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。
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。
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。
topic 与显式查询 JSON(--query-file/--queries);支持 {"queries": [...]}、对象数组或字符串数组。domain、年份/文献类型/预印本过滤、provider 顺序、每查询/总量上限、scope_root。scope_root 内;拒绝路径穿越和 manifest 外部绝对路径。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。
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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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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