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brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills

9 compétences pour les subventions et le financement. Déclencheur : demandes de subventions, recherche de financement, planification budgétaire, dépôts de données. Conception : guides spécifiques aux bailleurs de fonds avec critères d'éligibilité, exigences de soumission et calendriers.

Qu'est-ce que Auto-Empirical-Research-Skills ?

Cette collection de compétences fournit un ensemble complet d'outils pour automatiser et rationaliser le processus de recherche de financement et de gestion des subventions dans le cadre de la recherche empirique. Elle est conçue pour être déclenchée par des tâches courantes telles que la rédaction de demandes de subvention, la recherche de sources de financement, la planification budgétaire et l'organisation de dépôts de données. Chaque compétence est adaptée à un bailleur de fonds spécifique (par exemple, NSF, NIH, ERC), en fournissant des guides détaillés qui incluent les critères d'éligibilité, les exigences de soumission, les modèles de budget et les calendriers importants. La collection prend en charge les plateformes d'agents IA comme Claude Code, Cursor et Codex en fournissant des instructions structurées qui peuvent être interprétées et exécutées par ces assistants. L'objectif est de réduire la charge administrative des chercheurs, d'augmenter le taux de succès des demandes de financement et d'assurer la conformité avec les exigences des bailleurs de fonds. Les compétences sont maintenues comme un dépôt public sur GitHub, ce qui permet aux chercheurs de contribuer et de bénéficier des mises à jour collaboratives.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Documentation

Que fait Auto-Empirical-Research-Skills ?

9 compétences pour les subventions et le financement. Déclencheur : demandes de subventions, recherche de financement, planification budgétaire, dépôts de données. Conception : guides spécifiques aux bailleurs de fonds avec critères d'éligibilité, exigences de soumission et calendriers.

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