论文审查
- 作者仓库星标 2,163
- 作者更新于 实时读取
- 作者仓库 research-writing-skill
- 领域
- 写作
- 兼容 Agent
-
- Claude Code
- Cursor
- Cline
- Codex
- Windsurf
- Gemini CLI
- +20
- 信任分
- 88 / 100 · 社区维护
- 作者 / 版本 / 许可
- @Norman-bury · 未声明 license
- Token 消耗评级
- 低消耗
- 接入复杂程度
- 需简单配置
- 是否需要外部 API Key
- 需要 · Vendor-specific
- 兼容的系统
- 未声明（默认跨平台）
- 底层运行要求
- Python
- 文件与系统权限
-
- 只读
- 允许写入 / 修改
- 网络行为
- 允许外网请求
- 安装命令数
- 26 条
档案由构建时根据 SKILL.md 与安装命令自动衍生，可能与作者实际意图存在差异。
需要注意： 未限定 allowed-tools，默认拥有全部工具权限。
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name: literature-review
description: Use when writing literature review sections - guides searching, organizing, and synthesizing aca…
category: 写作
runtime: Python
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# literature-review 输出预览
## PART A: 任务判断
- 适用问题：文章、文案、发言稿、润色或结构化表达。
- 输入要求：目标材料、限制条件、期望输出和验收方式。
- 证据边界：围绕“核心原则：绝不编造文献 / 文献工具脚本 / 1. 文献搜索 (scholarsearch.py)”读取原文规则，不把推断写成作者承诺。
## PART B: 执行结果
- **01** 任务判断：确认你的需求是否属于文章、文案、发言稿、润色或结构化表达，并标出输入、限制和预期结果。
- **02** 执行计划：优先按“核心原则：绝不编造文献 / 文献工具脚本 / 1. 文献搜索 (scholarsearch.py)”拆成步骤，说明每一步会读取什么、修改什么、产出什么。
- **03** 交付结果：给出可复制的命令、文件改动、检查清单或内容草稿，并说明如何继续迭代。
- **04** 风险边界：结合 读取文件、写入/修改文件、会按任务需要访问外部网络、需要准备 Vendor-specific API Key 给出执行前确认项。
## Running Rules
- 读取文件、写入/修改文件；会按任务需要访问外部网络；需要准备 Vendor-specific API Key。
- 先小样例验证，再放大到真实任务。
- 交付时同时给结果、检查口径和下一步迭代建议。 先确认触发方式
原文没有稳定的斜杠命令要求。安装验证后通常全局生效，直接在对话里点名这个 Skill 并描述任务即可。
给清楚输入和边界
告诉 Agent 目标文件或材料、期望结果、不可改范围、是否允许联网或执行命令。本 Skill 的权限画像是：读取文件、写入/修改文件。
小样例验证后再放大
先用一个小任务确认它会围绕“核心原则：绝不编造文献 / 文献工具脚本 / 1. 文献搜索 (scholarsearch.py)”工作；涉及文件或命令时，先看 diff、日志、预览或测试结果。
复核后再交付
检查最终产物是否包含明确结果、必要证据和下一步动作；如果输出泛泛而谈，就补充输入、边界和验收标准后重跑。
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name: literature-review
description: Use when writing literature review sections - guides searching, organizing, and synthesizing aca…
category: 写作
source: Norman-bury/research-writing-skill
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# literature-review
## 什么时候使用
- 用于审阅代码、文档或方案并给出可执行反馈 适合处理文章、文案、润色、翻译、总结和结构化表达，核心价值是把输入、判断、执行、验证和交付边界固定下来，避免 Agent 泛泛回答。 把任务拆成可执行、可检查、可继续迭代的步骤；使用前要准备 V…
- 面向文章、文案、发言稿、润色或结构化表达，优先处理能明确输入、步骤和验收标准的工作。
## 需要提供什么
- 目标材料、目录范围、期望结果和不可改动内容。
- 是否允许联网、执行命令、读写文件或调用外部服务。
## 执行规则
- 围绕「核心原则：绝不编造文献 / 文献工具脚本 / 1. 文献搜索 (scholarsearch.py)」组织步骤，不把推断写成作者事实。
- 读取文件、写入/修改文件；会按任务需要访问外部网络；需要准备 Vendor-specific API Key。
- 先跑小样例，确认结果可检查后再扩大任务范围。
## 输出要求
- 给出最终产物、关键证据、验证方式和下一步动作。
- 信息不足时标记 unknown，不编造命令、平台或依赖。 证据边界与执行链路
作者原文负责流程事实；仓库文件负责来源和命令；流狐只补充适用场景、限制和质量判断。
skill "literature-review" {
输入层 -> 用户目标 + 目标文件 + 禁止范围 + 验收标准
