ARIS grant-proposal 技能实战从研究想法到可提交的基金申请书KAKENHI / NSF / NSFC / ERC 等九大资助体系全覆盖【免费下载链接】Auto-claude-code-research-in-sleepARIS ⚔️ (Auto-Research-In-Sleep) — Lightweight Markdown-only skills for autonomous ML research: cross-model review loops, idea discovery, and experiment automation. No framework, no lock-in — works with Claude Code, Codex, OpenClaw, or any LLM agent.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/Auto-claude-code-research-in-sleep本文以 ARIS 仓库中 skills/grant-proposal/SKILL.md 为核心骨架展开。grant-proposal 技能把已验证的研究想法转化为结构完整、评审友好的基金申请书内置 KAKENHI日本、NSF美国、NSFC中国含面上/青年/优青/杰青/海外优青/重点、ERC欧盟、DFG德国、SNSF瑞士、ARC澳大利亚、NWO荷兰以及 GENERIC 通用格式。读完本文你将掌握该技能的运行常量、九大资助体系的差异化写作规范、风格参考— style-ref的可选用法、六阶段流水线文献定位 → 结构设计 → 章节起草 → 外部评审 → 修订输出、状态断点续跑机制以及它与idea-discovery/research-lit/novelty-check/research-review/paper-illustration等子技能的完整编排关系。一、技能定位与论文发表平行的资助轨道grant-proposal 技能解决的核心矛盾是论文论证已完成的工作结果 声明而基金申请书论证的是未来工作可行性 潜力。它把经过/idea-discovery验证过的研究想法组织成评审人视角下可读、可打分的申请书正文。在 ARIS 的整体工作流中grant-proposal 是一个并行分支不属于 Workflow 1→1.5→2→3 的线性管线。/idea-discovery产出验证后的想法之后用户有两条路┌→ /experiment-bridge → /auto-review-loop → /paper-writing (发表轨道) /idea-discovery ────┤ └→ /grant-proposal → [获得资助] → /experiment-bridge → ... (资助轨道)与发表轨道不同资助轨道强调先写申请、后做实验申请书本身是说服评审人给钱的论证文本其独特性在于叙事弧线设计、评审人导向的结构、预算理由说明、时间线规划以及各资助机构的特定格式skills/grant-proposal/SKILL.md。整个技能的流程骨架可以概括为一条调用链/research-lit → /novelty-check → [结构设计] → [起草] → /research-review → [修订] → GRANT_PROPOSAL.md (文献综述) (验证空白) (aims矩阵) (正文) (评审委员会) (修复) (完成!)二、运行常量与参数透传一条命令驱动的完整配置技能头部定义了一组可被参数覆盖的默认常量skills/grant-proposal/SKILL.md常量默认值说明GRANT_TYPEKAKENHI资助机构支持KAKENHI/NSF/NSFC/ERC/DFG/SNSF/ARC/NWO/GENERIC可用参数覆盖GRANT_SUBTYPEauto机构内部子类型如 KAKENHI 的Start-up/Wakate/Kiban-B从参数自动探测否则取最常见子类型REVIEWER_MODELgpt-6-astra经 Codex MCP 做提案评审的模型必须是 OpenAI 系列gpt-6-astra、o3、gpt-4o等OUTPUT_FORMATmarkdown输出格式支持markdown/latexLaTeX 在有对应模板时使用资助机构专属模板MAX_REVIEW_ROUNDS2定稿前最大外部评审-修订循环次数OUTPUT_DIRgrant-proposal/生成文件的目录LANGUAGEauto输出语言按资助类型自动探测KAKENHI→日语、NSF→英语、NSFC→中文、ERC→英语、DFG→英语或德语、SNSF→英语、ARC→英语、NWO→英语AUTO_PROCEEDfalse每个检查点默认等待用户明确确认申请书每个阶段都需要 PI 的判断仅当用户明确要求全自动时才置true参数可以直接通过—分隔符内联传递并透传给子技能skills/grant-proposal/SKILL.md/grant-proposal topic — KAKENHI Start-up, sources: zotero, arxiv