用途：把已验证的研究想法转化为结构化、面向评审的资助申请书，适用于先申请经费再实施的场景，与论文发表流程并行。
主要能力：按基金类型和子类型生成对应章节，支持KAKENHI、NSF、NSFC、ERC、DFG、SNSF、ARC、NWO及通用类型；自动检测语言（KAKENHI→日语、NSFC→中文、其余多为英语）；设计具体目标（2-4个）、构建主张-目标-证据矩阵、规划时间线与里程碑、撰写预算说明（金额留占位符）、生成概览图、实验范式图与甘特图；调用/research-lit做文献综述、/novelty-check验证研究空白、/research-review以评审面板视角给出反馈，最多两轮外部评审修订；状态保存到grant-proposal/GRANT_STATE.json以支持中断恢复。
必要用法：以参数传入主题与基金类型，例如 /grant-proposal "topic — NSF" 或 /grant-proposal "topic — NSF CAREER, latex output"、/grant-proposal "topic — NSFC Youth, language: English"；通用类型需自定章节，例如 /grant-proposal "topic — GENERIC, sections: Background|Methods|Impact, language: English"。默认GRANT_TYPE=KAKENHI、GRANT_SUBTYPE=auto、输出markdown、最多2轮评审、AUTO_PROCEED=false（每个检查点等待确认）。流程为阶段0解析输入与收集项目上下文、阶段1文献与竞争项目定位、阶段2叙事结构与目标设计、阶段3逐节撰写，产出grant-proposal/GRANT_PROPOSAL.md。
适用场景：需要按特定资助机构格式撰写申请书、希望先做文献与新颖性定位、需要模拟评审反馈再修订的研究人员。
限制：具体资助金额、截止日期、成功率和实际评审通过情况暂未提供；预算数值需用户填入；PI个人信息与出版物列表缺失时仅留[TODO]占位符；评审模型需为OpenAI模型；未提供完整长代码示例。