ChineseResearchLaTeX

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  • License — License: MIT
  • Description — Repository has a description
  • Active repo — Last push 1 days ago
  • Community trust — 1341 GitHub stars
Code Gecti
  • Code scan — Scanned 12 files during light audit, no dangerous patterns found
Permissions Gecti
  • Permissions — No dangerous permissions requested

Bu listing icin henuz AI raporu yok.

SUMMARY

中国科研常用LaTeX模板集

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中国科研常用 LaTeX 模板集

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🤝 打造最适合中国研究者的科研文档 AI Agent,让天下没有难写的国自然标书、SCI 论文、毕业论文、学术简历!🚀

我们备受关注:

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2026年国自然基金申请基本已经收尾。v4是为2027年及以后的国自然申请做准备。如果您有2026年申请的需要,请使用v3。不便之处,敬请谅解!


⚠️ 免责和安全性声明

使用本项目前,务必仔细阅读完整声明文档。请保证您在充分了解相关风险的情况下使用本项目。

如果您确定使用本项目,必须先拥有足够的AI算力。 具体见我的博客文章: AI入门系列 如何获得vibe coding相关的AI算力 - Bensz

创作不易,如果这个项目对您有帮助,请转发、种草、 ⭐ Star、或者捐赠我们,感谢支持!

捐赠码

✨ 概览

2024-2025 年,AI 辅助开发迎来了真正的范式转移。2023 年,GitHub Copilot 普及了 AI 代码补全,但 AI 仍处于"被动响应"角色。2024 年初,Cursor 率先将 AI 转变为"主动协作伙伴",引入 AI 原生开发环境。随后,ManusWindsurf 等产品持续推动多 Agent 协作和深度 IDE 集成。到了 2024 年末,Claude CodeOpenAI Codex CLI 将这一理念带入命令行领域,实现了真正的"AI 作为第一公民"。这一演进背后的核心理念被称为 Vibe Coding——AI 不再是工具,而是合作伙伴。传统模式下,人类写代码、AI 补全,指令是单向的、生成是一次性的。而在 Vibe Coding 模式下,AI 主动规划并执行任务,人类负责监督和决策;双方通过双向对话持续迭代优化,AI 成为真正的"合作开发者"。

🔥 科研写作正从纯手工转向这种人机协作模式(我称之为 Vibe Writing

AI 负责格式对齐、参考文献管理、章节重构、中英双语内容同步等机械性工作,人类则专注研究设计、学术观点、创新提炼等创造性思维。为适应这一变革,本项目基于 Vibe Coding 理念重构:AI 智能分析模板结构并自动识别需要优化的样式模块,提出优化方案后由人类审核决策,AI 执行并自动编译测试,人类把控最终质量。同时,项目构建了可扩展的 Agent Skills 体系,支持灵活组合与升级,从而在"AI 辅助科研写作与科研表达"这一任务里充分地压榨 AI 的智能。更重要的是,斯坦福大学《2025年AI指数报告》显示 LLM 能力正以超越摩尔定律的速度指数级进化,核心基准测试分数一年内飙升 67.3 个百分点,编码任务通过率从 4.4% 跃升至 71.7%——这意味着本项目的价值将随模型能力增长而持续放大,今天 AI 能帮你完成格式对齐,明天就能协助观点提炼、逻辑重构与对外展示材料整理。

本项目的核心特性

  • 🤖 AI 驱动:智能模板规划、自动样式对齐、代码审查测试
  • 🧩 模块化技能:可扩展的 AI 技能体系,支持灵活组合与升级
  • 👥 人机协作:AI 处理机械任务,人类聚焦创意与决策
  • 🔬 科研导向:专为国自然标书、SCI 论文、毕业论文、学术简历等科研文档场景深度优化
  • 🚀 未来可期:随 AI 能力指数级增长,项目价值持续放大
项目海报

👥 社区支持

💡 温馨提示:如需报告 Bug 或提交功能建议,请通过 GitHub Issues 提交,以便更好地跟踪和管理。
🛠️ 开发者协作:如需贡献代码、模板或脚本,请先阅读 开发者贡献规范。本项目默认采用“先提 Issue、获维护者确认后再提 PR”的流程。