download: true参数默认值说明透传给grant typeKAKENHI机构KAKENHI/NSF/NSFC/ERC/DFG/SNSF/ARC/NWO/GENERIC—grant subtypeauto子类型Start-up/Wakate/CAREER/Youth 等—output formatmarkdownmarkdown或latex—languageauto输出语言覆盖—max review rounds2外部评审循环次数—sourcesall文献来源→/research-litarxiv downloadfalse是否下载 arXiv PDF→/research-litreviewer modelgpt-6-astraCodex 评审模型→ Codex MCPauto proceedfalse是否跳过检查点—三、可选风格参考— style-ref: source默认关闭为让申请书在结构层面章节顺序倾向、段落长度、图表密度、引用风格向一份成功的既往提案或论文靠拢技能提供了— style-ref可选参数。该功能默认关闭——用户不传该参数时行为与之前完全一致skills/grant-proposal/SKILL.md。仅当$ARGUMENTS中出现— style-ref: source时起草前先执行辅助脚本解析参考源。仓库中对应的实现是 tools/extract_paper_style.py其 docstring 完整定义了与调用技能的契约tools/extract_paper_style.py支持源类型本地 TeX 目录、本地 TeX 文件、本地 PDF依赖pdftotext、arXiv IDarxiv:2501.12345或裸 ID 自动识别、http(s) URLOverleaf URL/项目 ID 一律拒绝——需先用/overleaf-sync克隆到本地再传本地路径tools/extract_paper_style.py 与_classify_source实现于 tools/extract_paper_style.py。退出码契约0表示成功缓存已写入缓存目录路径打印在 stdout 最后一行2表示缺少可选依赖如requests、pdftotext调用方可跳过并继续3表示源解析/网络/解析失败调用方必须中止提案tools/extract_paper_style.py。确定性缓存同源同缓存按sha256(source_input)[:16]组织于$ARIS_STYLE_REF_CACHE或~/.cache/aris-style-refs/包含source_manifest.json来源溯源与style_profile.md风格画像≤200 行仅含章节结构、分节字数、定理环境密度、图表密度、引用密度与风格、句长均值/中位数/p90、行内/行间公式比、题注习惯等统计信息绝不包含被复制句子、声明文字、作者名、具体数字结果见 tools/extract_paper_style.py。技能侧的严格规则skills/grant-proposal/SKILL.md与脚本契约一致仅用style_profile.md对齐段落长度倾向、图表预算与引用密度资助类型强制的章节顺序永远优先KAKENHI 的研究目的→研究計画・方法→準備状況、NSF 的 Intellectual Merit→Broader Impacts 等——机构模板优先风格参考只细化次要结构。绝不复制缓存可达内容中的提案正文、声明、愿景陈述或预算条目——参考物可能是他人已获资助的提案照搬语言有抄袭风险。绝不把— style-ref或缓存内容传给 GPT-6-Astra 评审子代理——提案必须凭自身质量被评判。这与仓库的跨模型评审独立协议一致见 skills/shared-references/reviewer-independence.md执行者只传文件路径与评审任务评审模型自行读取一手工件任何预先摘要、转述或解读都被视为主观干扰。四、九大资助体系规格对照机构模板优先技能把各机构的章节结构、子类型、语言、评审标准与文化规范做成规格表skills/grant-proposal/SKILL.md。这是申请书骨架的来源也是评审人判断是否外行的第一道门槛KAKENHI日本 JSPS章节研究目的、研究計画・方法、準備状況、人権の保護如适用子类型基盤研究 A/B/C、若手研究、研究活動スタート支援、国際共同研究、学術変革領域、挑戦的研究、DC1/DC2博士生语言日语技术术语可英语评审标准学術的重要性、独創性、研究計画の妥当性、研究遂行能力文化规范显式逐年里程碑Year 1/Year 2、预算理由融入计划、强调社会的意義、给出具体预期产出论文、数据集、参考 KAKEN 数据库中的相关受资助项目NSF美国章节Project Summary1 页、Project Description最多 15 页、References Cited、Biographical Sketch、Budget Justification、Data Management Plan子类型Standard Grant、CAREER、CRII、RAPID、EAGER语言英语评审标准Intellectual