
NSFC Abstract Generator
FreeGenerate Chinese and English abstracts for NSFC proposals.
Free · Opens the source repo
What NSFC Abstract Generator does
The NSFC Abstract Generator is a specialized tool designed for researchers preparing proposals for the National Natural Science Foundation of China (NSFC). This skill facilitates the creation of concise, dual-language abstracts that adhere to specific formatting and content requirements. Users can input critical information through a structured form, which the skill then utilizes to generate both a Chinese and an English version of the abstract, ensuring that the English translation is a faithful representation of the Chinese text.
The tool emphasizes a structured five-sentence format that covers essential elements such as the importance of the research, scientific questions, feasibility evidence, research content, and scientific significance. It also provides title suggestions, including one recommended title and five alternatives, each accompanied by a rationale. This structure is particularly beneficial for researchers who need to present their proposals clearly and effectively to reviewers.
The NSFC Abstract Generator is ideal for academic researchers and students who are familiar with NSFC proposal requirements and need assistance in crafting their abstracts. By streamlining the process of abstract writing, this tool helps users focus on their research content while ensuring compliance with the required standards.
However, it is important to note that this skill is not suitable for general text translation or for writing sections of a proposal unrelated to the abstract. Users should ensure that their input is directly related to the NSFC proposal to fully leverage the capabilities of this tool.
When to use it
Use this tool when you need to generate or refine abstracts for NSFC proposals in both Chinese and English.
When not to use it
Avoid using this skill for general-purpose translations or for drafting sections of proposals outside of the abstract.
What you can build with it
Generating NSFC Proposal Abstracts
Researchers preparing NSFC proposals can use this skill to create compliant abstracts in both Chinese and English.
Translating Abstracts for Review
When needing to present research proposals to international audiences, this tool ensures accurate translations of abstracts.
Streamlining Proposal Writing
This skill helps researchers focus on their content by automating the abstract creation process.
How to install NSFC Abstract Generator
View source1. Install with the skills CLI
npx skills add huangwb8/chineseresearchlatex/nsfc-abstract --agent claude-code2. Or install it manually
Download the skill folder and drop it into ~/.claude/skills/ for all projects, or .claude/skills/ to scope it to one repo. Restart Claude Code so it picks up the new skill.
Anthropic's agentic coding CLI, and the reference implementation of Agent Skills. Drop a skill folder into ~/.claude/skills and Claude Code loads it automatically whenever a task matches the skill's description. Claude Code docs
Inside SKILL.md
Written by huangwb8NSFC 中英文摘要生成器
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。
目标:写出“评审一眼读懂”的五句式摘要,做到重要性、科学问题、可行性证据、研究内容、科学意义五个要素齐全;并输出与之一致的英文翻译。
输入(先要信息,缺啥就问啥)
优先让用户按信息表提供(见 skills/nsfc-abstract/references/info_form.md)。若用户只给了零散信息,先用 3-6 个问题补齐最关键缺口:
- 你希望题目更偏“机制向 / 方法向 / 转化向 / 场景向”哪一类?(不确定可不选,默认给混合候选)
