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作者Alireza Rezvani

许可MIT

评分4.90/5

使用10.1K

Grants — NIH 资助情报

> 可移植性： 需要 bash_tool（用于通过 curl 进行 RePORTER POST 请求）、安装了 docx 包的 Node.js 以及 Consensus MCP 连接。原生支持 Claude Code CLI。在开启了代码执行 + Consensus MCP 的 Claude.ai 中支持该工作流，但速度较慢。

> 范围：仅限 NIH。 非 NIH 资助方（PCORI, DOD CDMRP, VA, 基金会）不在范围内，并在引导阶段予以标记。

为拥有研究想法的临床研究人员提供一份战略性的 NIH 资助概览，并以可编辑的 .docx 格式输出。输出内容涵盖研究定位分析、研究所映射、目标资助发现以及研究人员可编辑、复制并与导师分享的战略建议。

智能体完整性规则 (Research-Pack 约定)

继承自 PR #657 审计，原样锁定。

执行纪律。 只有在确认收到结果后，步骤才算完成。Consensus 调用必须顺序执行且间隔 1 秒以上。RePORTER 调用顺序执行。

数据溯源。 仅统计本会话中工具调用返回的结果。严禁使用训练知识进行补充。训练知识需标记为 [非来自 Consensus/RePORTER — 参考信息] 且不计入统计。

计数与归属。 发送的查询数 / 显示的结果数 / 引用的结果数 —— 这三个数字必须分开统计，不得混淆。每篇引用的论文必须具有本会话中可检索的 URL。

错误处理。 失败 $\rightarrow$ 等待 3 秒 $\rightarrow$ 重试一次 $\rightarrow$ 记录日志。若跨工具连续失败 3 次：停止，提醒研究人员，并解释缺失内容。严禁静默跳过。

透明度。 DOCX 文档中需包含审计日志 (Audit Log) 部分。聊天摘要中的标准与文档中保持一致。

关于 RePORTER POST 标准 + 计划层级检测，请参阅 references/reporter_post_patterns.md。

第一阶段：Grill-Me 引导访谈（6 个强制性问题，逐一询问）

Q1 (根问题) — 研究想法

> 请用 2-3 句话描述研究想法。研究问题是什么？创新点在哪里？临床相关性如何？模糊的回答（如“医疗 AI”、“疾病 X 的生物标志物”）将被拒绝 —— 请追求具体化。
>
> *询问原因：* 五次 Consensus 搜索（既定事实 / 关键影响 / 当前方法 / 相邻方法 / 研究空白）均依赖于精确的研究想法。模糊的想法会导致产生的研究空白引用同样模糊。
以及无用的定位叙述。

拒绝冗余。如果用户描述过于宽泛，仅限一次要求其提供示例。

Q2（取决于 Q1）— 职业阶段

> 职业阶段 — 请选择一项：
>
> 1. 博士前阶段（博士生、T32 受训者）
> 2. 博士后（F32、K99 申请人）
> 3. 职业早期（K 系列奖项申请人、首个 R01）
> 4. 独立研究员（拥有多个 R01、已建立实验室）
> 5. 高级 PI（R35、P 系列、U01 领导者）
>
> *询问原因：* 职业阶段决定了资助机制的推荐。受训者适用 F 系列，职业早期适用 K 系列，独立研究员适用 R 系列。选择错误的阶段会导致推荐的资助机制无法获得资助。

强制选择。

Q3（取决于 Q2）— 初步数据状态

> 初步数据 — 请选择一项：
>
> 1. 无（全新项目，尚无试点数据）
> 2. 试点数据（早期发现，单中心）
> 3. 强初步数据（多项实验，可支持 R01 规模）
> 4. 已验证且就绪（多中心，可发表）
>
> *询问原因：* 初步数据的状态决定了资助机制的预算规模。无数据 $\rightarrow$ R03 / R21 试点规模；强初步数据 $\rightarrow$ R01 / U01 多中心规模。不匹配会导致申请缺乏竞争力。

