maxine-1520/openair_proposal/write-research-foundation
Claude Code and agent skill by maxine-1520/openair_proposal
- community
Checking that the SKILL.md file is still in the repository.
撰写科研申报书"(个人)立项依据-现有研究基础、条件、手段以及指导教师情况"部分。当用户要求撰写研究基础、研究条件、研究手段、指导教师简介、团队情况、前期成果等个人/团队相关内容时触发。也适用于用户提到"研究基础""团队介绍""导师情况""实验室条件"等表述。注意此部分具有"个人"属性,需要根据申请人的实际情况填写。
Install
npx vskill@latest install maxine-1520/openair_proposal/write-research-foundationSKILL.md
撰写"现有研究基础、条件、手段以及指导教师情况"
这个skill做什么
帮助用户撰写科研申报书中展示研究基础和团队能力的部分。这一部分要向评审专家证明"我们有条件、有能力完成这个项目",是可行性论证的重要组成部分。
核心挑战:这一部分高度个性化,必须基于申请人的真实情况撰写。skill的作用是提供结构框架、写法指导和语言规范,具体内容需要用户提供真实信息。
输入要求
必需输入(申请人必须提供真实信息)
- 前期研究成果:在相关方向已发表的论文、已完成的项目等
- 依托单位/实验室信息:实验室名称、级别、主要设备等
- 指导教师信息:姓名、职称、研究方向、代表性成果、承担项目等
重要输入
- 计算资源与实验条件:GPU型号/数量、数据集、软件平台等
- 团队其他成员:参与者及其分工(如适用)
- 前期预研成果:与本项目直接相关的初步实验结果或方法验证
撰写流程
第一步:收集信息
向用户收集上述输入信息。如果用户没有完整提供,逐项询问。提醒用户:
- 这一部分不能编造,所有信息必须真实可查
- 论文、项目等信息应提供具体名称和编号
第二步:按四个子节组织内容
X.1 研究基础(约200-400字)
写法要点:
- 概述申请人在相关方向的研究积累
- 用"长期围绕X开展研究"开头定位研究方向
- 列举2-4个具体的研究方向/成果,与本项目的研究内容形成对应
- 如有直接相关的预研成果(如初步实验结果、方法原型),在此重点说明
句式参考:
- "项目负责人长期围绕X开展研究,在A、B、C等方向具备较扎实的研究基础。"
- "前期工作中,已在X方面取得了Y进展,为本项目研究奠定了Z基础。"
- "已在相关领域发表学术论文X篇,其中CCF A/B类X篇。"
X.2 研究条件(约150-300字)
写法要点:
- 说明依托单位/实验室的平台条件
- 列举关键硬件资源(GPU型号和数量、存储等)
- 提及可用的软件平台和数据资源
- 如有国家级/省部级重点实验室等资质,在此说明
句式参考:
- "本项目依托[实验室名称],该实验室拥有[设备描述],可满足本研究的计算需求。"
- "实验平台配备X块[GPU型号]GPU,总算力达Y,能够支持大规模模型训练与评测。"
X.3 研究手段(约200-400字)
写法要点:
- 概述推进研究的工作方式和方法论
- 按"文献跟踪→理论分析→算法设计→实验验证→学术交流"的顺序展开
- 每个环节用1-2句话说明具体做法
典型结构:
X.4 指导教师情况(约200-500字)
写法要点:
- 指导教师的基本信息(姓名、职称、研究方向)
- 代表性学术成果(论文、项目、获奖等)
- 与本项目的相关性说明
- 指导教师能为项目提供的具体支持
注意:指导教师信息的详细程度取决于申报要求,有的只要求简要介绍,有的要求详细CV。
第三步:审查与优化
检查以下要点:
- 研究基础与项目内容的对应性:前期成果是否支撑本项目的研究方向?
- 条件的充足性:实验条件是否满足研究需求?
- 信息的真实性:所有信息是否真实可查?
- 篇幅控制:总字数约800-1500字(视申报要求调整)
写作风格规范
语言风格
- 客观陈述:用事实说话,避免自我评价性语言
- 具体量化:论文数量、GPU型号、项目经费等尽量给出具体数字
- 简洁直接:信息密集,不用过多修饰
论证逻辑
- 前后呼应:研究基础中提到的成果/能力应与项目研究内容有逻辑关联
- 能力匹配:展示的条件和能力应足以支撑项目研究的实施
- 适度展示:充分但不夸大,避免给人"炫耀"之感
输出格式
输出与状态管理
输出文件
完成撰写后,将内容写入 <output_path>/5-研究基础与条件.md(output_path 由 write-proposal skill 管理,从 proposal-state.json 中读取)。
状态更新与回调
完成本section撰写后,必须调用 `write-proposal` skill,传入以下信息:
- 已完成的section编号:
S5 - 完成状态:
draft_done(初稿完成)或revised(修订后) - 工作摘要:一句话概括本次完成的工作
write-proposal 将更新 proposal-state.json 和 proposal-log.md,并给出下一步建议。
注意事项
- 必须基于真实信息:所有内容必须可查证,不能编造论文、项目或条件
- 注意申报级别差异:不同级别(青基、面上、重点研发等)对研究基础的要求不同
- 避免与"可行性分析"重复:这里侧重"有什么",那里侧重"为什么可行"
- 个人信息保护:注意脱敏处理敏感信息(如身份证号、具体联系方式等)
- 与项目内容的关联:每个能力点都应与项目研究内容有关联,不要列举无关成果
Security
- Security scanPassed, 90 of 100Pattern checks on the skill's files.
- Model reviewPassed
Quality evaluation
- Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.
Source
- SKILL.md in the repositoryCheckingskills/write-research-foundation/SKILL.md
Popularity
- Repository stars
- 50
- Repository forks
- 2
- 7-day trend score
- 20
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
Embed badge
[](https://verified-skill.com/skills/maxine-1520/openair_proposal/write-research-foundation)