Grant Proposal

• 검증된 연구 아이디어(예: /idea-discovery에서 도출된)가 있으며, 실험을 시작하기 전에 이를 연구비 신청서로 패키징해야 합니다.
• 특정 기관(KAKENHI, NSF, NSFC, ERC, DFG, SNSF, ARC, 또는 NWO)을 타겟으로 하고 있으며, 기관별 섹션 구조, 언어, 심사 기준에 맞는 정렬이 필요합니다.
• AI 심사 패널(Grant Proposal 심사위원으로 활동하는 GPT-5.4)이 제출 전에 초안을 점수화하고 치명적인 결함을 짚어주기를 원합니다.
• 본문 작성 전에 구조화된 Specific Aims / Claims-Aims-Evidence 매트릭스와 연도별 마일스톤 계획을 작성해야 합니다.

• 이미 실험을 완료하고 결과를 작성 중이라면 — 대신 /paper-writing을 사용하세요; Grant Proposal은 완료된 연구 결과가 아닌 미래 연구를 주장합니다.
• 아직 연구 아이디어나 방향이 없다면 — 이 스킬을 호출하기 전에 먼저 /idea-discovery를 실행하여 검증된 아이디어를 도출하세요.
• 실제 예산 수치와 PI 자격 정보가 채워진 최종 제출 준비 문서가 필요하다면 — 이 스킬은 의도적으로 조작할 수 없는 PI 관련 정보를 위해 [AMOUNT] 및 [TODO] 플레이스홀더를 남겨 둡니다.

KAKENHI (일본), NSF (미국), NSFC (중국 — 面上/青年/优青/杰青/海外优青/重点 포함), ERC (EU), DFG (독일), SNSF (스위스), ARC (호주), NWO (네덜란드), 그리고 기타 모든 기관을 위한 GENERIC 형식을 지원합니다. 각 기관별 템플릿은 올바른 섹션 순서, 언어, 문화적 규범 및 심사 기준을 자동으로 적용합니다.

Grant Proposal 전용 순서로 하위 기술을 연결합니다: /research-lit (문헌 조사) → /novelty-check (연구 공백 검증) → Claims-Aims-Evidence 매트릭스를 활용한 내러티브 구조 설계 → 전체 섹션 초안 작성 → /research-review (AI 패널 점수 평가) → 수정. 각 단계는 다음 단계로 진행하기 전에 명시적인 사용자 체크포인트로 마무리됩니다.

GPT-5.4(mcp__codex__codex 경유)를 논문 심사자가 아닌 Grant Proposal 검토 패널리스트로 활용하여 — 기관별 기준에 따라 각 섹션을 1–5점으로 채점하고, 치명적 결함을 식별하며, 지원/수정/거부를 권고합니다. 기본적으로 최대 두 번의 검토-수정 사이클이 수행되며, 피드백은 grant-proposal/GRANT_REVIEW.md에 저장됩니다.

각 세부 목표는 독립적으로 가치를 지녀야 한다는 원칙을 적용합니다(하나의 목표가 실패하더라도 나머지 목표는 여전히 출판 가능한 결과를 도출할 수 있어야 함). 또한 각 목표 간의 논리적 연결성을 보장합니다. 구조화된 매트릭스를 통해 각 목표를 핵심 주장, 예비 증거, 제안된 검증 방법, 위험 수준, 그리고 구체적인 산출물에 매핑합니다.

모든 단계 완료 후 grant-proposal/GRANT_STATE.json에 단계 진행 상황을 저장합니다. 세션이 중단된 경우, 해당 기술은 24시간 이내에 마지막으로 완료된 단계에서 자동으로 재개되며, 격차 진술(gap statement), 목표 수(aims count), Codex 스레드 ID 및 초안 내용을 복원합니다.

기본적으로 완성된 grant-proposal/GRANT_PROPOSAL.md를 출력하거나, output format: latex로 설정된 경우 구조화된 LaTeX 프로젝트(main.tex + 섹션별 파일)를 출력합니다. 개요 다이어그램, 실험 패러다임, 간트 차트 등 선택적 그림은 /paper-illustration 또는 직접 SVG/matplotlib 코드를 통해 생성할 수 있습니다.

/idea-discovery에서 검증된 아이디어를 보유한 연구자가 /grant-proposal "topic — KAKENHI Start-up"을 실행합니다. 이 스킬은 공식 일본어로 필수 섹션(研究目的, 研究計画・方法, 準備状況)을 모두 초안 작성하고, 연도별 마일스톤 계획을 생성하며, AI 패널 검토 과정에서 누락된 社会的意義(사회적 의의) 내용을 표시합니다.

초기 경력 연구책임자(PI)가 /grant-proposal "방향 — NSF CAREER"를 실행합니다. Grant Proposal 스킬은 지적 가치(Intellectual Merit)와 광범위한 영향(Broader Impacts)을 중심으로 제안서를 구성하고, 예비 데이터 단락을 포함한 3개 목표 구조를 구축하며, 광범위한 영향 섹션에 일반적인 표현 대신 구체적인 사회 공헌 활동이 포함되도록 보장합니다.

한 연구자가 /grant-proposal "topic — NSFC Youth, language: Chinese"를 실행하여 青年基金 세부 유형을 대상으로 합니다. 이 스킬은 立项依据, 创新性 (번호가 매겨진 혁신 포인트), 可行性分析, 및 研究基础를 초안으로 작성하며, 해당 연구를 国际前沿에 위치시키고 PI의 논문 목록을 위한 자리 표시자를 남겨둡니다.

박사 학위 취득 후 3년 차 PI가 /grant-proposal "아이디어 — ERC Starting"을 실행합니다. 이 스킬은 고위험/고수익 내러티브를 작성하고, 산출물과 마일스톤이 포함된 작업 패키지(Work Package) 표를 생성하며, 간트 차트 그림을 만든 후, ERC의 혁신적 성격 및 방법론 기준을 활용하여 AI 패널 검토를 두 차례 실행합니다.