技能：资金趋势预测器

ID： 200
版本： 1.0.0
作者： OpenClaw Agent
许可证： MIT

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概述

资金趋势预测器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）的已资助项目摘要，并预测未来3-5年的资助偏好变化趋势。

功能特点

• - 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：使用先进的文本挖掘技术提取主题、关键词和研究趋势
• 趋势预测模型：基于时间序列分析和主题建模预测资助方向变化
• 可视化报告：生成图表和趋势报告，直观展示分析结果
• 领域细分：按医学、工程、自然科学等领域进行分类分析

安装

bash

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

使用方法

命令行界面

bash

运行完整分析工作流

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

python scripts/main.py --forecast --years 5 --output forecast.json

API调用

python
from scripts.main import FundingTrendForecaster

初始化预测器

forecaster = FundingTrendForecaster()

采集数据

forecaster.collectdata(sources=[nih, nsf, horizoneurope], 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.exportreport(outputpath=report.pdf, format=pdf)

参数说明

参数	类型	默认值	必填	描述
--analyze-all	标志	false	否	对所有数据源运行完整分析工作流
--source

字符串 | - | 否 | 要分析的特定机构（nih, nsf, horizon_europe） | | --months | 整数 | 6 | 否 | 要分析的历史数据月份数 | | --years | 整数 | 5 | 否 | 趋势预测的年数 | | --visualize | 标志 | false | 否 | 生成可视化图表 | | --forecast | 标志 | false | 否 | 生成趋势预测 | | --input, -i | 字符串 | - | 否 | 输入数据文件路径（用于可视化/预测） | | --output, -o | 字符串 | - | 否 | 输出文件路径 | | --config | 字符串 | config.json | 否 | 配置文件路径 |

数据源

机构	数据源URL	更新频率
NIH	https://reporter.nih.gov/	每日
NSF

https://www.nsf.gov/awardsearch/ | 每日 | | Horizon Europe | https://ec.europa.eu/info/funding-tenders/opportunities/ | 每周 |

配置

创建 config.json 文件以自定义分析参数：

json
{
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,
minwordlength: 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

json
{
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: {
predictedhottopics: [Generative AI, Gene Editing, Fusion Energy],
confidence: 0.87
},
2026-2029: {
longtermtrends: [AGI Safety, Personalized Medicine, Space Mining],
confidence: 0.72
}
}
}

架构

funding-trend-forecaster/
├── scripts/
│ ├── main.py # 主入口
│ ├── 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
│ ├── raw/
│ └── processed/
├── output/ # 输出目录
├── config.json # 配置文件
├── requirements.txt # Python依赖项
└── SKILL.md # 本文档

发展路线图

• - [x] 基础架构设计
• [x] 核心分析模块
• [ ] 更多数据源支持（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

许可证

MIT许可证 - 详见项目根目录下的LICENSE文件

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由OpenClaw Agent生成 | 技能ID: 200

风险评估

风险指标	评估	等级
代码执行	带工具的Python脚本	高
网络访问

外部API调用 | 高 | | 文件系统访问 | 读写数据 | 中 | | 指令篡改 | 标准提示词指南 | 低 | | 数据泄露 | 数据安全处理 | 中 |

安全检查清单

• - [ ]