基于国自然标书篇幅预算标准;检查目标标书篇幅并总结差距;给出针对性优化建议;在尽量不改变原意的前提下扩写/压缩到达标。
62
74%
Does it follow best practices?
Run evals on this skill
Adds up to 20 points to the overall score
View guide
Passed
No findings from the security scan
Fix and improve this skill with Tessl
tessl review fix ./skills/nsfc-length-aligner/SKILL.md本 Skill 的新任务中间文件统一写入 ./.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/{skill名}/input|output|log/。同一任务复用一个任务根目录;多 Skill 协作才创建 shared/。正式交付物不写入该目录,历史隐藏目录只允许显式兼容读取、迁移或清理。
bensz-collect-bugs 按规范记录到 ~/.bensz-skills/bugs/,严禁直接修改用户本地 Claude Code / Codex 中已安装的 skill 源码。gh 与 bensz-collect-bugs,仅上传新增 bug 到 huangwb8/bensz-bugs;不要 pull / clone 整个 bug 仓库。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。
<workdir>/.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/nsfc-length-aligner/ 托管所有中间文件与报告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--out-dir,优先使用相对路径 .bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/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 当前目录先确认你要对齐的“硬标准”是什么:
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。
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 .bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/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:
<input>/.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/nsfc-length-aligner/length_report.md(默认输出目录;可用 --out-dir 自定义)<input>/.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/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 <input> 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。
基于报告做 3 件事:
章节级数据用法(更精准定位):
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参考:references/MEANING_PRESERVING_REWRITE_RUBRIC.md
⚠️ 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。
用法(把“静态建议”变成“按差距触发”):
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):
研究内容(做什么/怎么做):
研究基础(为什么你能做):
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.yamlconfig.yaml:length_standard 为唯一真相来源config.yaml:output_settings.intermediate_dir(默认 .bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/nsfc-length-aligner)f9a7f2c
If you maintain this skill, you can claim it as your own. Once claimed, you can manage eval scenarios, bundle related skills, attach documentation or rules, and ensure cross-agent compatibility.