上下文层 -> 核心原则：绝不编造文献 / 文献工具脚本 / 1. 文献搜索 (scholarsearch.py)
规则层 -> SKILL.md 触发条件 / 执行顺序 / 输出格式
运行层 -> Python | 读取文件、写入/修改文件 | 会按任务需要访问外部网络
安全层 -> 需要准备 Vendor-specific API Key + 小任务验证 + diff / 日志复核
输出层 -> 可复制结果 + 检查清单 + 下一步迭代
}文献综述
本技能指导文献搜索、整理和综述写作。
这是最重要的原则，必须严格遵守：
- 英文文献：可通过网络搜索获取，但必须验证真实性
- 中文文献：明确告知用户去知网（CNKI）搜索，AI提供搜索建议
- 所有引用必须可追溯、可验证
- 不确定的文献信息，宁可不写也不编造
本技能内置了多个文献处理脚本：
1. 文献搜索 (scholar_search.py)
脚本位置：scripts/scholar_search.py
支持的数据库：PubMed, CrossRef, Semantic Scholar, arXiv
支持的输出格式：
json- JSON 格式（默认）bibtex- BibTeX 格式，可直接用于 LaTeXris- RIS 格式，用于 EndNote/Zoteroapa- APA 引用格式mla- MLA 引用格式chicago- Chicago 引用格式vancouver- Vancouver 引用格式
使用方法
# 基本搜索
python scripts/scholar_search.py "deep learning transformer"
# 指定数据库
python scripts/scholar_search.py "neural network" --sources pubmed,crossref
# 年份过滤（当前是2026年，建议使用近年范围）
python scripts/scholar_search.py "machine learning" --year 2023-2026
# 输出 BibTeX 格式（用于 LaTeX 论文）
python scripts/scholar_search.py "landslide detection" --format bibtex -o refs.bib
# 输出 APA 引用格式
python scripts/scholar_search.py "attention mechanism" --format apa --limit 5
# JSON 输出（用于程序处理）
python scripts/scholar_search.py "quantum computing" --format json -o results.json输出格式示例
BibTeX 格式（用于 LaTeX）：
@article{xu2024,
title = {CAS Landslide Dataset: A Large-Scale and Multisensor Dataset},
author = {Yulin Xu and Chaojun Ouyang and Qingsong Xu},
journal = {Scientific Data},
year = {2024},
doi = {10.1038/s41597-023-02847-z},
}APA 格式（用于正文引用）：
Yulin Xu and Chaojun Ouyang (2024). CAS Landslide Dataset...各数据库特点
| 数据库 | 速率限制 | 摘要 | 引用数 | 适用领域 |
|---|---|---|---|---|
| CrossRef | 高 | 部分 | 是 | 全学科 |
| PubMed | 中 | 需额外请求 | 否 | 生物医学 |
| Semantic Scholar | 低* | 是 | 是 | 全学科 |
| arXiv | 低 | 是 | 否 | CS/物理/数学 |
* Semantic Scholar 建议配置 API Key 以获得更高限额。
Checklist
- 确认综述主题和范围
- 生成搜索关键词（中英文）
- 英文文献：执行搜索并整理结果
- 中文文献：提供搜索策略，等待用户提供
- 按主题分类整理文献
- 生成证据-论点映射（evidence-claim map）
- 标注每条文献的引用位置（citation slot）
- 撰写综述初稿
- 检查所有引用的真实性
- 更新 plan/progress.md
0. 文献到正文的硬门控
文献检索不是交付终点。写 Introduction、Related Work、研究现状前，必须把文献转成证据-论点映射：
| Source ID | Citation | Abstract-level finding | Usable fact | Supported claim | 引用位置 / citation slot | Risk |
|---|---|---|---|---|---|---|要求：
Supported claim必须是可写进正文的一句话，不是“这篇文献很相关”。引用位置 / citation slot必须具体到段落角色，如“Introduction-P2 方法谱系”或“RelatedWork-P3 FL-IDS 局限”。- 每个核心论点至少有 1 条强支撑文献；关键研究空白应由 2 条以上文献共同支撑。
- 只允许使用题名、摘要、DOI 元数据、用户提供摘录或已读取全文中的信息。
如果没有 evidence-claim map，不得声称文献综述已完成。
一、文献搜索指南
1.0 脚本搜索（推荐）
使用 scripts/scholar_search.py 进行多数据库并行搜索。
基本用法
# 搜索所有数据库，输出 JSON
python scripts/scholar_search.py "your query" --format json -o results.json
