用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
直接命令不会经过审查 Prompt;运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/lth0/codexSkill --skill nsfc-figure命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
想先保存到本地?可下载 SkillsMP 当前能够提供的文件。
Multi-perspective academic paper review with dynamic reviewer personas. Simulates 5 independent reviewers (EIC + 3 peer reviewers + Devil's Advocate) with field-specific expertise. Supports full review, re-review (verification), quick assessment, methodology focus, Socratic guided, and calibration modes. Triggers on: review paper, peer review, manuscript review, referee report, review my paper, critique paper, simulate review, editorial review, calibrate reviewer, reviewer calibration, measure reviewer accuracy.
12-agent academic paper writing pipeline. 10 modes (full/plan/outline/revision/revision-coach/abstract/lit-review/format-convert/citation-check/disclosure). 6 paper types, 5 citation formats, bilingual abstracts, LaTeX/DOCX-via-Pandoc/PDF output. Style Calibration + Writing Quality Check + Anti-Patterns with IRON RULE markers. Triggers: write paper, academic paper, guide my paper, parse reviews, AI disclosure, 寫論文, 學術論文, 引導我寫論文, 審查意見.
Orchestrator for the full academic research pipeline: research -> write -> integrity check -> review -> revise -> re-review -> re-revise -> final integrity check -> finalize. Coordinates deep-research, academic-paper, and academic-paper-reviewer into a seamless 10-stage workflow with mandatory integrity verification, two-stage peer review, and reproducible quality gates. Triggers on: academic pipeline, research to paper, full paper workflow, paper pipeline, end-to-end paper, research-to-publication, complete paper workflow.
正在显示 SKILL.md
| name | nsfc-figure |
| description | NSFC申请书图表制作指南。指导如何制作概念图、技术路线图、研究内容关系图、研究基础展示图等。包含Mermaid/Python代码模板和设计原则。 |
| version | 0.1.0 |
位置:立项依据或研究内容开头 作用:一图概括整个项目的核心思路,展示"问题→方法→目标"的逻辑链
设计要点:
作用:展示3-4项研究内容之间的逻辑关系
常见布局:
层层递进型:
graph LR
A["研究内容1<br/>基础理论"] --> B["研究内容2<br/>方法开发"]
B --> C["研究内容3<br/>应用验证"]
C -->|反馈优化| A
并行支撑型:
graph TD
Q["核心科学问题"] --> A["研究内容1"]
Q --> B["研究内容2"]
Q --> C["研究内容3"]
A --> G["研究目标"]
B --> G
C --> G
闭环迭代型:
graph TD
A["实验数据"] --> B["理论建模"]
B --> C["模型预测"]
C --> D["实验验证"]
D -->|迭代优化| A
作用:展示整个项目的实施路径 要素:输入 → 方法 → 中间产物 → 输出
graph TD
subgraph 输入
A1["实验数据"]
A2["文献调研"]
end
subgraph 方法开发
B1["方法1: XX算法"]
B2["方法2: YY模型"]
end
subgraph 验证与应用
C1["基准测试"]
C2["实际应用"]
end
subgraph 输出
D1["理论模型"]
D2["软件工具"]
D3["新材料/新发现"]
end
A1 --> B1
A2 --> B1
B1 --> B2
B2 --> C1
C1 --> C2
C2 --> D1
C2 --> D2
C2 --> D3
C1 -->|反馈| B1
作用:汇总前期工作成果 做法:
gantt
title 年度研究计划
dateFormat YYYY-MM
axisFormat %Y
section 研究内容1
任务1.1 数据收集与预处理 :a1, 2026-01, 6M
任务1.2 算法开发与测试 :a2, after a1, 6M
section 研究内容2
任务2.1 模型构建 :b1, 2026-07, 8M
任务2.2 模型优化 :b2, after b1, 4M
section 研究内容3
任务3.1 应用验证 :c1, 2027-07, 8M
任务3.2 结果分析与总结 :c2, after c1, 4M
section 论文与交流
论文撰写与发表 :d1, 2027-01, 24M
学术会议交流 :d2, 2026-06, 30M
scripts/generate_roadmap.py使用方法:
uv run scripts/generate_roadmap.py \
--title "技术路线图" \
--nodes "数据采集,模型训练,性能评估,应用验证" \
--output roadmap.png \
--dpi 300
\begin{tikzpicture}[node distance=2cm, auto]
\node[draw, rounded corners] (A) {科学问题};
\node[draw, rounded corners, right of=A] (B) {研究方法};
\node[draw, rounded corners, right of=B] (C) {预期成果};
\draw[->] (A) -- (B);
\draw[->] (B) -- (C);
\end{tikzpicture}
| 项目类型 | 建议图表数 | 重点图表 |
|---|---|---|
| 青年C(30万/3年) | 5-8张 | 概念图、技术路线图 |
| 面上(50万/4年) | 8-12张 | 概念图、研究内容图、技术路线图、研究基础图 |
| 重点(260万+/4年) | 10-15张 | 全套图表 |
| 重大研究计划 | 10-15张 | 概念图、与计划总目标关系图、技术路线图 |