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brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills

助成金申請・資金調達・予算計画・データリポジトリに対応した9つのスキル。資金提供機関ごとのガイドで、資格要件・提出要件・スケジュールを管理します。

Auto-Empirical-Research-Skills とは?

このスキルは、研究者や開発者が助成金申請、資金調達、予算計画、データリポジトリ管理を効率的に行えるよう設計された9つのスキルセットです。各スキルは特定の資金提供機関に特化しており、資格要件、提出要件、スケジュールなどを整理したガイドを提供します。主にClaude CodeやCursorなどのAIエージェントプラットフォーム上で動作し、プロジェクトの資金調達プロセスを自動化・最適化します。利用者は自然言語で目的(例:「助成金を探して」「予算計画を立てて」)を指示するだけで、スキルが該当するファンディング情報を検索・整理・提案します。データリポジトリとの連携により、過去の申請履歴や研究データを活用したパーソナライズされたアドバイスも可能です。これにより、煩雑な資金調達業務を大幅に削減し、研究活動に集中できる環境を提供します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills

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ドキュメント

Auto-Empirical-Research-Skills は何をしますか?

9つの助成金・資金調達スキル。トリガー:助成金申請、資金検索、予算計画、データリポジトリ。設計:資金提供機関ごとのガイド。資格要件、提出要件、スケジュールを管理します。

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