7c1f40b0e624e0260d590a2731322f02366552a3
All checks were successful
技能自动化发布 / release (push) Successful in 6s
description
| description |
|---|
| 申报季帮你选赛道:按教师研究标签与指南赛道做匹配、硬门槛过滤,给出可解释的 Top 3 推荐与匹配理由。 |
申报赛道推荐助手把"今年报什么"变成一道可解释的匹配题:教师学术画像与指南赛道库按研究标签匹配、按职称/成果硬门槛过滤,输出 Top 3 赛道与逐条理由。推荐仅供参考,申报决策权在教师本人。
这个技能能帮你做什么
- 维护教师学术画像:研究标签、近 3 年论文、项目经历、SCI 一区篇数
- 维护指南赛道库:需求标签、优先资助方向、职称/成果硬门槛,按年度管理
- 按教师匹配全部赛道:命中标签覆盖 70% 权重 + 优先方向命中 30% 权重,得分百分制
- 硬门槛不达标的赛道自动剔除并说明原因(职称不够、SCI 一区不足)
- 生成 Top 3 推荐 + 《申报策略建议书》:强烈推荐(≥80%)、可尝试(50%~80%,附补充提示)、不建议(<50%)
- 批量匹配与汇总:指南发布后集中为本院/全校教师出推荐,锁定动员对象
适合什么场景
- 教师申报前想客观看看自己与各赛道的契合度,避免盲目选题
- 科研副院长/科研秘书要在指南发布后快速锁定重点动员教师名单
- 科研处想沉淀历年指南赛道库,统一动员口径
使用前需要准备什么
- 教师画像:至少要有研究标签(可从论文标题/项目名称提炼),职称与 SCI 一区篇数用于门槛比对
- 指南赛道:把当年指南中相关赛道的名称、需求关键词、硬门槛录入(可由助手阅读指南后整理导入)
- 本技能在本地完成匹配计算,不需要登录科研系统;推荐以当年度正式指南为准
怎么使用
支持 数据管理(录画像与赛道、点匹配、重建建议书)与 对话任务("帮我看看今年适合报什么")两种方式;批量匹配走对话发起。逐步操作请查看技能市场「使用教程」Tab。
执行后你会得到什么
- 每位教师一份《申报策略建议书》:Top 3 赛道、匹配得分、命中标签与理由、被剔除赛道及原因
- 批量匹配另生成汇总页:各教师 Top 1 赛道一览
- 匹配历史入库:可查、可统计强推荐名单
注意事项
- 推荐基于标签匹配算法(口径在建议书中完整披露),不能替代语义级理解;标签质量决定推荐质量
- "强烈推荐/可尝试/不建议"是分数分层,不是申报承诺;未达硬门槛的赛道会被直接剔除
- 教师画像与门槛库由使用者维护,请确保与最新指南一致
- 匹配结果仅本人与授权管理者可见,请勿外传他人画像
常见问题
匹配分数是怎么算的?
得分 = 标签覆盖率 × 70% + 优先方向命中 × 30%(每命中一个优先关键词加 15%,封顶 30%)。每条理由都列出命中的标签,可逐条核对。
为什么我看好的赛道被剔除了?
硬门槛(职称、SCI 一区篇数)不满足的赛道会被直接剔除并说明原因;请核对门槛库数值是否与指南一致。
它能帮我把申报书写出来吗?
不能。本技能只做赛道推荐;申报书撰写请使用学校指定模板与科研处辅导。
Languages
Python
94.7%
PowerShell
3.8%
HTML
1.5%