Grant Proposal

• Hai un'idea di ricerca validata (ad esempio, da /idea-discovery) e hai bisogno di presentarla come domanda di finanziamento prima di iniziare gli esperimenti.
• Stai puntando a un'agenzia specifica — KAKENHI, NSF, NSFC, ERC, DFG, SNSF, ARC o NWO — e hai bisogno di una struttura delle sezioni, un linguaggio e un allineamento ai criteri di valutazione specifici per quell'agenzia.
• Vuoi che un pannello di revisione AI (GPT-5.4 che agisce come membro di una commissione di valutazione) assegni un punteggio alla tua bozza e segnali i difetti critici prima della sottomissione.
• Hai bisogno di produrre una matrice strutturata di Obiettivi Specifici / Claims-Aims-Evidence e un piano di milestone anno per anno prima di scrivere qualsiasi testo in prosa.

• Hai già completato gli esperimenti e stai scrivendo i risultati — usa /paper-writing al suo posto; i Grant Proposal argomentano a favore di lavori futuri, non di risultati già ottenuti.
• Non hai ancora un'idea o una direzione di ricerca — esegui prima /idea-discovery per produrre un'idea validata prima di invocare questa skill.
• Hai bisogno di un documento finalizzato e pronto per la sottomissione, con cifre di budget reali e credenziali del PI compilate — questa skill lascia deliberatamente i segnaposto [AMOUNT] e [TODO] per le informazioni specifiche del PI che non possono essere inventate.

Supporta KAKENHI (Giappone), NSF (USA), NSFC (Cina — inclusi 面上/青年/优青/杰青/海外优青/重点), ERC (UE), DFG (Germania), SNSF (Svizzera), ARC (Australia), NWO (Paesi Bassi) e un formato GENERICO per qualsiasi altra agenzia. Ogni modello di agenzia applica automaticamente il corretto ordine delle sezioni, la lingua, le norme culturali e i criteri di valutazione.

Concatena le sotto-competenze in una sequenza specifica per il Grant Proposal: /research-lit (rassegna della letteratura) → /novelty-check (verifica delle lacune) → progettazione della struttura narrativa con una matrice Affermazioni-Obiettivi-Prove → stesura completa delle sezioni → /research-review (valutazione tramite panel AI) → revisione. Ogni fase si conclude con un checkpoint esplicito con l'utente prima di procedere.

Invoca GPT-5.4 (tramite mcp__codex__codex) come membro di un pannello di revisione del Grant Proposal — non come revisore di articoli — per assegnare un punteggio da 1 a 5 a ciascuna sezione utilizzando criteri specifici dell'agenzia, identificare difetti critici e raccomandare finanziamento/revisioni/rifiuto. Per impostazione predefinita vengono eseguiti fino a due cicli di revisione e correzione, con il feedback salvato in grant-proposal/GRANT_REVIEW.md.

Applica la regola secondo cui ogni Obiettivo Specifico deve avere un valore indipendente (se un obiettivo fallisce, gli altri producono comunque risultati pubblicabili) ed essere logicamente collegato agli altri. Una matrice strutturata associa ciascun obiettivo alla sua affermazione chiave, alle prove preliminari, alla validazione proposta, al livello di rischio e al risultato concreto atteso.

Salva i progressi di fase in grant-proposal/GRANT_STATE.json dopo ogni fase. Se la sessione viene interrotta, la competenza riprende automaticamente dall'ultima fase completata entro 24 ore, ripristinando la dichiarazione del gap, il conteggio degli obiettivi, l'ID del thread Codex e il contenuto della bozza.

Genera un file completo grant-proposal/GRANT_PROPOSAL.md per impostazione predefinita, oppure un progetto LaTeX strutturato (main.tex + file per sezione) quando viene impostato output format: latex. Le figure opzionali — diagramma di panoramica, paradigma sperimentale e diagramma di Gantt — possono essere generate tramite /paper-illustration o codice SVG/matplotlib diretto.

Un ricercatore con un'idea validata da /idea-discovery esegue /grant-proposal "argomento — KAKENHI Start-up". La competenza redige tutte le sezioni richieste in italiano giapponese formale (研究目的, 研究計画・方法, 準備状況), genera un piano di traguardi annuali e segnala i contenuti mancanti relativi alla 社会的意義 (rilevanza sociale) durante la revisione del pannello AI.

Un ricercatore nelle prime fasi della carriera esegue /grant-proposal "direzione — NSF CAREER". La competenza struttura la proposta attorno al Merito Intellettuale e agli Impatti più Ampi, costruisce una struttura a tre obiettivi con paragrafi dedicati ai dati preliminari, e garantisce che la sezione sugli Impatti più Ampi contenga attività di divulgazione concrete anziché un linguaggio generico.

Un ricercatore seleziona il sotto-tipo 青年基金 eseguendo /grant-proposal "topic — NSFC Youth, language: Chinese". La funzionalità redige la 立项依据, la 创新性 (punti di innovazione numerati), la 可行性分析 e la 研究基础, posizionando il lavoro alla 国际前沿 e lasciando segnaposto per l'elenco delle pubblicazioni del responsabile del progetto.

Un PI a 3 anni dal dottorato esegue /grant-proposal "idea — ERC Starting". La skill redige una narrativa ad alto rischio/alto guadagno, produce una tabella dei Work Package con deliverable e milestone, genera una figura con il diagramma di Gantt, quindi esegue due cicli di revisione da parte di un pannello AI utilizzando i criteri ERC di natura rivoluzionaria e metodologia.