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)。
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当用户提供研究资料、项目背景、实验结果、论文草稿、PR/仓库信息或自然语言线索,希望在文献调查基础上提出科学问题、凝练可证伪假设、寻找创新点或判断研究想法价值时使用。
⚠️ 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)、或只要不需要文献依据的普通头脑风暴。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
从用户资料与可审计文献证据中建立研究脉络,提出科学问题和可证伪假设,分开判断科学价值、可信度与近期投入,形成有界推荐、当前范围内无合格候选或证据不足结论。候选必须来自前置调查,不得仅凭资料臆造。
相邻 Skill:research-topic-extractor 提取检索主题;research-literature-search 生成 rls.v1 候选与 provenance;research-literature-radar 建立全量 landscape;research-literature-interpretation 逐篇解读;parallel-vibe 独立审查。完整综述使用 research-literature-review,实验/分析计划使用 research-plan。
./docs/ideas/;默认任务区:./.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/research-idea/。启动与归纳。 阅读 运行说明,锁定任务目录,只用 scripts/start_workflow.py 建立 BSK 身份;仅当 status=initialized 且 run/visit/attempt 非空时开始 literature 阶段。摘要目标贡献、服务的问题/决策和资源状态,只保存必要的脱敏内容。用 research-topic-extractor 生成主题、5–10 个英文关键词、2–5 个核心问题,并在 input/theme.json 引用原始产物。
文献证据。 用 research-literature-radar 消费 Search manifest 和全部 canonical 候选,生成逐条覆盖的 landscape 与 hash/计数摘要;未全量对账或 hash 漂移时停止。对入选论文调用 research-literature-interpretation:一任务一论文、最多并行 3 个、不嵌套;只有可对账的宿主回执才称“独立 agent”。全文优先,只有摘要时收缩结论;记录稳定来源、证据深度/范围、问题、方法、结果、限制和支持/反驳关系。
研究 map。 按 研究综合指南 写 output/research-map.md,包含研究线比较、landscape 覆盖、关键关系、稳定 O 机会编号、R 核心论文锚点和 Search record ID。说明对象/测量、前提、最强反例及所需辨别证据;来源关系与“待验证综合判断”分开。时间先后、术语相似或测量差异不自动证明继承、因果或矛盾。
生成与筛选候选。 以用户摘要、主题、证据和 map 为共同事实,用 parallel-vibe n=3 独立生成候选;首轮不预设最佳方向,agent 不互读草稿。初始探索 3–7 个,最终可保留一个或零个。按 报告模板 写问题、假设、关键预测、反证、价值/非平凡性、创新/颠覆潜力、最近工作增量、最强替代方向、可信度、投入和脉络依据;工作证据用 O/R 编号,正式报告用 O 与学术引注。定义性假设、无知识增量、方法名代替机制或无意义场景迁移优先重构/淘汰。全部不合格时最多用新证据或新解释重新探索一次;资料不足保持 insufficient。
候选级查新。 对每个拟保留候选生成 candidates/Cx/theme.json,围绕直接近邻、等价假设、反方证据和适用边界提出 5–25 条查询,调用 research-literature-search 生成独立 rls.v1 bundle。逐条消费 canonical 候选,按 查新指南 保存 novelty/Cx/novelty-decision.json。摘要可排除明显不等价工作;决定新颖性的近邻才升级全文。决定性近邻未核验时可带缺口进入审查,但 scientific_evidence_sufficient=false、claim_eligible=false。淘汰项记录未执行查新的原因,不伪造结果。
独立审查与选择。 按 审查参考 串行执行约定轮次,默认依次挑战价值、解释/辨别能力、重新选择与迁移边界。reviewer 必须独立读证据,并有 thread/done/RESULT completed 回执、模型、输入/输出哈希和时间;只有 RESULT、角色化草稿或复述不计入 required review。主 Agent 按论证与反例综合,不按多数票;实质改写问题/假设后重新查新。分别报告价值、可信度和投入,不用可行性抵消低价值。
结论与报告。 结论只能是 recommended、no_qualified 或 insufficient;bounded_recommendation/degraded 可阶段性交付但不能 completed。摘要按问题、已有答案、研究线关系、最强近邻与重要未知推进,给必要术语和关键判断就近引注;不强制表格、时间线或固定篇幅。正式报告默认采用 GB/T 7714—2025 顺序编码制,reference_map 保存 R 到书目编号的一一映射,最后以 ## References 著录;指定期刊/学位样式时按模板声明并人工复核。完成前检查叙事连贯、证据深度、反方证据、缺口重要性及书目元数据,不能把语义审查伪装成脚本 Gate。按 报告模板 写报告并运行:
python3 research-idea/scripts/validate_report.py --report "{最终报告路径}"
python3 research-idea/scripts/check_completion.py --project-root . --task-root "{本轮任务根}" --report "{最终报告路径}"
自定义文件名时为结构校验增加 --allow-custom-name,或让完成检查读取 manifest。保存 research-idea/output/completion-evidence.json(schema research-idea-completion-v6),绑定依赖产物、论文解读、reviewer、汇总和最终综合。只有 required Verifier、BSK Gate、completed 状态和完成检查全通过,才能宣称完成。
