在准备开题报告时，许多研究者虽已确定方向，却常面临文献调研不足、切入点价值不明、方法可行性存疑以及各部分逻辑脱节等难题。为此，我们开发了名为 research-proposal-writer 的 Skill，旨在梳理研究思路，辅助生成完整且可编辑的开题报告。该工具主要面向博士阶段研究（涵盖学术型与专业型），同时也支持根据硕士或本科的具体要求调整输出标准。
Skill 工作原理
该 Skill 的设计逻辑模拟了人工撰写开题报告的传统流程：从了解既有研究到聚焦核心问题，再推敲方案、形成论证，最终组织全文并修订。
具体工作流程如下：
- 识别与定位：接收选题后，自动识别学科、专业方向及研究类型，匹配相应的写作与检查策略。
- 文献检索与分析：检索并核读关键文献，分析已有研究的结论及遗留的研究空白。
- 方案设计与论证：基于文献缺口推荐具体切入点，讨论研究设计，并逐步撰写报告。
- 动态回溯机制：支持流程回溯。若发现预设“创新点”已被前人研究，或研究方法超出实际条件，系统将引导重新定位或调整设计，确保文献、问题、方法与贡献之间的逻辑闭环。
分学科差异化写作
Skill 内置了针对不同学科和研究类型的差异化机制，以确保内容的专业性与适配度：
- 医学研究：重点关注研究对象界定、结果评价指标、数据获取途径，以及伦理审查和随访条件。
- 历史研究：侧重史料范围、版本来源考证，以及材料对解释逻辑的支持力度。
- 工程研究：强调与现有方案的对比改进，明确测试条件与评估指标。
- 哲学研究：需厘清核心概念、前提假设、反例分析及对反对意见的回应。
即使在同一学科内，不同研究路径（如医学中的回顾性病历分析、前瞻性随访或基础实验）也会触发不同的设计指导与验收标准。
交互式决策机制
鉴于开题报告必须体现研究者个人的目标与现实条件，Skill 采用“人机协作”的交互模式，避免 AI 擅自做出关键取舍。
在关键节点，Skill 会提供基于依据的方案建议及利弊分析，由用户根据自身重点、资源条件及导师要求进行选择。例如，在长期随访与公开数据利用之间，或在理论解释与实践问题解决之间做出权衡。若用户授权“按推荐完成”，系统可合并确认步骤以减少提问频次。无论哪种交互方式，均遵循统一的质量标准。
使用指南
使用之初，用户提供选题即可启动。若能补充学校模板、已有文献、初稿、学科专业、学位类型、研究周期及主要资源条件，将显著提升报告的针对性。信息可分步补充，无需一次性提供完整细节。
在 ChatGPT 中安装该 Skill 后，可参考以下提示词示例：
请调用 [research-proposal-writer]，撰写护理学专业博士开题报告，主题为“基于家庭照护者参与的衰弱老年心力衰竭患者出院过渡期照护方案构建与效果评价”。采用快速授权推荐。暂无学校模板，其余条件尚未确定，请协助论证，不虚构已落实资源。交付成果
默认交付物为一份可编辑的 Word 格式开题报告，内容涵盖研究背景、文献综述、研究问题、内容与方法、创新贡献、可行性分析、进度安排及参考文献等。若有学校指定模板，系统将优先依模板结构组织；若无模板，则采用适配学科的标准结构，并保留姓名、学号、导师等信息填写栏（不含导师意见及签名）。
以下为操作演示输出的 Word 文档截图示意：
