzi-audit --skill nsfc-benzi-audit使わない場合
- ベンダー提供の SLA が必要なチーム
- 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.
Agent セーフティ v2
53/100 · 自動インストールを避ける
Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.
Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.
中
Browser automation
Skill may drive a browser or interact with web pages.
中
ネットワークアクセス
Skill はリモートページ、API、リポジトリ、外部サービスにアクセスする可能性があります。
中
ファイルシステムアクセス
Skill はプロジェクトファイル、ドキュメント、生成物、ローカルワークスペース状態を読み書きする可能性があります。
中
データベースアクセス
Skill はスキーマを確認し、データベースを照会し、永続ストアを扱う可能性があります。
- The SKILL.md excerpt is truncated, but the provided content is sufficient to assess the skill's purpose and workflow.
インストール先
Agent ワークフローにこのスキルをインストール
公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。
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-auditAgent 解決プラン
インストール前に Agent に適合性を検証させます。
Resolve API は第一候補、代替、安全ポリシー、監査メモ、インストール先、Agent がそのまま使えるプロンプトを返します。
JSON を開く
/api/agent/resolve?task=Use%20nsfc-benzi-audit%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve テキスト
/api/agent/resolve?task=Use%20nsfc-benzi-audit%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
インストール引き継ぎ
/api/skills/jiankang1991-nsfc-benzi-audit/install
Agent が確認すべきこと
- Resolve API でタスク適合と代替を確認。
- 監査・信頼スコアと安全ポリシーの警告を確認。
- Codex、Claude Code、Cursor、CLI のインストール先互換性を確認。
プロンプトをコピー
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.Agent 引き継ぎ
別のディレクトリではなく、インストール経路を Agent に渡します。
公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。
インストール引き継ぎ
/api/skills/jiankang1991-nsfc-benzi-audit/install
LLM テキスト形式
/api/skills/jiankang1991-nsfc-benzi-audit/install?format=text
代替を探す
/api/skills/search?q=nsfc-benzi-audit&limit=3
Agent プロンプト
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-auditRegistry メタデータ
自動スキル選択用の Agent 可読プロファイル。
Registry API 経由で判断、信頼、監査、ユースケース、インストールのシグナルを提供し、UI をスクレイピングせずに Agent が順位付けできます。
Manifest
/api/registry/manifest/jiankang1991-nsfc-benzi-audit
LLM テキスト
/api/registry/manifest/jiankang1991-nsfc-benzi-audit?format=text
インストール別名
/api/registry/install/jiankang1991-nsfc-benzi-audit
推奨
/api/registry/recommend?task=Use%20nsfc-benzi-audit%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent 適合
Document processing
プラットフォーム
Claude Code
Agent 判断パネル
Fallback candidate for Document processing
まずこのスキルでプロトタイプを作り、代替候補を用意してください。
スタック内の役割
代替候補
主な適合
Document processing
信頼ラベル
まずプロトタイプ
インストールパス
コマンド準備済み
使う場面
- Document processing ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
根拠
- 最近のリポジトリ活動
- インストールコマンドまたは GitHub リポジトリが利用可能
- 品質プロファイル 63/100
- OpenAgentSkill エンゲージメント 3 件
先にレビュー
- Low GitHub adoption signal
- The SKILL.md excerpt is truncated, but the provided content is sufficient to assess the skill's purpose and workflow.
実装パス
- 1サンドボックスの Agent にインストールし、Document processing タスクを一度最初から最後まで実行します。
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
信頼プロファイル
サンドボックス限定
信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。
GitHub 採用度
確認GitHub スター 46
スター/フォーク活動
確認スター 46、フォーク 5; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません
最近のメンテナンス
合格最終プッシュから 2 日
ライセンスの明確さ
合格MIT
良いシグナル
- AI レビュー承認済み
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- 最近保守されたリポジトリ
- インストールコマンドに明確な高リスクパターンはありません
- 成果ループは準備済みですが、最初の実行が必要です
インストール前にレビュー
- 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
- 実際の Agent 成果レポートはまだありません
- 無人インストールの前に人によるレビューが必要です
推奨アクション
実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。
品質プロファイル
有望 Agent ワークフロー向けの候補
有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。
ワークフロー適合
このスキルを使うシナリオ
Parse messy files
Document processing
I need my agent to read PDFs, extract tables, and turn documents into structured data.
