Skill: Funding Trend Forecaster

ID: 200

Version: 1.0.0

Author: OpenClaw Agent

License: MIT

概述

Funding Trend Forecaster 是一款智能分析工具，利用自然语言处理（NLP）技术分析全球主要科研资助机构（NIH、NSF、Horizon Europe）已资助项目摘要，预测未来 3-5 年的资助偏好变化趋势。

功能特性

• 多源数据采集：自动从 NIH、NSF、Horizon Europe 获取已资助项目数据
• NLP深度分析：采用先进的文本挖掘技术提取主题、关键词与研究趋势
• 趋势预测模型：基于时间序列分析与主题建模，预测资助方向的变化
• 可视化报告生成：生成图表与趋势报告，直观展示分析结果
• 领域细分分析：按医学、工程、自然科学等不同领域进行分类分析

安装方法

# 进入技能目录
cd skills/funding-trend-forecaster

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 下载 NLTK 数据
python -c "import nltk; nltk.download('punkt'); nltk.download('stopwords'); nltk.download('wordnet')"

依赖项

requests>=2.28.0
beautifulsoup4>=4.11.0
pandas>=1.5.0
numpy>=1.23.0
scikit-learn>=1.1.0
textblob>=0.17.1
nltk>=3.7
matplotlib>=3.6.0
seaborn>=0.12.0
wordcloud>=1.8.0
python-dateutil>=2.8.0

使用方式

命令行接口

# 执行完整分析流程
python scripts/main.py --analyze-all --output report.json

# 仅分析特定机构
python scripts/main.py --source nih --months 6

# 生成可视化报告
python scripts/main.py --visualize --input data.json --output charts/

# 查看趋势预测结果
python scripts/main.py --forecast --years 5 --output forecast.json

API 调用

from scripts.main import FundingTrendForecaster

# 初始化预测器
forecaster = FundingTrendForecaster()

# 收集数据
forecaster.collect_data(sources=['nih', 'nsf', 'horizon_europe'], months=6)

# 执行分析
results = forecaster.analyze_trends()

# 生成预测
forecast = forecaster.predict_trends(years=5)

# 导出报告
forecaster.export_report(output_path='report.pdf', format='pdf')

参数说明

数据来源

配置文件

创建 config.json 文件以自定义分析参数：

{
  "sources": {
    "nih": {
      "enabled": true,
      "base_url": "https://reporter.nih.gov/",
      "max_results": 1000
    },
    "nsf": {
      "enabled": true,
      "base_url": "https://www.nsf.gov/awardsearch/",
      "max_results": 1000
    },
    "horizon_europe": {
      "enabled": true,
      "base_url": "https://ec.europa.eu/info/funding-tenders/",
      "max_results": 500
    }
  },
  "nlp": {
    "language": "en",
    "min_word_length": 3,
    "max_topics": 20,
    "stop_words": ["research", "study", "project"]
  },
  "forecast": {
    "method": "lda_trend",
    "confidence_level": 0.95,
    "years_ahead": 5
  }
}

输出格式

JSON 报告结构

{
  "metadata": {
    "generated_at": "2024-01-15T10:30:00Z",
    "data_period": "2023-07-01 to 2024-01-01",
    "sources": ["nih", "nsf", "horizon_europe"],
    "total_projects": 15420
  },
  "trend_analysis": {
    "top_keywords": [
      {"term": "artificial intelligence", "frequency": 342, "growth": 0.45},
      {"term": "climate change", "frequency": 298, "growth": 0.32}
    ],
    "emerging_topics": [
      {"topic": "Large Language Models", "projects": 89, "trend": "rising"},
      {"topic": "Carbon Capture", "projects": 156, "trend": "stable"}
    ],
    "funding_shifts": {
      "increasing": ["AI/ML", "Climate Tech", "Quantum Computing"],
      "decreasing": ["Traditional Materials", "Fossil Fuels Research"]
    }
  },
  "forecast": {
    "2025": {
      "predicted_hot_topics": ["Generative AI", "Gene Editing", "Fusion Energy"],
      "confidence": 0.87
    },
    "2026-2029": {
      "long_term_trends": ["AGI Safety", "Personalized Medicine", "Space Mining"],
      "confidence": 0.72
    }
  }
}

系统架构

markdown

funding-trend-forecaster/

├── scripts/

│ ├── main.py # 主入口文件

│ ├── collectors/ # 数据采集模块

│ │ ├── __init__.py

│ │ ├── nih_collector.py

│ │ ├── nsf_collector.py

│ │ └── horizon_collector.py

│ ├── analyzers/ # NLP 分析模块

│ │ ├── __init__.py

│ │ ├── text_processor.py

│ │ ├── topic_modeler.py

│ │ └── trend_detector.py

│ ├── predictors/ # 预测模块

│ │ ├── __init__.py

│ │ └── trend_forecaster.py

│ └── utils/ # 工具模块

│ ├── __init__.py

│ ├── config.py

│ └── visualizer.py

├── data/ # 数据存储目录

│ ├── raw/

│ └── processed/

├── output/ # 输出目录

├── config.json # 配置文件

├── requirements.txt # Python 依赖项

└── SKILL.md # 本说明文档

Roadmap

• [x] 基础架构设计
• [x] 核心分析模块
• [ ] 支持更多数据源（如 Wellcome Trust、JSPS 等）
• [ ] 实时数据流处理
• [ ] 交互式 Web 界面
• [ ] 机器学习模型优化

License

MIT License - 请参见项目根目录下的 LICENSE 文件

*由 OpenClaw Agent 生成 | Skill ID: 200*

Risk Assessment

Security Checklist

• [ ] 未硬编码凭据或 API 密钥
• [ ] 无未经授权的文件系统访问（如 ../）
• [ ] 输出不暴露敏感信息
• [ ] 已部署提示注入防护机制
• [ ] API 请求仅使用 HTTPS
• [ ] 输入已根据允许模式进行验证
• [ ] API 超时与重试机制已实现
• [ ] 输出目录限制在工作空间内
• [ ] 脚本在沙箱环境中执行
• [ ] 错误信息已清理（不暴露内部路径）
• [ ] 依赖项已审计
• [ ] 未暴露内部服务架构

Prerequisites

# 安装 Python 依赖
pip install -r requirements.txt

Evaluation Criteria

成功指标

• [ ] 成功执行核心功能
• [ ] 输出符合质量标准
• [ ] 能够妥善处理边缘情况
• [ ] 性能表现可接受

测试用例

1. 基础功能：标准输入 → 预期输出
2. 边缘情况：无效输入 → 优雅的错误处理
3. 性能测试：大数据集 → 可接受的处理时间

Lifecycle Status

• 当前阶段：草稿
• 下次评审日期：2026-03-06
• 已知问题：无
• 计划改进：

- 性能优化

- 增加新功能支持