欢迎关注 Bensz Channel,与其他用户交流经验、分享心得!无论您是对以下哪个话题感兴趣,都欢迎扫码加入:

  • 📚 科研写作:LaTeX 使用、论文写作、标书撰写
  • 📝 国自然标书:申请经验、模板使用、格式优化
  • 🤖 AI Agents:智能代理开发、技能体系搭建
  • 🔌 API 使用:模型调用、API 配置、成本优化
  • Vibe Coding/Writing:AI 辅助编程与写作,人机协作式创作

另外,我们还有非常详尽、免费的视频/文字教程,请按需食用:


开发者2027寄语

从第一个国自然模板发布至今,这个项目始终在回答同一个问题:如何让中国科研人用更少的精力,写出更好的 LaTeX 文档?

我的目标是在 2027 年 2 月前发布稳定版本 🎯,全面支持四条文档主线,并将 Vibe Writing 贯穿始终——不再只是"提供模板",而是让 AI 真正参与你的写作过程。

第一,重构国自然模板体系。 🔧 现有模板已经服务了大量用户,但底层结构积累了不少历史包袱。我将对国自然系列模板进行一次彻底重构——清理冗余宏包、统一接口设计、优化编译稳定性——配套完整的 Vibe Writing 工作流,让标书写作从"填模板"升级为"和 AI 一起打磨每一句话"。

第二,持续扩展期刊论文写作能力。 📄 科研不只是申基金,更多时候是写论文。仓库中首个面向 SCI 期刊的公共包与示例项目已经落地。接下来我会继续扩展更多论文风格与工作流,但现在已经可以用这条链路完成 PDF + DOCX 双输出的论文模板写作。

第三,新增毕业论文写作能力。 🎓 无数同学在毕业季为格式焦头烂额。现在首批毕业论文公共包与双示例项目已经落地。它们先完成了与私有源稿的像素级验收,再被重写为公开可分享的演示内容,后续会继续扩展更多学校与学位类型。

第四,补齐科研表达链路中的学术简历。 🧑‍🔬 科研工作不只发生在投稿和申报里,还发生在申请职位、出站、学术交流、实验室主页更新这些高频场景里。bensz-cvcv-01 的意义,就是把“中英文双语简历 + 公开演示版本 + 像素级验收”也纳入这套统一工程体系,而不是继续靠零散私有模板和手工改格式来维持。

四条主线,一个截止日期,一套方法论:2027 年 2 月,ChineseResearchLaTeX 将成为真正覆盖中国科研全链条的 LaTeX + Vibe Writing 平台 🚀——国自然、期刊论文、毕业论文、学术简历,一个项目全搞定。

如果这个项目对你有帮助,请分享给身边还在和 Word 格式较劲的同学和同事 🙏——让更多人少走弯路,是我持续更新最大的动力!


🔗 镜像站


📋 模板列表

⚠️ 建议优先使用下表中的最新正式 zip 下载包。 该列表由 GitHub Actions 每小时自动检查一次,也支持手动触发同步。
当前同步源:huangwb8/[email protected],发布时间:2026-03-25 07:37(UTC+8)。

NSFC 模板

当前主线,优先面向正式申报与 Overleaf 打包分发。

模板 状态 标准包 Overleaf 包
青年 C ✅ 已发布 下载(2.24 MB) 下载(9.19 MB)
面上 ✅ 已发布 下载(0.96 MB) 下载(7.91 MB)
地区 ✅ 已发布 下载(2.26 MB) 下载(9.21 MB)

SCI 论文模板

公共包 + 示例项目已落地,支持 PDF / DOCX 双输出。
SCI 模板通常需要按期刊规范或既有 Word 稿件做个性化定制;如有这类需求,建议提交 SCI 论文模板定制需求

模板 状态 标准包 Overleaf 包
paper-sci-01 ✅ 已发布 下载(0.37 MB) 下载(0.37 MB)