# 指定数据库和年份
python scripts/scholar_search.py "deep learning" --sources crossref,semanticscholar --year 2023-2026
# 仅搜索 PubMed（生物医学）
python scripts/scholar_search.py "hippocampus memory" --sources pubmed --limit 20BibTeX 输出（用于 LaTeX 论文）
# 输出 BibTeX 格式
python scripts/scholar_search.py "landslide detection" --format bibtex -o refs.bib
# 直接输出到控制台
python scripts/scholar_search.py "transformer attention" --format bibtex --limit 5BibTeX 输出示例：
@article{xu2024,
title = {CAS Landslide Dataset: A Large-Scale and Multisensor Dataset},
author = {Yulin Xu and Chaojun Ouyang and Qingsong Xu},
journal = {Scientific Data},
year = {2024},
doi = {10.1038/s41597-023-02847-z},
url = {https://doi.org/10.1038/s41597-023-02847-z}
}文本引用格式
# APA 格式
python scripts/scholar_search.py "neural network" --format apa --limit 3
# MLA 格式
python scripts/scholar_search.py "machine learning" --format mla --limit 3
# Chicago 格式
python scripts/scholar_search.py "attention mechanism" --format chicago --limit 3APA 输出示例：
Yulin Xu and Chaojun Ouyang (2024). CAS Landslide Dataset: A Large-Scale
and Multisensor Dataset for Deep Learning-Based Landslide Detection.
Scientific Data. 10.1038/s41597-023-02847-z搜索策略建议
- 开始搜索：使用 CrossRef（速度快、结果多、有引用数）
- 精确搜索：添加年份范围过滤
- 领域搜索：
- 生物医学 → PubMed
- 计算机/物理/数学 → arXiv
- 需要 AI 推荐相关文献 → Semantic Scholar
JSON 输出示例
[
{
"title": "Attention Is All You Need",
"authors": ["Ashish Vaswani", "Noam Shazeer", "..."],
"year": 2017,
"journal": "Advances in neural information processing systems",
"doi": "10.48550/arXiv.1706.03762",
"citations": 100000,
"url": "https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.03762",
"_source": "crossref"
}
]1.1 WebSearch 搜索（备选）
当脚本不可用时，使用 WebSearch 进行搜索。
可用数据库：
| 数据库 | 特点 | 适用领域 |
|---|---|---|
| Google Scholar | 综合性最强 | 全学科 |
| PubMed | 生物医学权威 | 医学、生物 |
| IEEE Xplore | 工程技术 | 计算机、电子 |
| arXiv | 预印本 | 物理、数学、CS |
| Semantic Scholar | AI增强搜索 | 全学科 |
搜索策略：
- 确定核心关键词（英文）
- 使用布尔运算符：AND, OR, NOT
- 使用引号精确匹配："deep learning"
- 限定时间范围：近5年优先
- 按引用量排序找高影响力文献
1.2 中文文献搜索
推荐数据库：
- 知网（CNKI）：最全面的中文学术数据库
- 万方数据：学位论文丰富
- 维普：期刊论文
- 百度学术：综合搜索
AI提供的帮助：
- 生成搜索关键词
- 提供搜索策略建议
- 用户提供摘要后，AI帮助整理
二、文献整理
2.1 文献信息记录
每篇文献记录以下信息：
## 文献1
- **标题**：
- **作者**：
- **年份**：
- **期刊/会议**：
- **DOI/链接**：
- **核心观点**：
- **研究方法**：
- **主要结论**：
- **与本研究关系**：2.2 文献分类
按主题而非按文献组织：
文献综述/
├── 理论基础/
├── 方法技术/
├── 应用研究/
└── 综述文章/三、综述写作
3.1 综述结构
一、引言
- 研究背景
- 综述目的和范围
二、研究现状
2.1 主题一
2.2 主题二
2.3 主题三
三、研究评述
- 已有研究的贡献
- 存在的不足
- 研究趋势
四、研究空白与本研究定位3.2 写作要点
综合而非罗列
- ❌ 张三（2020）研究了A。李四（2021）研究了B。
- ✅ 关于X问题，学界主要从三个角度展开研究：张三（2020）从A角度出发...；而李四（2021）则关注B方面...
