课题通申报材料多维质量检测

解决什么问题

国家级/省部级教育课题材料常存在申报书与中期报告不一致、成果承诺未兑现、数据像模板、引用堆砌等问题。该技能把这类自审拆成可执行的检测流程，重点面向中文教育类科研课题，覆盖 申报书、立项书、中期报告、结题报告 四种节点。

如何工作

技能先做输入校验，支持本地文件夹、URL、直接粘贴文本，并识别材料类型与课题级别。随后按六大维度执行：生命周期连贯性、真实性检测、可行性检测、AI 生成痕迹、内容真伪核查、规范合规检测。多份材料会做交叉比对，例如立项书是否缩小研究范围、中期成果是否匹配计划、结题成果是否兑现。AI 痕迹检测会看句式均匀度、连接词密度、具体细节缺失、虚词堆砌和闭环结构；文献核查会抽查关键引用、政策文号、荣誉成果与逻辑矛盾。输出按 🔴、🟡、🟢 风险分级，并给出可操作修改建议。

适用边界

该技能适合中文教育类课题的自审辅助，不替代官方评审。英文课题、非教育类课题、纯图片扫描件和仅有提纲的材料效果有限；AI 检测只能提示文本特征，不能作为学术不端认定。引用与真实性核查依赖可检索信息，对未公开数据、内部文件和保密内容无法验证。