毕业论文模板

公共包 + 示例项目已落地,支持 PDF 输出与像素级验收。
毕业论文模板通常需要按学校、学院或学位规范做个性化定制;如有这类需求,建议提交 毕业论文模板定制需求

模板 院校 学位 标准包 Overleaf 包
thesis-nju-master 南京大学 硕士 暂未发布 暂未发布
thesis-smu-master 南方医科大学 硕士 下载(0.54 MB) 下载(0.56 MB)
thesis-sysu-doctor 中山大学 博士 下载(0.55 MB) 下载(1.02 MB)
thesis-ucas-doctor 中国科学院大学 博士 下载(0.41 MB) 下载(0.88 MB)

简历模板

公共包 + 示例项目已落地,支持中英文 PDF 输出与像素级验收。

模板 状态 标准包 Overleaf 包
cv-01 ✅ 已发布 下载(1.99 MB) 下载(40.0 MB)

🚀 环境

LaTex版本

  • 测试平台:Windows / macOS / Overleaf
  • LaTeX 发行版:TeX Live(推荐)或 MacTeX
  • 编译器必须使用 XeLaTeX(Overleaf 上请在 Menu → Compiler 中选择 XeLaTeX)
  • 编译顺序xelatex -> bibtex -> xelatex -> xelatex

工作软件

  • VS Code + LaTeX Workshop:本地开发的最佳选择,充分发挥 Vibe Coding 工具的超强能力
  • projects/ 下每个示例项目都自带与目录同名的 *.code-workspace.vscode/settings.json 与项目级 scripts/latex_workshop_build.lua;本地开发时,建议直接用该工作区文件打开项目,让 LaTeX Workshop 通过 texlua 自动转调项目内置的 Python 构建 wrapper
  • Claude Code / OpenAI Codex CLI(VS Code 插件):最佳选择,AI 辅助写作,与本项目的 AI 技能完美配合。VS Code 扩展市场搜索"Claude Code"或"OpenAI Codex"即可安装。macOS 已成为 AI 时代开发首选操作系统,体验最佳;Windows 用户建议使用 WSL(Windows Subsystem for Linux)环境以获得更稳定的性能。
  • 由于在本地使用 Vibe Coding 的体验很好,因此不推荐在 Overleaf 等在线平台使用本模板。但本项目仍会持续支持 Overleaf 平台,以满足一些小众用户的需求。
  • Overleaf 专用 zip 会将公共包运行时统一整理到项目根目录下的 styles/,并裁剪掉 VS Code 配置、构建脚本、示例 PDF/DOCX、Word 模板与其它非当前模板必需文件,保证结构更干净、上传后更直接。

VS Code 工作区

  • 打开 projects/* 项目时,优先使用项目自带的 <项目名>.code-workspace
  • .vscode/settings.json 已预先固定 LaTeX Workshop 的构建链路,中间文件默认进入 .latex-cache/
  • 当前固定配置默认通过 texlua 调用项目内 scripts/latex_workshop_build.lua,由后者自动寻找可用的 Python 3 解释器并转调 scripts/*_build.py,以兼容 macOS / Linux / Windows
  • 维护者如需统一更新这些配置,请在仓库根目录运行 python scripts/sync_vscode_configs.py

AI 模型配置建议

工具 推荐模型 适用场景
Codex CLI GPT-5.4 High 执行计划、复杂任务、长上下文、高质量输出、指令遵循好、速度较慢但相对便宜
Claude Code Claude 4.6 Opus + thinking 规划/执行计划、复杂任务、高质量输出、速度较快但较昂贵、更加符合人类偏好
Codex CLI GPT-5.4 Medium 轻至中量调整、格式修复;指令遵循不错、全局把控力尚可
Claude Code Claude Sonnet 4.6 + thinking 规划计划、轻至中量调整、格式修复
Claude Code Claude Haiku 4.5 Git-commit、简单任务

LaTeX 包安装

依赖配置 Python 3 环境

本项目 packages/ 目录维护了以下可安装的 LaTeX 公共包,支持指定 1 个或多个包安装:

包名 说明
bensz-fonts 共享字体基础包——集中托管字体资产并提供统一字体 API
bensz-nsfc NSFC 公共包——三套国自然模板的共享样式基础
bensz-paper SCI 论文公共包——支持 PDF / DOCX 双输出
bensz-thesis 毕业论文公共包——支持硕士/博士论文模板与像素级验收脚本
bensz-cv 学术简历公共包——支持中英文简历模板与像素级验收脚本

方法一(推荐):远程 AI 自主规划安装

Claude CodeOpenAI Codex 中输入以下 Prompt

安装 https://github.com/huangwb8/ChineseResearchLaTeX/tree/main/packages 里所有的包(最新稳定版)。

AI 会自动联网访问项目文档了解安装方式并完成安装。小白专用,省力省心!

方法二:远程硬编码安装

💡 --ref 参数支持版本 tag(如 v4.0.1)或分支名(如 main),默认为 main

直接远程下载安装脚本并执行:

安装器会优先自动探测 kpsewhichmktexlsrtexhashinitexmf 的实际位置,并兼容 macOS / Linux / Windows 常见的 TeX Live / MiKTeX 安装目录。若你的 TeX 没有加入 PATH,或希望安装到自定义 texmf 树,可显式追加 --texmfhome <路径>

macOS / Linux / WSL:

# 默认安装所有公共包
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/huangwb8/ChineseResearchLaTeX/main/scripts/install.py \
  | python3 - install

# 安装多个包
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/huangwb8/ChineseResearchLaTeX/main/scripts/install.py \
  | python3 - install --packages bensz-nsfc,bensz-paper,bensz-thesis,bensz-cv

# 中国大陆可显式切换到 Gitee 镜像下载包体
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/huangwb8/ChineseResearchLaTeX/main/scripts/install.py \
  | python3 - install --packages bensz-cv --mirror gitee

# 如果目标版本和已安装版本一致,安装器会自动跳过;需要覆盖时显式加 --force
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/huangwb8/ChineseResearchLaTeX/main/scripts/install.py \
  | python3 - install --force

Windows PowerShell:

(Invoke-WebRequest -Uri 'https://raw.githubusercontent.com/huangwb8/ChineseResearchLaTeX/main/scripts/install.py' `
  -UseBasicParsing).Content | python - install

如果你的 Windows 安装了官方 Python Launcher,也可以把上面的 python - 换成 py -3 -。若直接提示 No installed python found!,通常说明当前机器没有可用的 py 启动器,或 Python 尚未正确安装到命令行环境。

如需显式覆盖安装目录,可参考:

(Invoke-WebRequest -Uri 'https://raw.githubusercontent.com/huangwb8/ChineseResearchLaTeX/main/scripts/install.py' `
  -UseBasicParsing).Content | python - install --texmfhome "$HOME\\texmf"

查看所有支持的包:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/huangwb8/ChineseResearchLaTeX/main/scripts/install.py \
  | python3 - list

方法三:本地硬编码安装

💡 --ref 参数支持版本 tag(如 v4.0.1)或分支名(如 main),默认为 main

适用于已将仓库克隆到本地的场景。首先克隆仓库:

git clone https://github.com/huangwb8/ChineseResearchLaTeX.git
cd ChineseResearchLaTeX

然后在仓库根目录执行:

# 默认安装所有公共包
python3 scripts/install.py install

# 安装多个包
python3 scripts/install.py install --packages bensz-nsfc,bensz-paper,bensz-thesis,bensz-cv

# 单独安装共享字体基础包
python3 scripts/install.py install --packages bensz-fonts

# 如果目标版本和已安装版本一致,会自动跳过;需要覆盖时显式加 --force
python3 scripts/install.py install --force

# 使用 Gitee 镜像下载包体
python3 scripts/install.py install --packages bensz-paper --mirror gitee

# 查看所有支持的包
python3 scripts/install.py list

其中 bensz-nsfcbensz-paperbensz-thesisbensz-cv 现都带包级版本管理/激活能力;普通用户仍建议优先走根级统一安装器,如需直接切换或回退某个公共包版本,可再调用各包自己的安装器,例如:

python packages/bensz-paper/scripts/package/install.py install --ref main
python packages/bensz-paper/scripts/package/install.py rollback
python packages/bensz-thesis/scripts/package/install.py check
python packages/bensz-cv/scripts/package/install.py use --ref v4.0.0

