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$ agentstack add skill-t46-ra-skills-grant-proposal-review ✓ scanned · ✓ verified, works with Claude Code, Cursor, and more.
Security review
✓ PassedNo issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →
- ✓ Prompt-injection patterns
- ✓ Secret / credential exfiltration
- ✓ Dangerous shell & filesystem operations
- ✓ Untrusted network calls
- ✓ Known-malicious package signatures
What it can access
- ✓ Network access No
- ✓ Filesystem access No
- ✓ Shell / process execution No
- ✓ Environment & secrets No
- ✓ Dynamic code execution No
From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.
Verified badge
Passed review? Show it. Paste this badge into your README, it links to the public security report.
Reliability & compatibility
Declared compatibility
Compatibility is declared by the source manifest. End-to-end runtime verification is coming, see below.
We're building live execution health for every listing: tool-call success rate, median latency, uptime, and last-checked timestamps, measured, not self-reported. It isn't live yet, so we don't show numbers we can't stand behind.
How agent discovery & health will work →About
研究費申請書レビュー
What This Does
研究費申請書(科研費、JST 事業、その他競争的資金)を審査基準に基づいてレビューし、具体的な改善提案を行う。審査員の視点で弱点を特定し、採択率を高めるための修正案を提示する。
Required Inputs
- 申請書ファイル: レビュー対象の申請書(PDF またはテキスト)
- 公募種別: 科研費(基盤A/B/C、若手、挑戦的研究 等)、さきがけ、CREST、その他
- 研究分野の審査区分(任意): 小区分番号・名称(科研費の場合)
- 過去の申請経験(任意): 初回申請か、再申請か(不採択理由があれば添付)
What It Produces
- 総合評価
- 現状の完成度(A: 高い / B: 中程度 / C: 要改善)
- 最大の強みと最大の弱点(各1つ)
- 審査基準別の評価(各項目を5段階で評価)
- 研究の学術的背景と本研究の位置づけ
- 研究目的・内容の独自性・創造性
- 研究計画・方法の妥当性
- 研究遂行能力(業績・実績)
- 研究の波及効果・将来展望
- 具体的な改善提案(優先度順)
- 該当箇所の引用
- 問題点の説明
- 改善案(具体的な文言例を含む)
- 形式面のチェック
- ページ数・文字数の制限遵守
- 図表の適切さ
- 参考文献の形式
手順
1. 申請書の読み込みと公募種別の確認
申請書を読み込み、対象の公募種別に応じた審査基準を確認する。
科研費の主な審査基準:
| 評価項目 | 配点目安 | |----------|----------| | 研究課題の学術的重要性・妥当性 | 30% | | 研究計画・方法の妥当性 | 30% | | 研究課題の独自性・創造性 | 20% | | 研究遂行能力・研究環境の適切性 | 20% |
JST さきがけの主な審査基準:
- 研究の独創性・新規性
- 研究の波及効果
- 研究計画の実現可能性
- 研究者の能力・適格性
2. 構造分析
申請書の構造を分析する:
- ストーリーライン: 背景→問題設定→目的→方法→期待される成果の論理的な流れ
- 図表の効果: 研究の全体像を示す概念図があるか、データの見せ方は適切か
- キーメッセージの明確さ: 「この研究でしか得られない知見は何か」が明確か
3. 審査基準別の詳細レビュー
3a. 学術的背景と位置づけ
- 先行研究のレビューが十分か(主要文献が漏れていないか)
- 研究の学術的重要性が明確に述べられているか
- 「何が未解明か」「なぜ今この研究が必要か」が明示されているか
3b. 独自性・創造性
- 既存研究との差別化が明確か
- 「新しい」と主張する内容が本当に新しいか
- アプローチの新規性か、問題設定の新規性か、両方か
3c. 研究計画・方法
- 各目的に対して具体的な方法が記述されているか
- タイムラインが現実的か(3年計画なら年次ごとのマイルストーン)
- リスクと代替案が示されているか
- 予備データ・フィージビリティの根拠があるか
3d. 研究遂行能力
- 申請者の業績が研究テーマと関連しているか
- 共同研究者の役割分担が明確か
- 研究環境(設備、データアクセス等)が確保されているか
4. よくある指摘事項のチェック
以下の頻出する問題点を重点的に確認する:
- 総花的: テーマが広すぎて焦点が定まらない
- 方法論の具体性不足: 「〜を検討する」「〜を明らかにする」だけで具体的な方法がない
- 予備データの不足: 実現可能性を示すデータがない
- 先行研究の引用不足: 自分の過去の成果ばかりで他者の研究を引用していない
- 波及効果の誇大表現: 「社会に大きなインパクトを与える」等の根拠のない記述
- 図表の品質: 解像度が低い、ラベルが小さすぎる、不必要に複雑
- 文章の冗長さ: 限られたページ数で情報密度が低い
5. 改善提案の作成
各指摘について、以下の形式で改善提案を作成する:
【指摘箇所】該当テキストの引用
【問題点】何が問題か
【改善案】具体的な修正文言
【優先度】高/中/低
【根拠】審査基準のどの項目に影響するか
6. 再申請の場合の追加チェック
前回の審査結果開示がある場合:
- 指摘事項への対応が申請書に反映されているか
- 「前回からの変更点」が明確に記述されているか
- 審査員のコメントに対する反論が建設的か
品質基準
- 審査基準に基づいた客観的な評価であること(個人的好みではない)
- 改善提案が具体的であること(「もっと詳しく書く」ではなく、具体的な文言例を示す)
- 強みも指摘すること(弱点だけでなく、活かすべきポイントも伝える)
- 公募種別に応じた適切な審査基準を適用していること
- 研究分野の慣行を考慮すること(理論系と実験系では記述スタイルが異なる)
- 文字数・ページ数の制約を考慮した提案であること
Available Tools
- Read: 申請書ファイルの読み込み
- WebSearch / WebFetch: 審査基準・公募要領の確認
- Write: レビューレポートの出力
- Bash: 文字数カウント等
Source & license
This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.
- Author: t46
- Source: t46/ra-skills
- License: MIT
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Versions
- v0.1.0 Imported from the upstream source.