Merit、Broader Impacts文化规范Aim 1/2/3 结构、强烈期待初步数据、Broader Impacts 必须具体具体外展活动、扩大参与计划而非空泛的造福社会、有既往 NSF 资助需写 Results from Prior SupportNSFC中国国家自然科学基金章节立项依据、研究内容、研究目标、研究方案、可行性分析、创新性、预期成果、研究基础子类型面上项目强调科学问题与研究积累青年基金年龄 ≤35强调独立性与成长潜力优秀青年基金/优青≤38强调突出成就杰出青年基金/杰青≤45强调国际领先水平海外优青强调海外经历与回国贡献计划重点项目强调系统性深入研究语言中文评审标准科学意义、创新性、可行性、研究队伍文化规范重视国际前沿定位、详尽的可行性分析、明确引用申请人既往论文、研究基础部分是展示 PI 能力的关键ERC欧盟章节Extended Synopsis5 页、Scientific Proposal Part B215 页子类型Starting Grant博士毕业 2-7 年、Consolidator Grant7-12 年、Advanced Grant资深学者评审标准Ground-breaking nature、Methodology、PI track record文化规范强调高风险/高回报、方法学表格WP/deliverables/milestones、预期 Gantt 图、强 PI 叙事DFG德国SNSF瑞士ARC澳大利亚NWO荷兰DFGState of the Art、Objectives、Work Programme、Bibliography、CV语言英语或德语标准为科学质量/原创性/可行性/PI 资质SNSFSummary、Research Plan、Timetable、Budget语言英语标准为科学相关性/原创性/可行性/既往记录ARCProject Description、Feasibility、Benefit、Budget语言英语标准为研究质量/可行性/对澳大利亚的益处NWOSummary、Proposed Research、Knowledge Utilisation语言英语标准为科学质量/创新性/知识转化GENERIC通用兜底任意未列出的机构由用户在参数中提供章节名、页数限制与评审标准/grant-proposal topic — GENERIC, sections: Background|Methods|Impact, language: English五、六阶段工作流从解析参数到定稿输出完整流水线共六个阶段skills/grant-proposal/SKILL.md每个关键节点都设有强制检查点AUTO_PROCEEDfalse时阻塞等待用户确认。Phase 0参数解析与上下文收集从$ARGUMENTS提取四类信息研究方向/想法、资助类型科研費→KAKENHI、NSF→NSF、国自然→NSFC、基金→NSFC、子类型Start-up、若手、青年、CAREER、优青、海外优青、覆盖项输出格式、语言、评审轮数。随后从项目目录收集上下文优先级如下idea-stage/IDEA_REPORT.md来自/idea-discovery缺失时回退./IDEA_REPORT.md→refine-logs/FINAL_PROPOSAL.md来自/research-refine→refine-logs/EXPERIMENT_PLAN.md来自/experiment-plan→review-stage/AUTO_REVIEW.md来自/auto-review-loop既往评审反馈对基金是金矿缺失时回退根目录→NARRATIVE_REPORT.md/STORY.md→ 文献笔记 → 用户论文清单publications.md/cv.md/bio.md/CV.pdf→grant-proposal/GRANT_STATE.json断点续跑。上下文不足时按规则处理无研究想法→建议先跑/idea-discovery无文献综述→Phase 1 内联调用/research-lit无论文清单→PI 资质段落留[TODO: Add publications]占位符。Phase 1文献与领域定位调用/research-lit $ARGUMENTS做多源文献检索arXiv、Scholar、Zotero、本地 PDF并针对竞争性已受资助项目做 WebSearchKAKENHI→KAKEN 数据库、NSF→NSF Award Search、NSFC→国自然项目库识别竞争课题组及其近期论文。随后用/novelty-check验证空白是否真实存在并构建全文最重要的一句话——gap statementDespite progress in [X], [specific gap] remains unaddressed because [reason]. This proposal addresses this by [approach], which will [expected impact]. 检查点 1向用户呈现领域综述摘要与 gap statement等待确认后进入 Phase 2。