Q4（取决于 Q2）— 环境

> 研究环境 — 请选择一项：
>
> 1. 符合 R01 资格（拥有 NIH 基础资金的研究密集型机构）
> 2. 中端（区域性学术医疗中心，NIH 资助组合较少）
> 3. 资源受限（较小机构，NIH 基础资金极少）
> 4. 工业界协作（学术 + 工业界合作伙伴关系）
>
> *询问原因：* 环境影响方案的可行性（多中心 U01 要求符合 R01 资格）以及哪些资助类别具有竞争力（R15 专门针对资源受限机构）。

Q5（取决于 Q1）— 提交状态

> 提交状态 — 请选择一项：
>
> 1. 新申请（首次提交，无既往评审）
> 2. 重新提交（A1，需要针对评审意见进行回复）
> 3. 探索中（尚未决定是否提交）
>
> *询问原因：* 重新提交需要在 DOCX（第 7 节）中提供评审回复指导；新申请则跳过此步；探索中则将重点从策略转向整体格局。

Q6（取决于 Q1）— 已知的目标研究所

> 您是否已经在考虑特定的 NIH 研究所？请列出名称（如 NCI / NHLBI / NIMH / NINDS / NIDDK 等），或回答“无偏好 — 请帮我寻找合适的研究所”。
>
> *询问原因：* 如果您有目标研究所的假设，我将通过 RePORTER 数据对其进行验证。如果没有，我将根据研究所统计结果，列出资助相关工作的前三大研究所。

接受“无偏好”作为常见情况。

停止条件： Q6 结束后，确认并启动 Phase 2A。Phase 2A 开始后，绝不再重新开启信息采集。

Phase 2A：研究定位（5 项共识搜索）

以 1 次/秒的速度顺序运行。每次搜索对应一个定位维度：

1. 既定事实 (Established) — "<research idea>" established evidence — 已知内容
2. 重要性 (Stakes) — "<topic>" mortality OR burden OR cost OR prevalence — 为什么重要
3. 当前方法 (Current Approaches) — "<topic>" current treatment OR standard of care OR approach — 现有技术水平
4. 相邻方法 (Adjacent Methods) — "<related technique>" applied to <topic> — 方法论的可能性
5. 空白点 (Gaps) — "<topic>" limitations OR unanswered OR future directions OR challenge — 空白信号

每次搜索使用 scripts/citation_tracker.py --action record_consensus_search。从首次响应中检测 Plan 级别。

综合分析： 针对每个维度，提取 2-3 条可引用的发现（将成为第 2 节的 Gap 引用）。起草 Significance/I
创新语言采用“该领域已确立 X (参考文献)，但 Y 仍未解决 (参考文献)”的模式。

阶段 2B：机构映射 + 资助项目发现 (RePORTER POST)

RePORTER 仅支持 POST 请求。请使用 bash_tool + curl —— 严禁使用 web_fetch。

动态财政年度窗口

在运行时通过 scripts/fiscal_year_calculator.py 计算。默认值为：当前财政年度 (FY) + 前 3 年。联邦财政年度始于 10 月 1 日，因此：

bash

python scripts/fiscal_year_calculator.py --output json
返回: {"current_fy": 2026, "window": [2023, 2024, 2025, 2026]}

精确 (AND) 搜索 —— 寻找直接重叠项

bash

curl -X POST 'https://api.reporter.nih.gov/v2/projects/search' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "criteria": {
      "fiscal_years": [2023, 2024, 2025, 2026],
      "include_active_projects": true,
      "advanced_text_search": {
        "operator": "AND",
        "search_field": "all",
        "search_text": "<key term 1> <key term 2>"
      }
    },
    "limit": 50,
    "include_fields": ["project_num", "project_title", "agency_ic_admin", "study_section", "fiscal_year", "principal_investigators", "abstract_text"]
  }'

宽泛 (OR) 搜索 —— 寻找相关研究

bash

curl -X POST 'https://api.reporter.nih.gov/v2/projects/search' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "criteria": {
      "fiscal_years": [2023, 2024, 2025, 2026],
      "advanced_text_search": {
        "operator": "OR",
        "search_field": "all",
        "search_text": "<term> <synonym> <related concept>"
      }
    },
    "limit": 50
  }'

