论文生成

Name: 论文生成
Author: lingzhi227

写作社区

作者仓库星标 90
作者更新于实时读取
作者仓库 agent-research-skills

流狐档案事实层信息：领域、Agent、信任分、运行环境、权限与网络

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: @lingzhi227 · 未声明 license
Token 消耗评级: 低消耗
接入复杂程度: 即装即用
是否需要外部 API Key: 不需要
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: 仅限本地
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。

输出预览 survey-generation.preview

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name: survey-generation
description: Generate complete academic survey papers using multi-LLM parallel outline generation, RAG-based…
category: 写作
runtime: Python
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# survey-generation 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“Input / Scripts / Literature search”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“Input / Scripts / Literature search”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、主要在本地完成、通常不需要额外 API Key 给出执行前确认项。

## Running Rules
- 读取文件、写入/修改文件；主要在本地完成；通常不需要额外 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。

SKILL.md SKILL.md

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name: survey-generation
description: Generate complete academic survey papers using multi-LLM parallel outline generation, RAG-based…
category: 写作
source: lingzhi227/agent-research-skills
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# survey-generation

## 什么时候使用
- survey-generation 是写作方向的技能，帮你打磨文章、稿子、内容表达 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…
- 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「Input / Scripts / Literature search」组织步骤，不把推断写成作者事实。
- 读取文件、写入/修改文件；主要在本地完成；通常不需要额外 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 "survey-generation" {
  输入层     -> 用户目标 + 目标文件 + 禁止范围 + 验收标准
  上下文层   -> Input / Scripts / Literature search
  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 | 主要在本地完成
  安全层     -> 通常不需要额外 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
}

解读按原文结构重写，命令、链接、术语均保留；右侧可核对作者原始 SKILL.md

先判断是否适合

核心用途：survey-generation 是写作方向的技能，帮你打磨文章、稿子、内容表达适合处理文章、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…
适用任务：更适合文章、文案、润色、翻译、总结和结构化表达，尤其是输入、步骤、验收口径可以反复复用的场景。
不宜硬套：如果任务只有一次性问答、来源材料很少，或需要作者没有说明的命令和外部服务，应先降级为普通对话。

作者设计意图

触发依据：使用时机、上下文收集、输出格式和失败处理共同决定它是否适合当前任务。
来源边界：作者原文负责事实，仓库文件负责命令和文件证据；Fluxly 只补充用途、限制和使用判断。

作者的方法与取舍

执行主线：任务围绕「Input / Scripts / Literature search」组织，把触发条件、必要上下文、执行规则和交付标准连成一条可复核的链路。
设计重点：重点不在重复教程，而在解释作者为什么规定这些步骤、哪些条件不可省略，以及结果偏离时应回到哪一层检查。
使用判断：先确认任务与原文边界一致，再决定是否启用；来源没有说明的命令、平台和依赖保持未知，不由 Fluxly 补写。

边界和复核

依赖条件：通常不需要额外 API Key，适合先用小任务验证触发是否稳定。
权限提醒：会涉及 read / write 权限，执行前要说明可读写范围、命令边界和回退方式。
质量标准：结果应包含明确产物、必要证据和下一步动作；如果只是泛泛解释，需要补充输入和验收条件后重跑。

Survey Generation

Generate complete academic survey papers with structured outline, RAG-based writing, and citation validation.

Input

$0 — Survey topic or research area

Scripts

Literature search

python ~/.claude/skills/deep-research/scripts/search_semantic_scholar.py \
  --query "relevant search query" --max-results 50

References

Survey prompts (outline, writing, citation, coherence): ~/.claude/skills/survey-generation/references/survey-prompts.md

Workflow (from AutoSurvey)

Step 1: Collect Papers

Search Semantic Scholar / arXiv for papers on the topic
Collect 50-200 relevant papers with titles and abstracts
Filter by relevance and citation count

Step 2: Generate Outline (Multi-LLM Parallel)

Generate N rough outlines independently (parallel)
Merge outlines into a single comprehensive outline
Expand each section into subsections
Edit final outline to remove redundancies

Step 3: Write Subsections (RAG-Based)

For each subsection:

Retrieve relevant papers for the subsection topic
Generate content with inline citations [paper_title]
Enforce minimum word count per subsection
Only cite papers from the provided list

Step 4: Validate Citations

For each subsection:

Check that cited paper titles are correct
Verify citations support the claims made
Remove or correct unsupported citations
Use NLI (Natural Language Inference) for claim-source faithfulness

Step 5: Enhance Local Coherence

For each subsection:

Read previous and following subsections
Refine transitions and flow
Preserve core content and citations
Ensure smooth reading experience

Step 6: Convert Citations to BibTeX

Replace [paper_title] with \cite{key}
Generate BibTeX entries for all cited papers
Validate all citation keys exist in .bib file

Output Structure

survey/
├── main.tex          # Complete survey paper
├── references.bib    # All citations
├── outline.json      # Survey outline
└── sections/         # Individual section files

Rules

Only cite papers from the collected paper list — never hallucinate citations
Each subsection must meet minimum word count
No duplicate subsections across sections
Citation validation is mandatory before final output
Local coherence enhancement must preserve all citations
The survey should be comprehensive and logically organized

Upstream: deep-research, literature-search, literature-review
See also: related-work-writing

安装命令

一键复制安装选择包管理器,点击右侧复制,粘贴到终端回车即可

npx skills add lingzhi227/agent-research-skills/skills/survey-generation -y

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兼容工具

Claude Code
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AIAider
CodeBuddy
CodeGeeX
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安全审计

88 / 100

社区

未声明 license/许可。
未声明 version。
未限定 allowed-tools，默认拥有全部工具权限。

元信息

来源: github
lingzhi227/agent-research-skills
English

分类与标签

分类写作

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

Survey Generation

Input

Scripts

Literature search

References

Workflow (from AutoSurvey)

Step 1: Collect Papers

Step 2: Generate Outline (Multi-LLM Parallel)

Step 3: Write Subsections (RAG-Based)

Step 4: Validate Citations

Step 5: Enhance Local Coherence

Step 6: Convert Citations to BibTeX

Output Structure

Rules

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