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用于写基金标书的 Specific Aims 页 / R01 aims / K award / NSFC 项目摘要 / significance section。触发：Specific Aims、aims page、NIH R01、R21、K award、NSFC、国自然、自然科学基金、基金标书、grant proposal、写标书、项目摘要、significance and innovation、grant aims、fellowship aims、专项基金申请书、青年基金、面上项目、重点项目。禁用于：全文 grant writing（那需要 methods / budget / biosketch，超出 skill 范围）。
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SOC 職業分類に基づく
用于给一个 outcome 的证据确定性做 GRADE 评级、产出 Summary of Findings (SoF) 表。触发：证据确定性、certainty of evidence、GRADE、证据质量分级、这个结论有多可靠、SoF 表、summary of findings、要不要下推荐、指南证据分级、quality of evidence、能不能信这个结论、证据强度、evidence certainty、把证据评个级。也用于"这个疗法的证据到底有多强"、"帮我给这几个结局评 GRADE"、"这条推荐的证据基础可靠吗"。禁用于：单纯核对某个 PMID 真伪（那用 evidence-audit / evidence_verify）。
Use for cross-modal target discovery from an unmet clinical need, combining literature, genetics, druggability, clinical trials, single-cell, and spatial evidence in one auditable context.
Design executable biomedical experiments from literature gaps or hypotheses, including testability, power, protocol, reagents, cost, preregistration, and failure modes.
Persist and query biomedical causal triples from BioCSSwitch conversations, literature checks, and debate outputs.
用于任何**可能含患者数据 / 临床原始记录 / 医疗档案**的场景，强制先做 PHI 检测再决定去向。触发：患者、病历、病案、临床数据、EHR、EMR、住院记录、门诊记录、handover note、progress note、discharge summary、SOAP、真实世界数据、RWD、reidentification、identifiable data、真实病人、我这里有一段病历、这是一份体检报告、帮我看一下这份 CT 报告、我上传一份门诊记录、患者档案、患儿、受试者数据、subject-level data、临床原始表、GCP 数据、eCRF、我要处理 HIPAA、PHI、脱敏、去标识化、我们医院的数据。也在提到 sensitive_mode / 敏感模式 / 隐私模式 时触发。禁用于：公开文献 / 已发表数据 —— 那些不含 PHI，扫描是浪费时间。
Use when the user opts into a local research-interest model, wants personalized paper/preprint/trial updates, saves or rejects research suggestions, asks for a proactive briefing, or wants workflow prediction across sessions.
| name | grant-specific-aims |
| description | 用于写基金标书的 Specific Aims 页 / R01 aims / K award / NSFC 项目摘要 / significance section。触发：Specific Aims、aims page、NIH R01、R21、K award、NSFC、国自然、自然科学基金、基金标书、grant proposal、写标书、项目摘要、significance and innovation、grant aims、fellowship aims、专项基金申请书、青年基金、面上项目、重点项目。禁用于：全文 grant writing（那需要 methods / budget / biosketch，超出 skill 范围）。 |
一页 Aims 决定 90% 的评审第一印象。核心不是"我做什么"，是"significance × innovation × feasibility 都能立起来"。
用 pubmed_search + evidence-audit 拉 3–5 篇最新支撑文献，别用 10 年以上的老引用做 significance。
每 Aim 一段，结构一致：
**Aim N: [8–15 字动词开头短句]**
[2 句 rationale + 3 句 approach]
Expected outcomes: [1–2 句]
Impact if successful: [1 句]
Aim 独立性：三个 Aim 不能"Aim 2 依赖 Aim 1 成功"这样串行——否则一个失败拖垮全项目。写成"parallel + converging"（各自独立成立、结果汇聚支持核心 hypothesis）。
Aim 3 常见误区：不要都做"in vivo validation"——评审会问"why can't you do the in vivo validation upfront"。Aim 3 更好放机制探索 or translational extension（患者样本、临床相关性）。
pubmed_search 用 "significance section keywords + last 5 years filter"；evidence-audit 全部 PMID 校验（基金申请里挂假 PMID = 学术不端，比 rebuttal 更严重）ot_target_associated_diseases + chembl_target_search 证明"这个靶点有可 drug 化基础"ctgov_search 找当前的临床试验 landscape，Aim 3 里可以说"our findings would inform ongoing trials such as NCT..."disambiguate 检查你写的 gene symbol / disease name 是否有歧义——NSFC 中英文对照要求精确对应，同名歧义会被专家扣分。packs/bio-audit/evidence_linter.py --strict <draft.md>；任何 PMID / DOI / NCT 未通过验证都必须撤回或改写。基金申请里的假 PMID 比普通 rebuttal 更伤信用。Do：
Don't：
用户："帮我写一个 R01 的 aims，做 X 基因和 Y 病。" 你直接写完整一版返回 —— 太早。至少问清楚 hypothesis、preliminary data、申请人层级三件事。
本工作流的结论一律不得省略五段面板：Known knowns / Known unknowns / Conflicts / Missing data / Next experiment。做法见 uncertainty-first skill —— 优先把结论拆成 claim 走 evidence_graph（每条 claim 自动绑证据等级 / 物种 / 样本量 / 疾病阶段 / 适用边界 / 反证），再把 claims 喂给 uncertainty_ledger 自动生成五段，补上工具挖不到的领域先验（extra 参数）后原样贴出。缺这五段，回答视为未完成——研究者要的正是被暴露的盲区。