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brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills

9 habilidades de becas y financiamiento. Desencadenantes: solicitudes de becas, búsqueda de financiamiento, planificación presupuestaria, repositorios de datos. Diseño: guías específicas por financiador con elegibilidad, requisitos de presentación y plazos.

¿Qué es Auto-Empirical-Research-Skills?

Este conjunto de habilidades automatizadas asiste a investigadores y equipos de proyectos en la gestión de todo el ciclo de vida de las solicitudes de becas y financiamiento. Está diseñado para integrarse en agentes de IA como Claude Code, Cursor o Codex, proporcionando 9 habilidades específicas que cubren desde la identificación de oportunidades de financiamiento hasta la planificación presupuestaria y el seguimiento de plazos. Las habilidades se activan mediante desencadenantes como la apertura de una nueva convocatoria, la necesidad de elaborar un presupuesto o la preparación de una solicitud. Cada habilidad ofrece guías detalladas por financiador, incluyendo criterios de elegibilidad, requisitos de presentación y calendarios, lo que permite al agente actuar como un asistente proactivo que recuerda fechas clave, sugiere documentos necesarios y ayuda a estructurar propuestas. Es particularmente útil para instituciones académicas y centros de investigación que gestionan múltiples fuentes de financiamiento simultáneamente.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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¿Qué hace Auto-Empirical-Research-Skills?

9 habilidades de becas y financiamiento. Desencadenantes: solicitudes de becas, búsqueda de financiamiento, planificación presupuestaria, repositorios de datos. Diseño: guías específicas por financiador con elegibilidad, requisitos de presentación y plazos.

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