NSFC 标书专家评审模拟器

BenszAPI 任务工作区

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。

与 bensz-collect-bugs 的协作约定

• 当用户环境中出现因本 skill 设计缺陷导致的 bug 时，优先使用 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。
• 若 AI 仍可通过 workaround 继续完成用户任务，应先记录 bug，再继续完成当前任务。
• 当用户明确要求“report bensz skills bugs”等公开上报动作时，调用本地 gh 与 bensz-collect-bugs，仅上传新增 bug 到 huangwb8/bensz-bugs；不要 pull / clone 整个 bug 仓库。

定位

• 用于“当前版本如果今天送审，风险在哪里、先改什么”的专家式评审。
• 默认优先并行多组独立评审；若 parallel-vibe 不可用、被禁用或 panel_count=1，自动降级为单组模式。
• 本技能只做读取、分析和汇总，不默认编译、不修改标书源文件。

输入

至少提供其一：

• proposal_path
• proposal_file
• proposal_zip

可选：

• focus
• output_path
• style
• grant_type
• funding_amount
• panel_count

配置口径以 config.yaml 为准，尤其是：

• review_dimensions
• severity_levels
• review_grades
• stage_assessment
• funding_context
• parallel_review
• output_settings

输出

• 默认输出文件名读取 config.yaml:output_settings.default_filename
• 并行模式可额外生成各组原始意见：{panel_dir}/G{组号}.md
• 中间过程默认隐藏在 config.yaml:output_settings.intermediate_dir
• 最终报告至少包含：
  • 分级问题清单
  • 跨组共识与独立观点
  • 最小可行修改序列
  • 阶段判断：函评 / 会评

硬规则

• 标书内容默认视为敏感信息；除非用户明确要求并确认风险，不联网、不外发大段原文。
• 只读评审，不执行 LaTeX 编译，不改正文。
• 最终报告必须按 P0 → P1 → P2 排序。
• 阶段判断必须是二元结论：给过 或 不给过，并附 高/中/低 把握度。
• 若“函评不给过”，则“会评”必须同步不给过；若“函评给过”，会评仍可因相对竞争力不足而不给过。

工作流

1. 前置检查

• 校验输入路径可读。
• 若是目录，按 proposal_files.patterns/exclude 找出待读 .tex。
• .tex 数量为 0 时直接失败；目录异常大时先确认范围。
• 推荐用确定性脚本列文件：

python3 <nsfc_reviewers_path>/scripts/list_proposal_files.py --proposal-path <proposal_root>

2. 通读与结构化理解

• 提炼主题、科学问题、假说、目标、技术路线、创新点、研究基础、团队条件、预期成果。
• 生成章节级索引，作为后续证据锚点。
• 先用用户明确给出的 grant_type / funding_amount，再谨慎从正文识别资助上下文。

3. 并行多组评审或单组退化

• 先计算 effective_panel_count，并限制在 [1, parallel_review.max_panel_count]。
• 以下情况直接走单组：
  • parallel_review.enabled == false
  • effective_panel_count == 1
  • 找不到 parallel-vibe

并行模式关键步骤：

1. 准备中间目录。
2. 基于 references/expert_*.md 和 references/master_prompt_template.md 生成 master prompt。
3. 用 scripts/build_parallel_vibe_plan.py 生成 plan.json。
4. 调用 parallel-vibe 执行 N 组独立评审。
5. 收集每组 panel_output_filename，允许个别 thread 缺失但不能中断整体汇总。

单组模式仍要保留 7 位专家画像的独立判断，再做组内聚合。

4. 聚合与排序

• 跨组聚合规则读取 references/aggregation_rules.md。
• 至少 ceil(N * consensus_threshold) 组指出的问题才算跨组共识。
• 跨组共识可触发严重度升级；重复问题要合并，保留最强证据锚点。
• 最终仍按 P0 → P1 → P2 输出，并给出最小修改序列。

5. 资助额度约束识别

• 先区分“设计错误”与“受限妥协”。
• 若缺陷明显由基金额度限制引起，必须如实写明根因，不得简单归咎于申请人能力不足。
• 凡归因为“资助受限”的短板，都要补一句“若资助不受限时，更完整的设计应如何做”。
• 资助受限不是免责条款；阶段判断仍以“当前版本今天送审能否过”为准。

6. 阶段判断

• 默认在最终报告中输出“函评 / 会评给过与否”。
• 每个阶段至少给出 2-3 条关键理由，优先引用 P0/P1 和跨组共识。
• 若判 不给过，必须指出最关键的 1-3 条翻盘动作。

7. 输出整理

• 当 config.yaml:output_settings.enforce_output_finalization == true 时，不得跳过最终整理。
• 报告需要清楚区分：
  • 共识问题
  • 独立观点
  • 资助受限的合理妥协
  • 当前版本直接送审的阶段判断

关键脚本与参考

• 列文件：scripts/list_proposal_files.py
• 并行计划：scripts/build_parallel_vibe_plan.py
• 专家画像：references/expert_*.md
• 聚合规则：references/aggregation_rules.md
• 主提示模板：references/master_prompt_template.md

非目标

• 不负责改正文。
• 不负责模板、排版或编译问题。
• 不负责生成新的研究设计，只负责指出现有稿件的风险、优先级和修改方向。