internscience nsfc-length-aligner
目标：把“篇幅”从主观感觉变成可量化、可闭环的指标，并围绕预算（budget）指导扩写/压缩。
适用场景
- 你有一份国自然标书，想快速判断是否“某些部分偏短/偏长”
- 你需要按模板的硬性篇幅要求（页数/字数/字符数）对齐
- 你希望尽量不改变原意地扩写或压缩（保持论证主线与证据链）
不适用场景
- 仅需要“统计字数”而不关心预算与改写闭环（可用更简单的脚本即可）
- 标书不在本地（无法提供文本/文件/路径）
工作流（强烈建议按顺序执行）
0) 锁定隐藏工作区（先做）
- 以标书工作目录为根，统一使用
<workdir>/.nsfc-length-aligner/托管所有中间文件与报告 - 不要把
length_report.*、临时分析稿、计划文件写到工作目录根层或仓库其他位置 - 若显式传入
--out-dir，优先使用相对路径.nsfc-length-aligner；脚本会将相对--out-dir解析到--input对应的工作目录，而不是 shell 当前目录 - 若工作目录本身不可写，应先切换到可写副本后再运行；不要为了省事把中间文件散落到项目外部
1) 需求确认（预算口径）
先确认你要对齐的“硬标准”是什么：
- 2026 调研共识的“黄金比例”（面上/青基 C 类，供校对用）：立项依据 30%（6–10 页，约 8000–10000 字）/ 研究内容 50%（12–15 页，约 12000–15000 字）/ 研究基础 20%（5–8 页，约 5000–6000 字）；合计建议 ≤28 页留缓冲（原则上不超过 30 页）
- 页数（硬约束）：2026+ 改版后“原则上不超过 30 页”，实操建议 ≤28 页留缓冲；不要通过缩小字体/行距“挤页数”
- 字符预算（代理指标）：中文字符 / 总字符等，用于“改写→复检”的确定性闭环（页数最终以 PDF 复核）
- 预算范围：总篇幅 + 各部分/关键章节预算（至少覆盖：立项依据/研究内容/研究基础）
说明：本 skill 默认使用 config.yaml:length_standard 的示例口径（已对齐 2026 调研建议）。你应按当年指南/模板校对后再使用。
2) 运行篇幅检查（确定性）
对目标标书目录（或单文件）运行检查脚本，生成报告：
python3 scripts/check_length.py --input <目标标书路径> --config config.yaml
如需显式声明输出目录，请使用：
python3 scripts/check_length.py --input <目标标书路径> --config config.yaml --out-dir .nsfc-length-aligner
如果你的标书基于 NSFC_Young / NSFC_General 模板（项目根目录包含 main.tex），建议把 --input 指向项目根目录：脚本会自动沿 main.tex 的 \input/\include 依赖树收集“实际会编译进 PDF 的文件”，并忽略被注释掉的 \input{...}（避免把可选章节误计入篇幅）。
如果你已编译出最终 PDF（推荐；页数是硬约束），把 PDF 一并传入做页数统计：
python3 scripts/check_length.py --input <目标标书路径> --config config.yaml --pdf <标书.pdf>
输出：
- 控制台摘要（总篇幅、超/欠预算项）
<input>/.nsfc-length-aligner/length_report.md（默认输出目录；可用--out-dir自定义）<input>/.nsfc-length-aligner/length_report.json（默认输出目录；可用--out-dir自定义）
注意：--out-dir 若使用相对路径，会被解析到 <input> 对应的工作目录下；这能避免从其他目录启动命令时把报告误写到 shell 当前目录。
运行完成后，必须读取 length_report.md（必要时辅助读取 length_report.json），将“文件级偏差表 +（可选）章节级统计”作为步骤 3 的输入。
3) 解读差距（差在什么地方）
基于报告做 3 件事：
- 定位“超长/偏短”的文件或章节
- 判断差距属于：
- 证据链不足（需要补数据/对照/局限）
- 逻辑跳跃（需要补过渡/定义/假设）
- 冗余重复（需要合并/删减）
- 生成行动清单（扩写/压缩的优先级）
章节级数据用法（更精准定位）：
- 若
length_report.md出现章节表格（或 JSON 中存在sections字段），优先在“超长/偏短”的文件内，定位到贡献最大的具体章节，再做定点改写，而不是只在文件级做平均删改 - 当某个文件超长/偏短时：对比其章节统计，若差距主要集中在 1–2 个章节，优先只改这 1–2 节（更容易保持原意与结构稳定）
参考：references/MEANING_PRESERVING_REWRITE_RUBRIC.md
4) 扩写/压缩（尽量不改变原意）
扩写策略（偏短时）
- 先补“可验证信息密度”：定义、假设、对照、消融、风险与备选方案
- 再补“论证闭环”：为什么做 → 怎么做 → 预期怎么验证 → 失败怎么办
- 避免空泛扩写：不引入新主张、不堆形容词
压缩策略（偏长时）
- 去重复：同一论点只保留一次最强表达
- 去背景：把泛背景压成 1-2 句，把篇幅留给“问题-方法-验证”
- 结构化改写：把长段拆成要点（不改变事实顺序）
⚠️ 改写完成后，必须执行步骤 5 复检，确认偏差已消除。未复检视为未完成。
2026 三部分“该瘦/该厚”清单（用于排优先级）
用法（把“静态建议”变成“按差距触发”）：
- 先看报告里对应文件的偏差
delta：+N表示超长（优先“该瘦”）；-N表示偏短（优先“该厚”）；OK表示该部分无需为了预算而改动 delta的绝对值越大，越优先处理；处理顺序建议：先改|delta|最大的文件，再做次大项
立项依据（为什么做）：
- 该瘦：教科书式科普、泛化综述、弱相关“国家需求”铺陈、重复意义、文献凑数
- 该厚：Gap（卡点）→ Key Idea（突破口）→ 价值论证（为什么值得做）
研究内容（做什么/怎么做）：
- 该瘦：重复表述、过细操作细节、罗列式方法堆砌
- 该厚：逻辑框架、关键实验设计与对照/消融、预期结果与可验证指标、用图说话
研究基础（为什么你能做）：
- 该瘦：无关成果堆砌、过度铺垫背景
- 该厚：强相关预实验数据、核心技术能力、平台条件（与研究内容对位）
5) 复检闭环
改完必须再次运行脚本，确认“达标且不超标”：
python3 scripts/check_length.py --input <目标标书路径> --config config.yaml
格式红线（2026+ 常见）
- 不缩小字体、不缩小行距来“挤页数”（页数要求是评审风险点）
- 不顶格写到 30 页：建议 ≤28 页留缓冲
- 若当年指南要求声明生成式 AI 使用情况：务必按要求如实说明（合规项）
约定与输出格式
- 报告以“文件级 +（可选）章节级”呈现
- 预算以
config.yaml:length_standard为唯一真相来源 - 中间文件统一托管到
config.yaml:output_settings.intermediate_dir（默认.nsfc-length-aligner） - 所有改写应遵循“最小改动、保持原意”的准则（见 references）