ai-apply

name	ai-apply
description	Automate competition & grant application workflows. Trigger: '報名比賽'、'申請補助'、'參賽'、'填表單'.
disable-model-invocation	true
user-invocable	true

AI-APPLY

目標：將 1–2 天的人工查閱與整理，壓縮至 2 小時內完成查閱、整理、歸納、自動填表。

⚠️ 用戶資料責任聲明：本 Skill 不內建任何個人或公司資料。所有真實資料（公司名稱、統編、聯絡資訊等）須由用戶透過 user-profile.yaml 自行提供。Skill 本身僅包含虛擬示範資料，不會代入任何真實個資。

---

前置步驟：載入用戶資料

每次觸發 /ai-apply 時，必須先執行此步驟，才能進入 GATE。

1. 嘗試讀取 ~/.claude/skills/ai-apply/user-profile.yaml

2. 若檔案不存在：

   ⚠️ 找不到 user-profile.yaml。
   
   請先建立您的用戶資料檔：
     cp ~/.claude/skills/ai-apply/user-profile.yaml.example ~/.claude/skills/ai-apply/user-profile.yaml
   
   然後編輯 user-profile.yaml，填入您的真實公司與聯絡資訊。
   完成後重新執行 /ai-apply。
   

   停止執行，等待用戶建立檔案。

3. 若檔案存在，載入資料並檢查必填欄位：

   • 若 company.name 為空 → 警告：「⚠️ user-profile.yaml 缺少 company.name，填表時將使用空白值」
   • 若 contact.primary_email 為空 → 警告：「⚠️ user-profile.yaml 缺少 contact.primary_email，填表時將使用空白值」
   • 列出所有空白欄位並提示用戶補充（非阻斷，可繼續）

4. 資料載入成功後，在後續步驟中：

   • 以 user-profile.yaml 中的值替換模板 {{token}} 佔位符
   • 替換規則：{{company.name}} → company.name 的值，以此類推
   • 若 token 對應值為空，保留 token 原樣並在輸出中標注 ⚠️

---

GATE：強制對焦（不可跳過）

1. 一句話複述「我理解你要報名 / 申請 ___」。
2. 判斷模式：
   • 新建：從零開始報名新比賽
   • 轉換：把過去的參賽資料改寫成新比賽版本
   • 升級：優化現有申請文件
3. 問「方向對嗎？」→ 用戶說 OK 才往下。

---

流程

步驟 1：調研與競品分析

1a-0. 當前機會速覽（GATE 通過後，步驟 1a 前執行）

Read knowledge/UPCOMING.md。

• 若用戶未指定特定平台：列出「常態受理」與「⚡ 自動偵測活躍」項目，問「你對哪個方向有興趣？」
• 若用戶已指定平台：跳過，直接進 1a。

1a. 平台知識庫查詢（在執行 research-guide.md 前先做）

Read knowledge/competition-platforms.md，對用戶指定的競賽/平台名稱執行部分匹配（大小寫不敏感）：

• 匹配成功：使用該平台條目的 fields、deadline_rules、how_to_get_guidelines、restrictions 等結構化資料，帶入後續調研與填表流程。告知用戶：「✓ 找到預設平台資料：<平台名稱>，已載入相關欄位規範。」
• 未匹配：告知用戶：「<競賽名稱>不在預設平台知識庫中，將使用通用調研流程搜尋報名資訊。」然後繼續執行通用調研流程。

1b. 通用調研流程

Read knowledge/research-guide.md 執行查閱與分析。

產出：競賽資訊表 + 競品比較矩陣 + 參賽方向建議書。

強制停止點：參賽方向建議書產出後，必須等用戶確認才繼續。

步驟 2：資料撰寫與 MVP 設計

Read knowledge/content-writing.md 執行內容產出。

產出：作品說明書 / 提案書 + Demo 簡報腳本 + 加分佐證文件清單。

強制停止點：作品說明書大綱確認後，才展開全文撰寫。

步驟 3：自動化填表

Read knowledge/form-filling.md 依環境選擇填表策略。

環境	策略	自動化程度	說明
Claude Code / Anthropic API	Level 1: Computer Use	最高	直接控制瀏覽器填表、截圖驗證
Codex CLI (OpenAI)	Level 2: Bash + Python 腳本	中高	批次執行 Playwright 腳本；Claude Code 派任 → Codex 執行
Kimi MCP (mcp__kimi-code__*)	Level 2: 文件分析 + 草稿生成	中高	大 context 讀規則書 → 生成申請文件草稿；不直接填表
有 Python/Node.js	Level 2: Playwright/Puppeteer 腳本	中高	生成腳本後由用戶執行
Kimi Code (VS Code 插件)	Level 3: 半自動輔助（生成→人工貼上）	中	編輯器側生成文件，需人工複製貼上
其他 AI Agent	Level 3: 半自動輔助（生成→人工貼上）	中	生成填表內容，用戶手動操作
Kimi CLI	❌ 已停用（2026-05-24）	—	改用 Kimi MCP 替代

---

品質檢查（結構完整性 — 分析類）

• 所有必填區塊已完成（競賽資訊表、競品比較、提案大綱）
• 數據有來源引用（市場規模、統計數字附出處）
• 結論有依據支撐（差異化論述對應競品矩陣）
• 建議可操作（有具體下一步：文件清單 + 時程 + 填表策略）

---

完成條件（全部達到才算完成）

• user-profile.yaml 已載入且必填欄位非空
• GATE 已通過
• 參賽方向已確認（步驟 1 停止點）
• 作品說明書大綱已確認（步驟 2 停止點）
• 品質檢查已通過
• 用戶已確認最終產出