Phase 2叙事结构与 Aims 设计先设计逻辑架构再动笔四件事定义 Specific Aims2-4 个每条满足独立有价值一个 Aim 失败其余仍产出可发表结果、逻辑相连Aim 1 使能 Aim 2、可交付物具体论文/数据集/工具/基准、预算与时间线内可行。构建 Claims-Aims-Evidence 矩阵| Aim | Key Claim | Preliminary Evidence | Proposed Validation | Risk Level | Deliverable | |-----|-----------|---------------------|--------------------|-----------:|-------------| | Aim 1 | [claim] | [pilot data, prior work] | [experiments] | LOW | [paper, dataset] | | Aim 2 | [claim] | [theoretical basis] | [experiments] | MEDIUM | [paper, tool] |设计叙事弧线——基金与论文的弧线根本不同Problem → Why Now → What We Propose → Why It Will Work → What We Will Deliver (而非: Problem → Method → Results → Implications)Problem存在什么空白、为何重要科学 社会Why Now哪些新发展新数据、新方法、新需求使当下是正确时机What We Propose具体 Aims 与路线Why It Will Work初步数据、PI 既往记录、团队专长、可行性论证What We Will Deliver具体产出、时间线、预期论文设计时间线与里程碑按年或按季度并调用/research-review以资助评审委员人设对结构做批判性反馈评估 Aims 独立性、叙事弧线、风险识别与时间线现实性找出评审人最担心的单一问题。 检查点 2最关键的检查点呈现完整结构gap、各 Aim 标题与风险、时间线、评审反馈用户可go、改结构、退回 Phase 1 或停止。Phase 3章节起草按机构模板逐节写完整散文而非提纲。起草顺序刻意优化叙事连贯性Specific Aims/研究目的先写最后打磨→ Background/Significance/State of the Art → 研究计划与方法逐 Aim 带可行性论证→ 图表 → 时间线与里程碑 → PI 资质/準備状況 → 预算理由只写叙事金额留[AMOUNT]占位符→ 社会影响如机构要求。图表是基金的利器建议三张全体構成図Aims 关系 共享资源 产出最重要的一张、実験パラダイム図、年次計画 Gantt 图。出版级图调用/paper-illustration简单流程图/Gantt 直接生成 SVG 或 matplotlib。 图检查点询问用户要哪几张只生成被点名的。各机构起草细则节选KAKENHI 用である調正式学术日语、逐年内包预算理由、强调社会的意義NSF 用直接清晰英语、每 Aim 带初步数据段、Broader Impacts 必须具体NSFC 立项依据定位国际前沿、创新性列出编号创新点、研究基础引用 PI 本人论文尽量带 IF 与引用数、可行性分析覆盖技术/队伍/时间/条件四维ERC 写高风险/高回报叙事、Extended Synopsis 自洽有力、含 Work Package 表与 Gantt。Phase 4外部评审对完整草稿调用/research-review让 GPT-6-Astra 以 xhigh 推理扮演该机构评审委员按官方标准给每节打 1-5 分、找出致命缺陷、给出资助/修改/拒稿建议、输出按严重度排序的行动项全部存入grant-proposal/GRANT_REVIEW.md。评审通过 Codex MCP 完成时遵循仓库测试所固化的路径优先模式tests/test_mainline_large_payload_prompts.py 验证了grant-proposal/codex_panel_review_bundle_round_1.md与grant-proposal/codex_panel_review_bundle_round_N.md的 bundle 约定先写评审 bundle 文件含评审标准 提案绝对路径再把 MCP 提示保持极短mcp__codex__codex-reply: threadId: [from Phase 2] # 继承线程的模型/努力级别不要重发 prompt: | Read the grant review bundle at absolute path to grant-proposal/codex_panel_review_bundle_round_1.md and follow all instructions in it.Round 2 复用同一线程与同一短提示模式bundle 内含变更日志、需检查的 diff/文件路径与当前提案绝对路径聚焦Round 1 的 CRITICAL 与 MAJOR 问题是否已解决。