Investigate faster
Research agents
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Manage repositories
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
ワークフロー適合
完全なワークフローに追加
Find, compare, and synthesize
Research report agent
A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.
Ingest, retrieve, and cite
RAG knowledge base
A workflow for document-heavy agents that ingest files, create searchable knowledge, retrieve relevant context, and answer with grounded sources.
Turn skills into distribution
Content growth agent
A workflow for turning newly indexed skills into SEO briefs, social drafts, comparison pages, and reusable publishing workflows.
代替候補
インストール前に比較
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Wazuh
Wazuh - The Open Source Security Platform. Unified XDR and SIEM protection for endpoints and cloud workloads.
Maigret
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Nuclei
Nuclei is a fast, customizable vulnerability scanner powered by the global security community and built on a simple YAML-based DSL, enabling collaboration to tackle trending vulnerabilities on the internet. It helps you find vulnerabilities in your applications, APIs, networks, DNS, and cloud configurations.
Infisical
Infisical is the open-source platform for secrets, certificates, and privileged access management.
概要
--- 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.
技術詳細
- バージョン
- 1.0.0
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 2026年8月21日
- 公開日
- 2026年8月21日
判断の要約
代替候補
最近のリポジトリ活動
Agent 実証エビデンス
Agent 実証エビデンス
Resolve、レビュー、インストール、限定実行後の成果レポート。
- 成功率
- —
- 直近の失敗
- —
- 成果
- 0
- 出力品質
- —
- 失敗
- 0
- 非該当
- 0
- インストール数
- 0
- リスクによりブロック
- 0
- 設定が必要
- 0
- 本番
- 0
Agent の実行結果はまだありません。最初の実行では /api/agent/outcome を通じて成功、設定要件、リスクによるブロック、失敗、非該当を報告できます。
成長ループ
共有キット
nsfc-benzi-audit 用のシナリオベース草案です。X へ手動投稿できます。
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
任意:インストールコマンド付きの返信
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
掲載元
Registry により登録
この掲載は公開ソースから登録されており、メンテナー申請が承認されるまで公式として表示されません。
- 作成者
- jiankang1991
- インデックス作成者
- OpenAgentSkill コミュニティインデックス
帰属は公開リポジトリまたは作成者プロフィールにリンクされています。作成者は掲載を申請して所有権シグナルを更新できます。
このスキルを申請所有者の申請
このスキル掲載を申請
この Registry により登録 掲載は jiankang1991 に帰属していますが、まだ公式として表示されていません。申請すると、確認済み所有者シグナルが追加され、今後の公開、インストール、監査更新の信頼性が高まります。
クリエイター被リンクキット
README にエビデンスバッジを追加
開発者がリポジトリを評価する場所で、正規掲載、現在の信頼・監査シグナル、実際の Agent-Proven エビデンスを表示します。
[](https://www.openagentskill.com/skills/jiankang1991-nsfc-benzi-audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/jiankang1991-nsfc-benzi-audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/jiankang1991-nsfc-benzi-audit/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/jiankang1991-nsfc-benzi-audit)作者
jiankang1991
@jiankang1991
プラットフォーム適合
健全性シグナル
- GitHub スター
- 46
- 品質スコア
- 35/100
- 最終 GitHub プッシュ
- 2026年8月21日
- フレームワークのヒント
- 不明
- OpenAgentSkill 閲覧数
- 3
- インストールコピー数
- 0
- 外部クリック
- 0
コミュニティシグナル
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信頼と安全性
サンドボックス限定
- GitHub 採用度GitHub スター 46確認
- スター/フォーク活動スター 46、フォーク 5; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません確認
- 最近のメンテナンス最終プッシュから 2 日合格
- ライセンスの明確さMIT合格
- README/SKILL.md の完全性メタデータには十分な利用・ワークフロー文脈があります合格
- 依存関係/ランタイムのリスク公開メタデータに重大な依存関係リスクのヒントはありません合格
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