这些包级安装器的缓存与状态文件现统一收口到 ~/.ChineseResearchLaTeX/<package>/,例如 ~/.ChineseResearchLaTeX/bensz-paper/,避免在用户主目录散落多个顶级隐藏目录。

LaTeX 模板编译

可以手动在 VSCode 里编译,也可以使用统一的 Python 渲染器生成 PDF。

NSFC 模板

适用于 projects/NSFC_*

python packages/bensz-nsfc/scripts/nsfc_project_tool.py build --project-dir projects/NSFC_Young

SCI 论文模板

适用于 projects/paper-*,支持 PDF + DOCX 双输出:

  • 正文默认维护在 extraTex/**/*.tex;DOCX 导出只在运行期临时生成 Markdown,不再保存第二份正文源文件
python packages/bensz-paper/scripts/paper_project_tool.py build --project-dir projects/paper-sci-01

毕业论文模板

适用于 projects/thesis-*

python packages/bensz-thesis/scripts/thesis_project_tool.py build --project-dir projects/thesis-nju-master
python packages/bensz-thesis/scripts/thesis_project_tool.py build --project-dir projects/thesis-nju-master --tex-file baseline.tex
python packages/bensz-thesis/scripts/thesis_project_tool.py build --project-dir projects/thesis-nju-master --tex-file editable.tex
python packages/bensz-thesis/scripts/thesis_project_tool.py build --project-dir projects/thesis-sysu-doctor
python packages/bensz-thesis/scripts/thesis_project_tool.py build --project-dir projects/thesis-ucas-doctor

简历模板

适用于 projects/cv-*,支持中英文 PDF 双输出与像素级比较:

python packages/bensz-cv/scripts/cv_project_tool.py build --project-dir projects/cv-01 --variant all

🤖 Skills

⚠️ 注意:标记为 🚧 开发中 的 skill 暂时不建议小白用户使用,因为它们往往还没有被充分地测试,功能和安全性没有保障。与标书模板不同,Skills建议直接使用仓库里最新的版本。

项目内置多个符合 我预定义规范 的强大 Skills,辅助 LaTeX 写作和模板优化。兼容 Claude Code、OpenAI Codex、Cursor、GitHub Actions、VS Code! 通过灵活运用 skills,加上多轮对话进行优化,才能保证最佳效果。详细使用说明和 Prompt 模板skills/README.md

⚡ 安装/更新

方法一:一键快速安装/更新

平台 命令
macOS / Linux / WSL curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/huangwb8/skills/main/@install/install.sh | bash
Windows PowerShell irm https://raw.githubusercontent.com/huangwb8/skills/main/@install/install.ps1 | iex

方法二:本地硬编码安装/更新

git clone https://github.com/huangwb8/skills.git && 
  git clone https://github.com/huangwb8/ChineseResearchLaTeX.git && 
  cd skills &&
  python3 install-bensz-skills/scripts/install.py --source ../ChineseResearchLaTeX/skills

方法三:远程对话式安装/更新

git clone https://github.com/huangwb8/skills.git && 
  cd skills &&
  python3 install-bensz-skills/scripts/install.py --remote --check

🧩 技能生态系统

本项目提供多个 AI 技能,覆盖文献调研、模板迁移、标书写作与模板开发等协作场景。

说明:

  • make-latex-model 是当前正式名称,兼容旧写法 make_latex_model
  • transfer-old-latex-to-new 是当前正式名称,兼容历史别名 migrating-latex-templates

📚 文献调研阶段

  • get-review-theme:主题提取(从文件/图片/URL/自然语言描述提取结构化综述主题)
  • systematic-literature-review:系统综述(AI 自定检索词,多源检索→去重→AI 逐篇阅读并评分,生成专家级综述;多源降级、摘要补齐、检索质量评估与可视化)
  • check-review-alignment:引用核查(AI 检查综述正文引用与文献内容的语义一致性,减少幻觉引用)

