nsfc-length-aligner

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排名: #17318

安装

npx skills add https://github.com/huangwb8/chineseresearchlatex --skill nsfc-length-aligner

nsfc-length-aligner 目标:把“篇幅”从主观感觉变成可量化、可闭环的指标,并围绕预算(budget)指导扩写/压缩。 适用场景 你有一份国自然标书,想快速判断是否“某些部分偏短/偏长” 你需要按模板的硬性篇幅要求(页数/字数/字符数)对齐 你希望尽量不改变原意地扩写或压缩(保持论证主线与证据链) 不适用场景 仅需要“统计字数”而不关心预算与改写闭环(可用更简单的脚本即可) 标书不在本地(无法提供文本/文件/路径) 工作流(强烈建议按顺序执行) 0) 锁定隐藏工作区(先做) 以标书工作目录为根,统一使用 /.nsfc-length-aligner/ 托管所有中间文件与报告 不要把 length_report.* 、临时分析稿、计划文件写到工作目录根层或仓库其他位置 若显式传入 --out-dir ,优先使用相对路径 .nsfc-length-aligner ;脚本会将 相对 --out-dir 解析到 --input 对应的工作目录,而不是 shell 当前目录 若工作目录本身不可写,应先切换到可写副本后再运行;不要为了省事把中间文件散落到项目外部 1) 需求确认(预算口径) 先确认你要对齐的“硬标准”是什么: 2026 调研共识的“黄金比例”(面上/青基 C 类,供校对用):立项依据 30%(6–10 页,约 8000–10000 字)/ 研究内容 50%(12–15 页,约 12000–15000 字)/ 研究基础 20%(5–8 页,约 5000–6000 字);合计建议 ≤28 页留缓冲(原则上不超过 30 页) 页数(硬约束) :2026+ 改版后“原则上不超过 30 页”,实操建议 ≤28 页留缓冲;不要通过缩小字体/行距“挤页数” 字符预算(代理指标) :中文字符 / 总字符等,用于“改写→复检”的确定性闭环(页数最终以 PDF 复核) 预算范围:总篇幅 + 各部分/关键章节预算(至少覆盖:立项依据/研究内容/研究基础) 说明:本 skill 默认使用 config.yaml:length_standard 的 示例口径(已对齐 2026 调研建议) 。你应按当年指南/模板校对后再使用。 2) 运行篇幅检查(确定性) 对目标标书目录(或单文件)运行检查脚本,生成报告: python3 scripts/check_length.py --input < 目标标书路径

--config config.yaml 如需显式声明输出目录,请使用: python3 scripts/check_length.py --input < 目标标书路径

--config config.yaml --out-dir .nsfc-length-aligner 如果你的标书基于 NSFC_Young / NSFC_General 模板(项目根目录包含 main.tex ),建议把 --input 指向项目根目录:脚本会自动沿 main.tex 的 \input/\include 依赖树收集“实际会编译进 PDF 的文件”,并忽略被注释掉的 \input{...} (避免把可选章节误计入篇幅)。 如果你已编译出最终 PDF(推荐;页数是硬约束),把 PDF 一并传入做页数统计: python3 scripts/check_length.py --input < 目标标书路径

--config config.yaml --pdf < 标书.pdf

输出: 控制台摘要(总篇幅、超/欠预算项) /.nsfc-length-aligner/length_report.md (默认输出目录;可用 --out-dir 自定义) /.nsfc-length-aligner/length_report.json (默认输出目录;可用 --out-dir 自定义) 注意: --out-dir 若使用相对路径,会被解析到 对应的工作目录下;这能避免从其他目录启动命令时把报告误写到 shell 当前目录。 运行完成后, 必须 读取 length_report.md (必要时辅助读取 length_report.json ),将“文件级偏差表 +(可选)章节级统计”作为步骤 3 的输入。 3) 解读差距(差在什么地方) 基于报告做 3 件事: 定位“超长/偏短”的文件或章节 判断差距属于: 证据链不足(需要补数据/对照/局限) 逻辑跳跃(需要补过渡/定义/假设) 冗余重复(需要合并/删减) 生成行动清单(扩写/压缩的优先级) 章节级数据用法(更精准定位): 若 length_report.md 出现章节表格(或 JSON 中存在 sections 字段),优先在“超长/偏短”的文件内,定位到贡献最大的具体章节,再做定点改写,而不是只在文件级做平均删改 当某个文件超长/偏短时:对比其章节统计,若差距主要集中在 1–2 个章节,优先只改这 1–2 节(更容易保持原意与结构稳定) 参考: references/MEANING_PRESERVING_REWRITE_RUBRIC.md 4) 扩写/压缩(尽量不改变原意) 扩写策略(偏短时) 先补“可验证信息密度”:定义、假设、对照、消融、风险与备选方案 再补“论证闭环”:为什么做 → 怎么做 → 预期怎么验证 → 失败怎么办 避免空泛扩写:不引入新主张、不堆形容词 压缩策略(偏长时) 去重复:同一论点只保留一次最强表达 去背景:把泛背景压成 1-2 句,把篇幅留给“问题-方法-验证” 结构化改写:把长段拆成要点(不改变事实顺序) ⚠️ 改写完成后, 必须执行步骤 5 复检 ,确认偏差已消除。未复检视为未完成。 2026 三部分“该瘦/该厚”清单(用于排优先级) 用法(把“静态建议”变成“按差距触发”): 先看报告里对应文件的偏差 delta : +N 表示超长(优先“该瘦”); -N 表示偏短(优先“该厚”); OK 表示该部分无需为了预算而改动 delta 的绝对值越大,越优先处理;处理顺序建议:先改 |delta| 最大的文件,再做次大项 立项依据(为什么做): 该瘦:教科书式科普、泛化综述、弱相关“国家需求”铺陈、重复意义、文献凑数 该厚:Gap(卡点)→ Key Idea(突破口)→ 价值论证(为什么值得做) 研究内容(做什么/怎么做): 该瘦:重复表述、过细操作细节、罗列式方法堆砌 该厚:逻辑框架、关键实验设计与对照/消融、预期结果与可验证指标、用图说话 研究基础(为什么你能做): 该瘦:无关成果堆砌、过度铺垫背景 该厚:强相关预实验数据、核心技术能力、平台条件(与研究内容对位) 5) 复检闭环 改完必须再次运行脚本,确认“达标且不超标”: python3 scripts/check_length.py --input < 目标标书路径

--config config.yaml 格式红线(2026+ 常见) 不缩小字体、不缩小行距来“挤页数”(页数要求是评审风险点) 不顶格写到 30 页:建议 ≤28 页留缓冲 若当年指南要求声明生成式 AI 使用情况:务必按要求如实说明(合规项) 约定与输出格式 报告以“文件级 +(可选)章节级”呈现 预算以 config.yaml:length_standard 为唯一真相来源 中间文件统一托管到 config.yaml:output_settings.intermediate_dir (默认 .nsfc-length-aligner ) 所有改写应遵循“最小改动、保持原意”的准则(见 references)

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