⚠️ 降级路径若mcp__codex__codex不可用无 OpenAI API key跳过外部评审在GRANT_REVIEW.md注明External review skipped — no Codex MCP available. Consider running/auto-review-loop-llmseparately.提案在无外部评审下仍可使用。Phase 5修订与输出把评审反馈按严重度分级CRITICAL致命缺陷立即修、MAJOR显著弱点提交前必修、MINOR锦上添花有余力再修。实施 CRITICAL 与 MAJOR 修复若MAX_REVIEW_ROUNDS 1经mcp__codex__codex-reply再提交一轮。Markdown 输出目录结构默认grant-proposal/ ├── GRANT_PROPOSAL.md # 完整提案含全部章节 ├── GRANT_REVIEW.md # 评审历史与反馈 ├── GRANT_STATE.json # 状态持久化文件 ├── figures/ # 生成的图表如有 └── references.bib # 文献库如使用了引用LaTeX 输出结构OUTPUT_FORMAT latex时main.tex主文件 sections/下的aims.tex、background.tex、research_plan.tex、timeline.tex、pi_qualification.tex、budget.texreferences.bibfigures/。定稿自检清单节选所有机构必需章节齐全、gap statement 清晰且靠前出现、每个 Aim 独立且逻辑相连、时间线含逐年里程碑、预算用[AMOUNT]占位不编数字、语言匹配机构、除 PI 个人信息外无遗留[TODO]、引用真实无幻觉引用、评审反馈已处理。六、状态持久化长任务防上下文压缩的断点续跑基金申请起草是长任务可能触发上下文压缩。技能在每个阶段结束时把状态写入grant-proposal/GRANT_STATE.json{ phase: 2, grant_type: KAKENHI, grant_subtype: Start-up, language: Japanese, codex_thread_id: 019cfcf4-..., gap_statement: ..., aims_count: 3, status: in_progress, timestamp: 2026-03-18T15:00:00 }调用时检查该文件不存在或status: completed→ 全新开始in_progress且 24 小时内 → 从保存阶段恢复读GRANT_PROPOSAL.md与GRANT_REVIEW.md恢复上下文超过 24 小时 → 视为过期状态全新开始。完成时置status: completed。该 24 小时过期阈值与仓库的 skills/shared-references/output-versioning.md 中陈旧状态检测协议一致默认阈值 24 小时auto-review-loop、research-refine同样采用 24h。输出文件的版本管理同样遵循该协议可被覆盖的文件如GRANT_PROPOSAL.md先写时间戳副本{FILENAME}_{YYYYMMDD_HHmmss}.md再写固定名最新副本下游技能只读固定名文件。七、关键红线基金 ≠ 论文且绝不编造技能把以下规则列为硬约束skills/grant-proposal/SKILL.md这是基金申请区别于论文写作的根本纪律不编造预算金额只写叙事性预算理由具体金额一律留[AMOUNT]占位符交用户填写。不编造 PI 信息无论文清单时留[TODO: Add publications]绝不虚构论文、资助或资历。不幻觉引用只用文献综述得到的引用不确定的标注[VERIFY]。基金 ≠ 论文强调我们将做什么与为何可行而非我们发现了什么。Aims 必须独立有价值Aim 2 失败时 Aim 1 与 Aim 3 仍应产出可发表结果。初步数据去风险纳入任何预实验、既有数据集或既往论文来证明可行性。评审人导向的结构关键句加粗、编号列表清晰让评审人省力。文化规范缺失即红旗KAKENHI 缺社会的意義、NSF 缺 Broader Impacts、NSFC 缺国际前沿定位都是评审人眼中的警示。大文件处理Write 因体积失败时立即改用cat EOF file分块写入静默执行不询问。飞书通知可选存在~/.claude/feishu.json时每个阶段转换发checkpoint、最终输出发pipeline_done文件不存在则静默跳过。