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Get Started Free →한국연구재단(NRF)·IITP·KIAT·중소벤처기업부 양식에 맞춘 정부 연구비 신청서 초안을 만들어 드립니다. 다음과 같은 요청 시 사용하세요: - "기초연구과제 신청서 써줘. 주제는 딥러닝 의료 영상 진단이야" - "NRF 중견연구 제안서 작성해줘. 3년 프로젝트야" - "IITP ICT R&D 사업계획서 초안 만들어줘" - "TIPS 과제 신청서 써줘. AI 이상 탐지 기술이야" - "KIAT 산업기술혁신 연구비 신청서 작성해줘" - "정부 과제 제안서 초안 잡아줘" - "국가 R&D 사업 신청서 양식대로 써줘" 연구 목표·내용·방법론·기대효과·예산 섹션을 기관 양식에 맞춰 구성하고, 평가 기준 대비 자체 점검표까지 만들어 ai-slop 검수 체인으로 마무리합니다. [책임 경계] 정부 일반 지원사업은 moai-business:kr-gov-grant
.claude/skills/modu-ai-grant-writer/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-08 | ✗→✓ | ▲ Improved | -4% | 0% |
| case-09 | ✗→✓ | ▲ Improved | 10% | 0% |
| case-10 | ✗→✓ | ▲ Improved | -25% | 0% |
| case-19 | ✗→✓ | ▲ Improved | 1% | 0% |
| case-20 | ✗→✓ | ▲ Improved | 30% | 0% |
한국연구재단(NRF), IITP, KIAT, 중소벤처기업부 등 주요 정부 연구비 지원 기관의 양식에 맞춘 연구비 신청서를 작성하는 전문 스킬입니다. 연구 목표, 내용, 방법론, 기대효과, 예산 등 핵심 섹션을 체계적으로 구성합니다.
AskUserQuestion으로 지원 기관과 사업 유형을 선택받습니다:
| 기관 | 대표 사업 | 핵심 평가 요소 | |------|----------|----------------| | 한국연구재단 (NRF) | 기초연구, 중견연구 | 창의성, 연구 수행력, 성과 가능성 | | IITP | ICT SW 융합원천기술 | 기술적 난이도, 사업화 가능성 | | KIAT | 산업기술혁신 | 기술 파급효과, 시장성 | | 중소벤처기업부 | TIPS, 창업성장 | 혁신성, 시장 잠재력 |
다음 정보를 수집하여 신청서 구조를 설계합니다:
지원 기관 표준 양식에 맞춰 작성합니다:
NRF 기초연구/중견연구
IITP ICT R&D
KIAT 산업기술혁신
중소벤처기업부 TIPS/창업성장
작성된 신청서 초안에 대해 평가 기준 관점에서 자체 점검을 수행하고, 보완이 필요한 부분을 식별하여 제안합니다.
"기초연구과제 신청서를 작성해줘. 연구 주제는 '딥러닝 기반 의료 영상 진단 알고리즘'이야."
"중소벤처기업부 TIPS 과제로 신청할 제안서를 써줘. 기술은 AI 기반 이상 징후 탐지야."
"NRF 과제 신청서야. 연구 목표는 양자 암호 통신 프로토콜 개발이고, 3년 프로젝트야."연구비 신청서 본문 등 서술형 텍스트를 작성한 뒤에는 다음 체인으로 마무리합니다:
grant-writer → moai-core:ai-slop-reviewer → moai-content:humanize-korean
> 예산 요구 내역·기술 로드맵·간트 차트 등 데이터/표 산출물은 본 체인 대상이 아니며, 시각화가 필요하면 moai-data:data-visualizer로 라우팅합니다.