批判性分析
- 不仅介绍研究内容，还要评价其贡献和局限
- 指出不同研究之间的关系（支持、补充、矛盾）
3.3 综述写作模板
引入某一研究领域：
[领域名称]是近年来[学科]研究的热点之一。自[开创性工作]以来，
该领域经历了快速发展，主要研究集中在[方向1]、[方向2]和[方向3]等方面。介绍代表性研究：
[作者]（[年份]）提出了[方法/理论]，该研究[主要贡献]。
实验结果表明，[主要发现]。然而，该方法存在[局限性]。指出研究空白：
尽管已有研究在[方面]取得了显著进展，但在[具体问题]方面仍存在不足。
具体而言，[问题1]尚未得到充分探讨，[问题2]缺乏系统性研究。四、引用格式
中文（GB/T 7714-2015）
[1] 作者. 文章题目[J]. 期刊名, 年份, 卷(期): 页码.
[2] 作者. 书名[M]. 出版地: 出版社, 年份: 页码.英文（APA 7th）
Author, A. A., & Author, B. B. (Year). Title. Journal, Volume(Issue), pages.五、对话模板
场景0：使用脚本搜索文献（推荐）
执行搜索命令：
python scripts/scholar_search.py "搜索关键词" --sources crossref,semanticscholar --year 2020-2024 --limit 20 --format json输出示例：
"我来使用学术搜索脚本帮你查找文献。
搜索查询：
[关键词]数据源：CrossRef, Semantic Scholar 年份范围：2020-2024搜索结果（按引用数排序）：
# 标题 作者 年份 期刊 引用数 DOI 1 [...] [...] 2023 [...] 156 [DOI] 2 [...] [...] 2022 [...] 89 [DOI] 需要我进一步获取某篇文献的详细信息吗？"
场景1：用户需要英文文献（WebSearch 方式）
"我来帮你搜索相关英文文献。
搜索关键词：[生成的关键词]
搜索结果：
- [文献标题] - [作者] ([年份])
- 期刊：[期刊名]
- 核心内容：[简要描述]
- DOI：[链接]
建议：这些文献中，[文献X]与你的研究最相关。"
场景2：用户需要中文文献
"中文学术文献需要你在知网（CNKI）等数据库搜索，我来帮你准备搜索策略。
建议搜索关键词：
- 主题词：[关键词1]、[关键词2]
- 组合搜索：[关键词1] AND [关键词2]
搜索步骤：
- 访问 https://www.cnki.net/
- 选择"高级搜索"
- 输入上述关键词
- 筛选条件：核心期刊/CSSCI，近5年
请将搜索到的文献摘要粘贴给我，我帮你整理和分析。"
场景3：用户提供了文献摘要
"收到，我来帮你整理这些文献。
文献整理：
序号 作者 年份 核心观点 与本研究关系 1 [作者] [年份] [观点] [关系] 综述建议： 这些文献可以从以下角度组织...
需要我帮你起草综述段落吗？"
六、引用检查与验证
6.1 引用验证（必须）
使用 verification 技能进行严格验证：
| 声称 | 验证方式 | 不充分 |
|---|---|---|
| 引用存在 | CrossRef API 确认 DOI | "看起来正确" |
| 引用格式正确 | 运行格式检查脚本 | 目测检查 |
| 作者信息准确 | 搜索原始来源 | "应该没错" |
验证脚本：
# 验证 DOI 是否存在
curl -s "https://api.crossref.org/works/10.1000/doi123"
# 验证 BibTeX 文件
python scripts/scholar_search.py "your query" --format bibtex --output refs.bib6.2 PDF 文献解析
当用户提供 PDF 文件时，使用 scripts/pdf_parser.py 提取内容：
# 提取 PDF 文本
python scripts/pdf_parser.py paper.pdf --output paper_text.txt
# 提取结构和摘要
python scripts/pdf_parser.py paper.pdf --sections --abstract --json paper_info.json
# 总结 PDF 内容
python scripts/pdf_parser.py paper.pdf --summarize输出内容：
- 元数据（标题、作者、页数）
- 摘要
- IMRaD 章节（引言、方法、结果、讨论）
- 自动摘要
6.3 引用检查清单
必须检查：
- 所有引用的文献都真实存在（通过 DOI 验证）
- 作者、年份、标题信息准确
- 引用格式统一
- 正文引用与参考文献列表一一对应
- 每个引用都有上下文说明其与本研究的关系
先判断是否适合
作者设计意图
作者的方法与取舍
边界和复核