八、子技能编排与输出协议技能依赖四个子技能skills/grant-proposal/SKILL.md子技能阶段用途/research-lit1文献综述如尚未完成入口见 skills/research-lit/SKILL.md/novelty-check1验证空白真实存在入口见 skills/novelty-check/SKILL.md/research-review2, 4结构评审 全文评审/paper-illustration3生成提案图表可选资助轨道完整链路本技能的主用例/idea-discovery direction ← Workflow 1: 找到已验证想法 /research-refine idea ← 打磨方法 /grant-proposal idea — KAKENHI ← 本技能写基金申请书 ← [提交并获资助] /experiment-bridge ← 带资助实施实验 /auto-review-loop results ← Workflow 2: 迭代至可提交 /paper-writing ← Workflow 3: 写论文发表轨道跳过本技能/idea-discovery → /experiment-bridge → /auto-review-loop → /paper-writing → submit。所有输出文件遵循三项共享协议skills/grant-proposal/SKILL.md输出版本化协议skills/shared-references/output-versioning.md——先写时间戳文件再复制为固定名、输出清单协议skills/shared-references/output-manifest.md——运行产出超过 15 个工件时在MANIFEST.md逐条登记未达阈值不建清单避免重复索引、输出语言协议skills/shared-references/output-language.md——尊重项目的语言设置。九、从源码看实现支撑几个关键机制在仓库源码中有直接印证风格参考解析链技能脚本先经规范严格安全链解析$STYLE_HELPER依次尝试.aris/tools/、tools/、$ARIS_REPO/tools/并可从.aris/installed-skills.txt或~/.aris/repo恢复仓库根见 skills/grant-proposal/SKILL.md解析失败即中止——保证用户点名要的风格参考必须被满足。底层实现 tools/extract_paper_style.py 对 TeX 源统计章节结构、定理环境密度、图表密度、引用密度与风格、句长分位数、公式行内/行间比等_profile_from_tex实现于 tools/extract_paper_style.py对 PDF/HTML 源则做尽力而为的启发式画像_profile_from_texttools/extract_paper_style.py。评审 bundle 约定测试 tests/test_mainline_large_payload_prompts.py 断言了主流程技能含 grant-proposal在把大载荷交给 Codex 时必须使用bundle 文件 极短路径提示模式避免在 MCP 提示中内联大段正文——这既保护提示长度也符合 skills/shared-references/reviewer-independence.md 的评审人自行读取一手工件原则。技能目录docs 侧的技能清单 docs/SKILLS_CATALOG.md 将/grant-proposal登记为结构化基金申请书起草——KAKENHI (JP)、NSF (US)、NSFC (CN含面上/青年/优青/杰青/海优/重点)、ERC (EU)、DFG (DE) 等与技能头部 description 完全一致。结语一条命令九套体系grant-proposal 的核心价值在于把写基金这件高度依赖机构知识与评审心理的复杂任务折叠成一条可参数化的命令与六个带检查点的阶段。它不替你决定研究方向那属于/idea-discovery不替你编造预算与资历那是硬红线而是把从已验证想法到评审可读申请书之间的全部机械化劳动——文献定位、gap 论证、Aims 设计、机构格式、外部评审、修订闭环、断点续跑——交给可复现的流水线让 PI 把精力留在最需要人类判断的地方结构决策与最终数字。上手方式确认idea-stage/IDEA_REPORT.md或refine-logs/FINAL_PROPOSAL.md就绪后直接运行/grant-proposal 你的研究方向 — KAKENHI 若手或替换任意支持的机构并在每个检查点给出你的判断即可。【免费下载链接】Auto-claude-code-research-in-sleepARIS ⚔️ (Auto-Research-In-Sleep) — Lightweight Markdown-only skills for autonomous ML research: cross-model review loops, idea discovery, and experiment automation. No framework, no lock-in — works with Claude Code, Codex, OpenClaw, or any LLM agent.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/Auto-claude-code-research-in-sleep创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