본 스킬이 생성하는 연구비 신청서 초안은 참고용입니다. 실제 과제 신청 시는 해당 기관의 최신 가이드라인을 확인하고, 전문가의 검토를 거치시기 바랍니다.
| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | fail→fail | 23,728 | 28,172 | +19% | 1 | 1 | 0% | 3,602 | 5,992 | +66% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→fail | 24,197 | 24,291 | +0% | 1 | 1 | 0% | 3,724 | 5,307 | +43% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→fail | 27,517 | 30,955 | +12% | 1 | 1 | 0% | 4,400 | 6,334 | +44% | 0 | 0 | — |
case-04 | pass→fail | 22,725 | 19,657 | -14% | 1 | 1 | 0% | 3,593 | 4,664 | +30% | 0 | 0 | — |
case-05 | pass→pass | 19,890 | 18,115 | -9% | 1 | 1 | 0% | 2,999 | 4,037 | +35% | 0 | 0 | — |
case-06 | pass→pass | 17,660 | 17,694 | +0% | 1 | 1 | 0% | 2,792 | 4,122 | +48% | 0 | 0 | — |
case-07 | pass→pass | 16,179 | 18,526 | +15% | 1 | 1 | 0% | 2,449 | 4,270 | +74% | 0 | 0 | — |
case-08 | fail→pass | 18,000 | 7,515 | -58% | 1 | 1 | 0% | 2,711 | 2,591 | -4% | 0 | 0 | — |
case-09 | fail→pass | 15,500 | 7,532 | -51% | 1 | 1 | 0% | 2,419 | 2,657 | +10% | 0 | 0 | — |
case-10 | fail→pass | 21,316 | 5,614 | -74% | 1 | 1 | 0% | 3,053 | 2,284 | -25% | 0 | 0 | — |
case-11 | pass→pass | 16,440 | 12,144 | -26% | 1 | 1 | 0% | 2,539 | 3,324 | +31% | 0 | 0 | — |
case-12 | pass→pass | 17,293 | 15,100 | -13% | 1 | 1 | 0% | 2,604 | 3,981 | +53% | 0 | 0 | — |
case-13 | pass→pass | 18,870 | 21,040 | +11% | 1 | 1 | 0% | 2,804 | 4,511 | +61% | 0 | 0 | — |
case-14 | pass→pass | 18,428 | 19,821 | +8% | 1 | 1 | 0% | 2,724 | 4,210 | +55% | 0 | 0 | — |
case-15 | pass→pass | 16,189 | 15,493 | -4% | 1 | 1 | 0% | 2,429 | 3,781 | +56% | 0 | 0 | — |
case-16 | pass→pass | 17,664 | 13,559 | -23% | 1 | 1 | 0% | 2,619 | 3,484 | +33% | 0 | 0 | — |
case-17 | pass→pass | 15,735 | 14,526 | -8% | 1 | 1 | 0% | 2,361 | 3,737 | +58% | 0 | 0 | — |
case-18 | fail→fail | 9,995 | 2,871 | -71% | 1 | 1 | 0% | 1,523 | 1,842 | +21% | 0 | 0 | — |
case-19 | fail→pass | 18,185 | 8,618 | -53% | 1 | 1 | 0% | 2,773 | 2,811 | +1% | 0 | 0 | — |
case-20 | fail→pass | 17,890 | 14,198 | -21% | 1 | 1 | 0% | 2,820 | 3,654 | +30% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→fail | 20,369 | 25,350 | +24% | 1 | 1 | 0% | 3,122 | 5,255 | +68% | 0 | 0 | — |
case-22 | fail→fail | 21,830 | 23,812 | +9% | 1 | 1 | 0% | 3,373 | 5,176 | +53% | 0 | 0 | — |
case-23 | fail→fail | 23,326 | 22,331 | -4% | 1 | 1 | 0% | 3,962 | 5,116 | +29% | 0 | 0 | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 23 cases were attempted. The headline lift of +17 percentage points is the difference between those two pass rates over the 23 comparable cases. 1 case got worse with the skill loaded, and it is included in that figure.
Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.