📋 标书准备与模板迁移阶段

  • guide-updater:指南优化(基于文献综述结果优化项目指南,明确研究方向和亮点)
  • transfer-old-latex-to-new:模板迁移与重构编排(把旧项目、旧模板或多源材料接入当前 ChineseResearchLaTeX 结构)

✍️ 标书写作阶段

  • nsfc-justification-writer:理论创新导向的立项依据写作(适用于各类科研基金申请书),构建"价值与必要性 → 现状与不足 → 科学问题/科学假设 → 切入点"四段闭环叙事,识别并改写"绝对化/填补空白"等高风险表述,防止用方法学术语稀释科学问题主线
  • nsfc-research-content-writer:研究内容编排,同步生成"研究内容 + 特色与创新 + 三年年度计划",确保子目标带"指标/对照/验证方案"三件套,创新点用"相对坐标系"表达
  • nsfc-research-foundation-writer:研究基础编排,同步生成"研究基础 + 工作条件 + 风险应对措施",用"证据链 + 条件对位 + 风险预案"证明项目可行性
  • nsfc-roadmap:从 NSFC 标书自动生成可打印、A4 可读的技术路线图,输出 .drawio 可编辑源文件与 .svg/.png/.pdf 渲染结果,默认纯 AI 规划 + 多轮评估-优化(模板仅作可选参考)
  • nsfc-schematic:将标书中的研究机制、算法架构、模块关系转成原理图/机制图,输出 .drawio 源文件与 .svg/.png 渲染结果,支持分组结构、正交路由与多轮自检优化
  • nsfc-abstract:标题建议 + 中英文摘要生成(默认 1 个推荐标题 + 5 个候选标题及理由;中文≤400字含标点;英文≤4000字符含标点;英文为中文的忠实翻译,不新增信息;输出写入工作目录 NSFC-ABSTRACTS.md
  • nsfc-code:申请代码推荐(只读读取标书正文 + 2026 申请代码推荐库,输出 5 组主/次代码与理由,写入 NSFC-CODE-vYYYYMMDDHHmm.md)。写完标书时再用。
  • nsfc-budget:根据标书正文与补充材料生成预算说明书 LaTeX 项目与 budget.pdf,默认将所有中间过程隔离在工作目录 .nsfc-budget/

🎯 质量保障

  • nsfc-qc:标书只读质量控制(多线程并行检查文风生硬、引用真伪与一致性、篇幅与结构分布、逻辑清晰度等;缩写预检按实际渲染顺序做全文级注册表检查,输出标准化 QC 报告)
  • nsfc-ref-alignment:参考文献与正文引用一致性核查(只读),检查 bibkey 是否存在、BibTeX 字段完备性与格式,并生成结构化输入供 AI 逐条评估"引用-语义"是否匹配
  • nsfc-reviewers:模拟领域专家视角对 NSFC 标书进行多维度评审(创新性/可行性/基础与团队等),输出分级问题(P0/P1/P2)与可执行修改建议,并默认给出“基于当前版本直接送审”的函评/会评 给过 / 不给过 判断;每组固定 7 位专家,默认 3 组、最多 5 组,兼顾评审稳定性与调用成本;若方案偏弱与基金资助额度有关,会额外说明“受资助额度限制”及理想完整版设计
  • nsfc-length-aligner:篇幅对齐(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)
  • nsfc-humanization:去 AI 机器味(使标书文本读起来像资深领域专家亲笔撰写,而非 AI 生成)

🔧 模板开发阶段(开发者专用,普通用户可忽略)

