让天下没有难写的国自然标书！ 💡 创作不易，如果这个项目对您有帮助，请给个 ⭐ Star 持续关注！
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。
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，Manus、Windsurf 等产品持续推动多 Agent 协作和深度 IDE 集成。到了 2024 年末，Claude Code 和 OpenAI 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"。
AI 负责格式对齐、参考文献管理、章节重构等机械性工作，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 辅助标书写作"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和逻辑重构。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：专为国自然标书等科研写作场景深度优化
- 🚀 未来可期：随 AI 能力指数级增长，项目价值持续放大
⚠️ 建议使用正式的 Release 版本 以获得最佳稳定性。借助 make_latex_model 技能，现已支持像素级Word/PDF 模板 → LaTeX 模板的快速转换，如有定制需求欢迎提交 Issue。模板中的示例内容、章节结构、写作逻辑仅供参考，请务必根据您的研究主题和实际情况进行调整。
| 模板 | 状态 | Overleaf 演示 | 上次修改时间 |
|---|---|---|---|
| 青年C | ✅ 2026 就绪 | 演示 | 2026-02-16 |
| 面上 | ✅ 2026 就绪 | 演示 | 2026-02-16 |
| 地区 | ✅ 2026 就绪 | 演示 | 2026-02-16 |
B站教学视频合集：
博客文章：
欢迎加入项目微信群聊，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，都欢迎扫码进群：
- 📚 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
💡 温馨提示：微信群主要用于经验交流和问题讨论，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。
- GitHub 源站：huangwb8/ChineseResearchLaTeX
- Gitee 镜像：huangwb8/ChineseResearchLaTeX（方便中国大陆访问）
- 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
- 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
- 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
- Claude Code：详见安装教程
- Codex CLI：详见WSL 安装指南 或 Ubuntu/WSL 配置教程
- Office Viewer（VS Code 插件）：提供 Markdown 和 Word 文档的实时预览功能，如需预览可安装
💡 说明：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。但本项目会持续支持 Overleaf 平台，用户可自由选择使用方式。
| 工具 | 推荐模型 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Codex CLI | GPT-5.2 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-5.2 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 4.5 + 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 |
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
⚠️ 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
| 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 |
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/skillsgit clone https://github.com/huangwb8/skills.git &&
cd skills &&
python3 install-bensz-skills/scripts/install.py --remote --check本项目提供多个 AI 技能，覆盖标书写作全流程：
- 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）
- 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：标书迁移（将旧标书内容迁移到新模板）
- 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-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，输出标准化 QC 报告）
- 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，支持并行多组评审与跨组共识聚合
- 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）
- make_latex_model：样式对齐（基于 PDF/Word 模板高保真优化 LaTeX 样式，推荐 PDF 单源）
- 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 | v2.9.0 | 🔧 开发 | 基于 PDF/Word 模板高保真优化 LaTeX 样式（推荐 PDF 单源） | ✅ 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 | v1.4.1 | 📝 日常 | 将旧标书内容迁移到新模板 | ✅ 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 | 🚧 开发中 |
| guide-updater | v1.0.0 | 📝 日常 | 项目指南优化与写作规范沉淀 | ✅ 稳定 |
| nsfc-code | v0.1.6 | 📝 日常 | NSFC 申请代码推荐（5 组 code1/code2 + 理由，只读） | 🚧 开发中 |
| nsfc-abstract | v0.3.0 | 📝 日常 | 标题建议 + NSFC 中英文摘要生成（中文≤400字；英文≤4000字符） | 🚧 开发中 |
| nsfc-justification-writer | v0.7.9 | 📝 日常 | 理论创新导向的立项依据写作 | ✅ 稳定 |
| nsfc-research-content-writer | v0.2.3 | 📝 日常 | NSFC 研究内容编排写作 | 🚧 开发中 |
| nsfc-research-foundation-writer | v0.1.1 | 📝 日常 | NSFC 研究基础编排写作 | 🚧 开发中 |
| nsfc-roadmap | v0.9.1 | 📝 日常 | NSFC 技术路线图生成（.drawio → .svg/.png/.pdf） | 🚧 开发中 |
| nsfc-schematic | v0.8.6 | 📝 日常 | NSFC 原理图/机制图生成（.drawio → .svg/.png/.pdf） | 🚧 开发中 |
| nsfc-qc | v0.2.0 | 📝 日常 | NSFC 标书只读质量控制（多线程检查文风/引用/篇幅/逻辑） | 🚧 开发中 |
| nsfc-reviewers | v0.5.0 | 📝 日常 | NSFC 标书多专家多维度评审模拟 | 🚧 开发中 |
| nsfc-length-aligner | v0.3.0 | 📝 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 | v0.1.3 | 📝 日常 | 去 AI 机器味，使标书读起来像专家亲笔撰写 | 🚧 开发中 |
开发和维护这些 LaTeX 模板需要大量时间和精力 😓,您的捐赠将帮助我持续优化模板和 AI 技能、快速响应问题和 Bug 修复、开发新的科研写作辅助功能,以及保持项目的长期维护和更新。如果本项目对您有帮助,欢迎捐赠支持我的开发工作! 🙏
本项目采用 MIT License。
智谱 AI 的 GLM-4.7 模型凭借出色的编码能力和推理性能，为项目的 Vibe Coding 实践提供了极大助力，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 或维护者博客联系。
💡 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）
- LaTeX 写作指南：科研论文写作最佳实践
- Vibe Coding CLI 评测：Claude Code vs. OpenAI Codex vs.Gemini CLI - 全面对比三大 CLI AI 编程助手（2026-01-06）
- AI 模型评测：性价比超绝的 GLM-4.7 - 智谱 AI 开源模型的编码能力与推理性能分析（2026-01-05）
- Claude Code 和 Claude Skills 的工程设计 - 深入探讨 Skills 本质与系统化开发流程（2026-01-03）
- AI 应用系列：一个简单的 Vibe Coding 通知系统 - VibeNotification 项目实战经验（2025-12-21）
- Ruzim/NSFC-application-template-latex
- Readon/NSFC-application-template-latex
- MCG-NKU/NSFC-LaTex
- fylimas/nsfc：活跃更新的国自然模板
- YimianDai/iNSFC：MacTeX 和 Overleaf 通用模板