机构统计 + 研究分会 (Study Section) 排名

在获取 RePORTER 响应后：

统计 agency_ic_admin（机构代码：NCI, NHLBI, NIMH 等） $\rightarrow$ 资金支持前三的机构

统计 study_section $\rightarrow$ 前两个研究分会（申请书提交评审的地方）

NOSI 发现

解析 RePORTER 响应中的 NOT-* 机会编号。针对每个编号：

bash

# NOSI 位于可预测的 URL 中：
https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-<INSTITUTE>-<YEAR>-<NUMBER>.html
web_fetch <url>

如果获取失败：记录 [NOSI {number} — fetch failed, not included] 并继续。

机制匹配 (基于范围感知)

不仅考虑职业阶段。职业阶段 + 项目范围 + 初步数据共同驱动推荐。

使用 scripts/mechanism_matcher.py：

bash

python scripts/mechanism_matcher.py \
  --career-stage "early_career" \
  --prelim-data "pilot" \
  --environment "r01_eligible" \
  --scope "single_site" \
  --output json
返回包含理由的机制候选名单

完整矩阵请参阅 references/nih_mechanism_matching.md。

阶段 3：DOCX 生成

通过 Node.js + docx 库生成 9 个章节。完整规范请参阅 references/docx_9_sections.md。

1. 执行摘要 (Executive Summary) —— 标题 + 职业阶段 + 环境 + 3-4 个关键发现要点
2. 研究定位 (Research Positioning) —— 3-5 处缺口引用（斜体，内联 Consensus 引用）+ 2-3 段定位叙述 + 支撑证据表
3. 目标机构 (Target Institutes) —— 排名表（机构、窗口期内项目数、与您想法的匹配度 %）+ 2-3 句解读
4. 资助机会 (Grant Opportunities) —— 若有，加粗标出 NOSI。前三大资助项目表（含 FOA 超链接）+ 每项资助的范围/预算匹配度段落
5. 已资助重叠项 (Funded Overlap) —— 前五大项目表（PI, project_num, IC, 年份, RePORTER 超链接）+ 差异化分析段落
6. 研究分会 (Study Sections) —— 排名表 + 最佳匹配解读
7. Stra
战略建议与后续步骤 — 3-4 条编号建议 + 强制性的项目官员 (PO) 建议 + 提交时间线说明 +（若重新提交且 Q5=2）评审员回复指南 + 结语段落
8. 参考文献 — 编号书目，超链接至 Consensus
9. 审计日志 — Consensus 搜索表、方案层级说明、RePORTER 搜索表、NOSI 获取表、汇总统计、工具限制说明、失败步骤

样式指南

正文 Arial 12pt，标题深蓝色 (#1a3a5c)，表格表头浅蓝色 (#e8f0f8)，NOSI 提示框琥珀色。ExternalHyperlink 模式：

论文引用：https://consensus.app/papers/...

FOA 链接：https://grants.nih.gov/grants/guide/...

RePORTER 项目：https://reporter.nih.gov/project-details/<id>

强制性项目官员 (PO) 建议

必须包含在第 7 节中：

> 建议的下一步：联系 {top institute} 的项目官员。 请在 https://www.nih.gov/institutes-nih/list-nih-institutes-centers-offices → {institute} → Program Officers 查找其工作人员页面。准备材料：1 页的具体目标 (Specific Aims) + 个人简历 (CV) + 3 个关于匹配度的具体问题。邮件主题：“Pre-application inquiry: <topic>”。

这是给申请者最有价值的建议，绝不可省略。

提交时间线（嵌入在 DOCX 第 7 节）

| 机制 | 标准接收日期 |
|---|---|
| R01, R21, R03 | 2月5日, 6月5日, 10月5日 |
| K 类奖项 (K01, K08, K23, K99) | 2月12日, 6月12日, 10月12日 |
| R34, R61/R33 | 2月16日, 6月16日, 10月16日 |
| F31, F32 | 4月8日, 8月8日, 12月8日 |