- 研究对象/场景是什么?(疾病/材料/系统/任务)
- 领域痛点与未解决的科学问题是什么?(一句话)
- 你们的关键前期发现/预实验/数据点是什么?(1-2 条,可定量)
- 拟验证的科学假说/核心判断是什么?(一句话)
- 研究内容 3-4 点分别要做什么、用什么方法、得到什么可验证结果?
- 预期科学意义/应用价值是什么?(避免空话)
输出要求(硬约束)
- 必须同时给出中文与英文;英文是中文的忠实翻译(不扩写、不新增假设、不引入新结果)。
- 中文摘要使用中文标点。
- 引号硬约束(不可绕过):中文摘要中若需引号,唯一合法形式为中文弯引号
”(U+201C)与”(U+201D)。以下形式一律禁止:ASCII 双引号”、全角引号"、直角引号「」/『』、单引号'/',以及任何其他替代形式。 - 中文摘要正文为纯文本:不得含有 Markdown 标记(
**、*、_、#等),用户会直接将正文 copy 到只支持纯文本的系统中。 - 中文摘要数字不使用千分位逗号:写
1000,不要写1,000或1,000。 - 必须给出”主要研究领域”:放在英文摘要之后,一句话(汉字数 ≤ 25),精简表达核心研究方向,不得写成多条或列表。
- 写入
NSFC-ABSTRACTS.md时,中文摘要正文末尾与英文摘要分段标题之间不留空行。 - 必须给出标题建议:遵循
skills/nsfc-abstract/references/title-rules.md的”中标题目”结构偏好;至少包含:推荐标题:...(中文)Recommended Title: ...(英文,紧跟推荐标题下一行)1) ... —— 理由:... / EN: ...(至少 5 条;数量以config.yaml:title.title_candidates_default为准;每条末尾附英文翻译)
- 中文摘要:默认 ≤ 400 字符(含标点);推荐 5 句(以
config.yaml:limits.zh_recommended_sentences为准),每句 1 个功能。 - 英文摘要:≤ 4000 字符(含标点);语法正确、术语一致。
- 不使用夸大/营销式表达(如“国际领先/填补空白/首创”),除非用户提供可核验依据且明确要求保留。
- 不堆砌背景,不罗列方法学名词;每个方法名词必须服务于“要验证什么”。
推荐结构(五句式,默认采用)
篇幅比例原则:资深评审希望尽快看到申请人”进入正题”,背景铺垫过多是专业度不足的信号。各句目标占比如下(超出即压缩):
| 句子 | 功能 | 目标占比 |
|---|---|---|
| ① 背景 | 入场券 | ≤ 15% |
| ② 科学问题 | 定位缺口 | 15–20% |
| ③ 前期研究 | 建立可信度 | 20–25% |
| ④ 研究内容 | 主体 | 35–40% |
| ⑤ 意义 | 闭环 | 10–15% |
- 重要性/背景(≤ 15%):严格 1 句,点明研究对象的重要性与核心瓶颈,不展开背景综述。
- 科学问题(15–20%):指出关键未知与当前不足(具体到机制/指标/因果链的缺口)。
- 可行性证据(前期研究)(20–25%):给出 1-2 条前期发现/预实验(尽量可定量),并顺势提出科学假说/核心判断。
- 研究内容(3-4 点)(35–40%):用动词开头,写清”做什么→怎么做→要验证什么/得到什么判据”(点数默认以
config.yaml:limits.content_points_min/max为准);此句是摘要主体,应获得最多篇幅。 - 意义/价值(10–15%):总结预期贡献(科学机制 + 方法/策略/应用潜力),与第 2 句的问题形成闭环。
输出格式(便于粘贴与校验)
按如下格式写入 NSFC-ABSTRACTS.md(标题文本以 config.yaml:output.zh_heading/en_heading 为准)。在末尾给出长度自检(字符数计数口径:把连续空白折叠为单个空格后计数,含标点):
# 标题建议
推荐标题:...
Recommended Title: ...
1) ... —— 理由:... / EN: ...
2) ... —— 理由:... / EN: ...
3) ... —— 理由:... / EN: ...
4) ... —— 理由:... / EN: ...
5) ... —— 理由:... / EN: ...
# 中文摘要
(正文)
# English Abstract
(translation)
# 主要研究领域
(一句话,≤ 25 个汉字)
## 长度自检
- 中文摘要字符数:N/400
- 英文摘要字符数:M/4000
写入文件后,在对话中不要重复粘贴全文(除非用户明确要求),只需回报:
- 写入的文件路径(默认
./NSFC-ABSTRACTS.md) - 标题候选数量是否满足默认要求
- 中文/英文字符数与是否超限
字数超限处理(闭环,最多 3 轮)
当用户明确要求“中文≤400字符/英文≤4000字符”等硬约束时,必须走闭环:先检测,再压缩,再检测,合格后再写入。
- 先生成一个“可读但可能超限”的初稿(五句式要素齐全)。
- 用确定性脚本检测(必须用
--json,让硬编码负责精确计数):python3 skills/nsfc-abstract/scripts/validate_abstract.py - --json --diff --strict- 输入可通过 stdin(无需先写文件),或在写入
NSFC-ABSTRACTS.md后对文件校验。
- 若超限:按“压缩优先级”执行压缩,再回到步骤 2,最多 3 轮。
- 连续 3 轮仍超限:停止自动压缩,向用户说明当前超限数(ZH/EN exceeded),并请用户选择:
- 允许删减某些信息(哪些可删)
- 放宽字数上限(修改
config.yaml) - 人工给出更短的关键信息摘要(例如只保留最关键 1 条证据 + 3 点研究内容)
压缩优先级(从上到下)
- P0(必须保留):研究对象/关键科学问题缺口/定量证据(若有)/核心方法名称/预期贡献闭环
- P1(优先精简):程度副词、形容词修饰、”我们将/本研究”主语、过程性描述、”通过/采用”等介词短语、并列重复表达
- P2(优先删除):背景超出 15% 的部分(首先压缩)、空洞评价(无定量支撑的”显著/重要/领先”等)、重复句、与科学问题无关的背景扩展
如需确定性写入/校验,可使用脚本:
- 写入:
python3 skills/nsfc-abstract/scripts/write_abstracts_md.py <input> --strict - 校验:
python3 skills/nsfc-abstract/scripts/validate_abstract.py NSFC-ABSTRACTS.md --json --diff --strict
Frequently asked questions about NSFC Abstract Generator
Similar skills
Supabase Docs Authoring
Streamline your Supabase documentation process.
Docs Writer
Streamline your documentation process with precision.
Clinical Case Report
Generate structured medical case presentations.
CrossFrame Suite
Streamline complex workflows for Chinese structural analysis.
Em Dash Expert
Master the em dash for clear, precise writing.
Nature Statistics Reporting
Enhance manuscript statistics for high-impact journal submissions.
