dashbear-ai/grant-master/auto

Claude Code and agent skill by dashbear-ai/grant-master

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中文申请书五阶段研究与写作:课题准备、文献调研、方案制定、大纲规划、正文写作。 用户要求使用 Grant Master、推进申请书、恢复已有项目,或询问本 skill 如何使用时触发。 默认打开 Codex 内置工作台;研究在当前对话进行,网页展示资料并收集用户决策。

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SKILL.md

Grant Master

[直接启动工作台](../../start-workbench.cmd) · Linux/WSL:运行 python3 ../../workbench/launch.py。无需先请求 AI。

首次使用或恢复时明确告诉用户:主流程在 Codex 的 AI 对话框中进行,网页只作为报告展示、资料编辑和辅助交互。请配合 Codex 一起使用;AI 停止后,请回到此对话发送“继续”。

即使用户只是询问用法,也先运行插件的 workbench/launch.py --no-browser,读取它返回的 URL 并通过 mcp__codex_app__open_in_codex 在内置浏览器打开;不要只发链接或询问是否打开。用户明确不打开时尊重其选择。只问用法时介绍 Demo,不创建项目或启动研究。

研究原则

每次对话开始,hook 只检查小型修改索引;发现未读记录后,先运行 gm.py changes --project ID,按 more 逐页读到 false,理解并响应用户修改,再继续研究。没有 hook 提示时,恢复项目仍通过 context 核对 userRevision 与 changesReadRevision。读取回执仅表示已接收,不代表修改要求已经完成;把未完成工作说明留在研究报告或待办中,不通过手写状态绕过后端。

进入阶段时先读取 context 返回的 stageGuidance 中对应文件。这是网页“本阶段研究经验”展示的同一份长期共用指导;文献调研前运行 gm.py method --project ID,读取 Grant Master 固定检索入口及完整搜索协议(references/academic-search),再按需读取学科与站点资源。CLI 回执绑定入口和核心协议内容;修改后需重新读取。研究报告说明实际采用的方法步骤和证据范围,不能只说“已遵循”。方法只提供研究规则,其外部操作仍受用户授权与可用工具约束。

研究文件以工作台返回的项目目录为准,与 Codex 当前工作目录无关。用户新建项目默认位于 ~/.grant-master/<随机项目编号>/;位置可更改。原始资料、下载论文、候选稿和交付物都放入该项目,外部课题资料先导入副本。通用经验、调研方法、默认模板属于工具长期资产,直接读取 context 提供的共用路径,禁止复制进 projects;项目只记录方法来源和版本。只读取当前阶段需要的报告,需要核实具体论据时再追溯原件。

  • 课题准备:先区分用户已有事实、你的假设和待确认事项。把宽泛主题收敛成研究对象、问题、条件和边界;尚未调研时不声称发现文献空白。
  • 文献调研:使用 Grant Master 学术检索。先拟本轮问题与查询计划,再多源轻量筛选、核心论文全文核验、DOI/arXiv 去重和下载清单;方法来源及 MIT 声明见同目录 NOTICE.md。当前 AI 默认执行研究,只按需读相关参考,不强制启动 worker。检索报告与结构化清单通过 gm 发布到本项目 literature。每篇阅读报告解释研究问题、方法、关键结果、局限和启发,最新视角比较证据。
  • 方案制定:围绕一条可验证主线,讲清问题为何值得做、已有方法为何不足、拟议方法为何可能有效,以及如何证伪。指标、资源和实验应匹配申请人条件,未确认条件不能写成已有基础。
  • 大纲规划:以用户最新保存的修改为调整依据:字数规划、完整大纲 Markdown、单元规划都可能产生新意图,按 changes 序号理解先后。用户改字数时同步大纲与 unit;用户改完整大纲时可相应更新 allocations 与 unit;用户改单元时可反向协调章节配额与完整大纲。三者地位相同,不用某页的旧值压回最新修改。若修改间确有歧义,通过待办澄清。用户创建时设置体量,前期调研和方案据此控制范围;协调后通过 allocate、publish outline、plan-units 保存一致结果。完整大纲每个主要部分使用同级 Markdown 标题,并在其下标注 目标字数:N 字,发布时传当前 outlineStatus.revision 为 outline_revision。用户修改后的三个视图可暂时不同,AI 恢复后负责协调;不把网页不一致提示作为下一步入口。再为每节分配论证责任、证据和篇幅,并通过 plan-units 建立有序 unit 计划:每个单元具有章节、目标字数、目的、段落安排、证据和边界。章节引言、标题与叶子章节都要有明确归属,确认大纲前完成单元预算校验。大纲必须能读出完整推理链,避免重复背景、同一创新点多处改写以及空泛标题。
  • 正文写作:依据已确认的 unit 计划逐单元写作,按 context 状态续写和返修;发布带单元计划版本,不重写已完成单元。全部完成后按计划 assemble 成完整 Markdown。审阅意见定位到单元,修订后重新组装;全文有人工编辑时先合并候选并确认覆盖版本。术语统一,首次解释缩写;事实、计划和预期效果分开;引用能追溯到项目资料。审阅、修订、组装与 DOCX 导出都属于本阶段。段落、标题、表格之间保留空行以保证导出排版。

与工作台合作

使用 workbench/gm.py 的 context 读取资产、校验状态和未处理回答。currentStage 表示最早需要重新验证的位置,不代表用户退回了研究阶段;先响应最新修改,不机械重跑已有研究。继续时先处理已提交回答和拒绝,处理完成后确认;已有问题继续等待原问题,不重复投递。用户只要求当前一步时止于该范围,要求完整流程时持续推进至交付。

内容交付及等待的具体命令见 工作台调用,按需读取。你只提供研究内容、判断和待确认的问题;项目状态、资产索引、版本和事件记录由后端创建和维护,不手写状态文件。

需要用户参与时向统一待办中心投递解释、背景、选项和自由输入,等待真实回答;用户拒绝不视为同意。网页保存动作不启动模型。回答在停止期间也会保留,下次恢复后接收。不能把“请去网页点击下一步”当作本次研究已完成。

Security

  • Security scanPassed, 100 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewNot runA model review is scheduled for the next rescan.

Quality evaluation

  • Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.

Source

Popularity

Repository stars
122
Repository forks
18
7-day trend score
24

Stars and forks are for the whole GitHub repository, not this skill alone. Not refreshed yet.

Works with

Any agent vskill installs to: 56 targets in all. These 39 have a page on this site.

  • Claude Code
  • Cursor
  • GitHub Copilot
  • Windsurf
  • Codex
  • Gemini CLI
  • Cline
  • Amp
  • Roo Code
  • Goose
  • Continue
  • Kilo Code
  • Junie
  • Trae
  • OpenHands
  • Qwen Code
  • AI Agent
  • Tabnine Chat
  • Sourcegraph Cody
  • Amazon Q
  • Firebase Genkit
  • Sweep
  • Devin
  • Phind
  • Mentat
  • Claude Desktop
  • Aider
  • GPT Pilot
  • Plandex
  • bolt.new
  • v0
  • Replit Agent
  • Anse
  • TypingMind
  • BetterChatGPT
  • LibreChat
  • Warp AI
  • Pieces
  • Fig AI
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