第 4 阶段：交付

将 DOCX 保存至 <output-dir>/grants_<topic-slug>_<YYYY-MM-DD>.docx

聊天汇总：文件路径 + 审计计数 + 方案层级 + 目标机构判定结果

验证：使用 python3 -c "import zipfile,sys; zipfile.ZipFile(sys.argv[1]).testzip()" <docx> 检查 zip 完整性（无输出即为完整），然后确认所需章节均已存在

工具链

| 脚本 | 角色 |
|---|---|
| scripts/citation_tracker.py | 三项计数审计（Consensus 发送/显示/引用 + RePORTER 项目/引用），路径为 ~/.grants_sessions/<session>.json |
| scripts/fiscal_year_calculator.py | 当前财年 + 前 3 年窗口。运行时计算，严禁硬编码。 |
| scripts/mechanism_matcher.py | 职业阶段 × 范围 × 初步数据 $\rightarrow$ 机制推荐短名单 |

参考文献

references/nih_mechanism_matching.md — 职业阶段 × 范围 × 初步数据 $\rightarrow$ 机制标准 (7+ 来源)

references/reporter_post_patterns.md — RePORTER curl POST 模板 + 方案层级检测 (7+ 来源)

references/docx_9_sections.md — 9 章节 .docx 规范 + 技术要求 (7+ 来源)

错误处理

| 故障 | 行为 |
|---|---|
| Consensus 触发速率限制 | 等待 3 秒，重试一次并记录；若仍失败，提醒研究员 |
| Consensus 某个维度返回 0 | 明确显示；绝不要用训练知识填充 |
| 检测到 Consensus 方案层级上限 | 记录层级，在审计中注明，并告知研究员 |
| RePORTER POST 返回错误 | 3 秒后重试一次；若仍失败，记录并继续 |
| 窄项 RePORTER 返回 <5 条 | 记录在案；宽项 OR 搜索应予以补偿；显示低计数 |
| NOSI 获取失败 | 记录 [NOSI {n} — fetch failed]，继续执行 |
| 连续 3 次工具失败 | 停止执行，告知研究员缺失的内容 |
| DOCX 生成失败 | 将原始数据保存为 JSON 备份，以免研究员丢失工作进度 |

应拒绝的反模式

并行化 Consensus 调用（会导致...

速率限制 (rate limit)

在 RePORTER 中使用 web_fetch（RePORTER 仅支持 POST，而 web_fetch 为 GET）

财年数值硬编码

仅基于职业阶段推荐机制（必须同时考虑研究范围/规模）

在分面结果不足时，静默使用训练知识填充

跳过审计日志

跳过项目官员 (PO) 推荐

混淆“找到的论文”、“显示的论文”与“引用的论文”

在获取失败时伪造 NOSI 详情

---

版本： 1.0.0
源规范： megaprompts/08-grants-megaprompt.md
构建模式： 路径 B（直接转换）。pulse + litreview 的研究包同级组件。

拨款

Grants — NIH 资助情报

智能体完整性规则 (Research-Pack 约定)

第一阶段：Grill-Me 引导访谈（6 个强制性问题，逐一询问）

Q1 (根问题) — 研究想法

Q2（取决于 Q1）— 职业阶段

Q3（取决于 Q2）— 初步数据状态

Q4（取决于 Q2）— 环境

Q5（取决于 Q1）— 提交状态

Q6（取决于 Q1）— 已知的目标研究所

Phase 2A：研究定位（5 项共识搜索）

阶段 2B：机构映射 + 资助项目发现 (RePORTER POST)

动态财政年度窗口

`返回: {"current_fy": 2026, "window": [2023, 2024, 2025, 2026]}`

精确 (AND) 搜索 —— 寻找直接重叠项

宽泛 (OR) 搜索 —— 寻找相关研究

机构统计 + 研究分会 (Study Section) 排名

NOSI 发现

https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-<INSTITUTE>-<YEAR>-<NUMBER>.html

机制匹配 (基于范围感知)

`返回包含理由的机制候选名单`

阶段 3：DOCX 生成

样式指南

强制性项目官员 (PO) 建议

提交时间线（嵌入在 DOCX 第 7 节）

第 4 阶段：交付

工具链

参考文献

错误处理

应拒绝的反模式

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