  • make-latex-model:模板落地与高保真对齐(支持 NSFC / paper / thesis / cv 四条产品线,先按当前 packages/ + projects/ 分层选对修改位置;若必须改公共包,会先生成受影响模板回归计划;NSFC 专项工具仅在明确的 NSFC 参数对齐任务中按需使用)
  • complete-example:示例生成(智能示例生成和补全)
技能 版本 类型 功能 状态
make-latex-model v3.1.2 🔧 开发 面向 ChineseResearchLaTeX 全仓库的模板落地与高保真对齐(正式名;兼容旧写法 make_latex_model ✅ 稳定
complete-example v1.4.1 🔧 开发 智能示例生成和补全 ✅ 稳定
transfer-old-latex-to-new v2.0.0 📝 日常 模板迁移与重构编排,支持任意输入并由 AI 自主决定输出(正式名;兼容 migrating-latex-templates ✅ 稳定
systematic-literature-review v1.0.9 📝 日常 令人印象深刻的精准、全面的专家级综述 ✅ 稳定
check-review-alignment v1.0.2 📝 日常 综述引用语义一致性检查 ✅ 稳定
get-review-theme v1.0.0 📝 日常 结构化综述主题提取 ✅ 稳定
guide-updater v1.0.0 📝 日常 项目指南优化与写作规范沉淀 ✅ 稳定
nsfc-code v1.0.0 📝 日常 NSFC 申请代码推荐(5 组 code1/code2 + 理由,只读) ✅ 稳定
nsfc-abstract v1.0.0 📝 日常 标题建议 + NSFC 中英文摘要生成(中文≤400字;英文≤4000字符) ✅ 稳定
nsfc-budget v0.1.1 📝 日常 NSFC 预算说明书生成(LaTeX 项目 + budget.pdf 🚧 开发中
nsfc-justification-writer v1.0.0 📝 日常 理论创新导向的立项依据写作 ✅ 稳定
nsfc-research-content-writer v1.0.0 📝 日常 NSFC 研究内容编排写作 ✅ 稳定
nsfc-research-foundation-writer v0.1.1 📝 日常 NSFC 研究基础编排写作 🚧 开发中
nsfc-roadmap v1.0.5 📝 日常 NSFC 技术路线图生成(.drawio → .svg/.png/.pdf) ✅ 稳定
nsfc-schematic v1.0.5 📝 日常 NSFC 原理图/机制图生成(.drawio → .svg/.png/.pdf) ✅ 稳定
nsfc-qc v1.2.0 📝 日常 NSFC 标书只读质量控制(多线程检查文风/引用/篇幅/逻辑 + 全文级缩写注册表 QC) ✅ 稳定
nsfc-ref-alignment v0.1.1 📝 日常 NSFC 参考文献与正文引用一致性核查(只读) 🚧 开发中
nsfc-reviewers v1.4.0 📝 日常 NSFC 标书多专家多维度评审模拟(默认 3 组、最多 5 组,含函评/会评给不过判断与资助约束识别) ✅ 稳定
nsfc-length-aligner v0.3.1 📝 日常 NSFC 标书篇幅对齐(检查差距 → 扩写/压缩到达标) 🚧 开发中
nsfc-humanization v1.0.0 📝 日常 去 AI 机器味,使标书读起来像专家亲笔撰写 ✅ 稳定

👨‍💻 维护者

@huangwb8


©️ 许可证

本项目采用 MIT License


🤝 商务合作

我们诚挚邀请智谱清言团队及各类 AI 服务商、云服务提供商、科研机构等相关方洽谈合作与赞助事宜,具体合作方式包括但不限于:

  • 💰 项目赞助:资金、API 额度、云服务资源等
  • 🎯 技术合作:联合开发、技术支持、模型优化等
  • 📢 品牌推广:品牌露出、案例展示、联合活动等
  • 🔬 科研合作:论文撰写、数据标注、模型评估等

如有合作意向,欢迎通过 GitHub Issues维护者博客联系。


📚 相关资源

指南与教程

💡 提示:深入了解 AI 辅助编程和 Vibe Coding 理念,推荐阅读上述博客文章(如果您是初次接触,建议按顺序阅读以循序渐进地了解 Vibe Coding 生态)

  • 学习地图 - Bensz技术版 - AI系列 - 教程小节。当然,这里还有其它学习资源,大家可以按需食用!

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