最终交付一个 Markdown,默认路径:
./docs/ideas/Research-Idea_{github仓库名}_{pr名}_{时间戳}.md
无法识别仓库/PR 时用当前目录/分支,仍失败则用 repo/manual。报告包含证据深度、研究 map、候选或零候选依据、价值/可信度/投入、最近工作、查新、反证、风险和最小下一步;不得暴露隐藏任务区、测试/parallel-vibe 路径、manifest 或内部指令。
同一任务复用一个 .bensz-api/task-* 根;各 Skill 使用独立 input|output|log,跨 Skill 材料才放 shared/。查新、审查、草稿和日志留在隐藏工作区,正式报告留在用户目录。--task-root 必须位于项目内;旧 --workspace-dir 布局只读保留,不自动迁移。
artifact_ready、execution_recorded、evidence_sufficient、claim_eligible;文件存在或格式通过不证明科学 claim。v2 R 锚点报告只读兼容,不能取得 v3 完成资格。rls.v1、查询/canonical hash、数量和全量消费状态;论文解读、全文源与 reviewer 回执可回到源 artifact。insufficient/bounded_recommendation。tests/research-idea/;缓存和日志写任务区。版本只在 config.yaml:skill_info.version 维护;接口或目录变化同步 README、CHANGELOG 和测试。保留错误证据和已完成产物,按运行快照、Kernel 投影、active attempt 与原参数恢复。证据变化或 Verifier 失败时以 phase_entry.py --mode retry supersede attempt,再重新授权/审查;旧 handoff、Gate 和授权不得复用。Skill/解释器漂移、legacy 身份、快照损坏、Kernel 不可用或 transition 失败时停止,不补写历史身份或伪称完成。
config.yaml:runtime 声明五个 State 和两个 required Verifier;索引见 states 与 verifiers。stage-readiness 判断流水线/证据/claim 就绪度,hypothesis-merit 审问创新性、非平凡性与颠覆潜力。BSK 负责身份、绑定、Gate、事件和状态;本 Skill 只保留领域适配。
每阶段先以 phase_entry.py --mode start 消费当前 visit/attempt 的 action authorization,再用 --mode finish 获取 handoff并提交绑定同一 evidence_hash/evidence_refs 的 required 结果。全部结果 completed 且 pass 才转移;其它 verdict 留在当前 State。
scripts/edge_rules.py 供阶段入口、完成检查和 evidence-consistency 共享:四条前向边的 hypothesis-merit applicability 依次为 not_applicable、applicable、not_applicable、applicable。BSK 校验 evidence/Gate/transition 绑定,Skill 对账论文解读与 reviewer 回执。v2–v5 或未绑定 transition 的旧现场只读保留。
遵守以下公共约束,并执行本 Skill 的专属边界。
<!-- 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。
./.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/ 根目录;共享材料放入 shared/,Skill 专属材料放入该 Skill 的 input/、output/、log/。config.yaml:skill_info.version;公开 API、协议、目录或配置变更同步文档与 CHANGELOG.md。bensz-collect-bugs 是一个 Agent Skill;仅将 Bensz Agent Skill 或 Bensz 基础设施本身的设计缺陷交给它。先脱敏写入 ~/.bensz-skills/bugs/,当前任务不中断,只有用户明确要求才公开上报,禁止直接修改用户已安装的 Skill 源码。不得超出 frontmatter description 和上述流程范围;不得把未验证信息、未执行步骤或阶段性结果伪装成确定结论。
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概要と使いどころ
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)。
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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 参数对齐场景时按需使用。
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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)。
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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。
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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)
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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)
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