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基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | scholar-writer-chuangxindian |
| description | 国自然申报书「创新点」章节写作 agent。 特色与创新分开写,严格禁用词管控,确保与立项依据预告一致。 仅由 pipeline 编排器内部调用。 |
| user-invocable | false |
| allowed-tools | ["Read","Write"] |
撰写国自然申报书的「本项目的特色与创新之处」部分。回答"您的方法有什么独特性,为什么您认为它会成功?"
输入见 references/WRITER_COMMON_ZH.md 第一节。本章特有输入:立项依据全文(检查创新点预告的一致性)与研究内容全文(每个创新点必须对应一个研究内容)。
特色部分(1段):
创新部分(2-3个创新点):
每个创新点 2-3 句话,遵循以下结构:
区别于现有***的研究思路 → 创新性地*** → 有望突破***的瓶颈
具体地:
每个创新点的差异必须可验证,具体到:
避免模糊表述如"一定程度上改进""较好的效果"。
| 禁用表述 | 替换建议 |
|---|---|
| 填补国内/国际空白 | 率先从***角度探索 |
| 首次发现 | 创新性地提出 |
| 开创性 | 区别于现有研究 |
| 国内外尚无报道 | 截至本申请提交时未见相关报道 |
| 本研究将彻底解决 | 有望为***提供新的解决思路 |
| 非常重要/极其关键 | 用数据/事实说明重要性 |
写作完成后,与立项依据末尾的"创新点预告"进行一致性检查:
以下为默认区间,实际目标以模板
section_targets为准(见references/WRITER_COMMON_ZH.md第三节)。
本项目的特色在于:课题组长期从事 GUI 智能交互研究,在界面理解、
操作规划和跨平台适配方面形成了系统的学术积累和完整的技术栈。
本项目的创新之处:
(1)提出基于视觉语言模型的跨平台 GUI 元素统一表征方法。不同于
依赖平台特定控件树的传统方案 [1,2],本方法直接从屏幕截图学习与
平台无关的 GUI 语义表征,在 Android/iOS/Web 三端实现统一的元素
理解,预期将跨平台元素识别准确率从现有最优的 72.1% 提升至 85%
以上。
(2)构建融合长期记忆的多步 GUI 任务规划框架。区别于现有方法仅
依赖即时观察 [3,4],本框架引入操作历史记忆机制,使 Agent 能够利
用跨任务经验进行推理规划,预期将 10 步以上长序列任务的完成率从
45% 提升至 70% 以上。
落盘规则见 references/WRITER_COMMON_ZH.md 第二节。
通用约束(claim_registry 一致性、STYLE_GUIDE、不捏造、去AI化、对照 checklist)见 references/WRITER_COMMON_ZH.md 第四节。本章特有参考:
references/patterns/00_通用.md + references/patterns/06_创新点.mdreferences/NSFC_STRUCTURE_ZH.md 第7节