/research-literature-review
当用户明确要求"做系统综述/文献综述/related work/相关工作/文献调研",或要求使用旧名 systematic-literature-review skill 时使用。AI 自定检索词,多源检索→去重→AI 逐篇阅读并评分(1–10分语义相关性与子主题分组)→按高分优先比例选文→自动生成"综/述"字数预算→资深领域专家自由写作(固定摘要/引言/子主题/讨论/展望/结论),保留正文字数与参考文献数硬校验,强制导出 PDF 与 Word。支持多语言翻译与智能编译(en/zh/ja/de/fr/es)。
$ npx -y skills add huangwb8/ChineseResearchLaTeX --skill research-literature-review --agent claude-codeHow it fires
How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.
- Fires itselfAuto-invocation. Claude auto-loads it when your prompt matches the work.Auto-invocation is when the right skill fires by itself at the right moment, driven by a FLOW.md router and a hook, instead of you invoking it by name. It is the difference between a skill being installed and a skill actually getting used.Read the full definition →
- You can call itInvoke it directly when you want it.
- Slash command
/research-literature-review
Context preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
当用户明确要求"做系统综述/文献综述/related work/相关工作/文献调研",或要求使用旧名 systematic-literature-review skill 时使用。AI 自定检索词,多源检索→去重→AI 逐篇阅读并评分(1–10分语义相关性与子主题分组)→按高分优先比例选文→自动生成"综/述"字数预算→资深领域专家自由写作(固定摘要/引言/子主题/讨论/展望/结论),保留正文字数与参考文献数硬校验,强制导出 PDF 与 Word。支持多语言翻译与智能编译(en/zh/ja/de/fr/es)。
SKILL.md
research-literature-review.SKILL.mdname: research-literature-review
description: 当用户明确要求"做系统综述/文献综述/related work/相关工作/文献调研",或要求使用旧名 systematic-literature-review skill 时使用。AI 自定检索词,多源检索→去重→AI 逐篇阅读并评分(1–10分语义相关性与子主题分组)→按高分优先比例选文→自动生成"综/述"字数预算→资深领域专家自由写作(固定摘要/引言/子主题/讨论/展望/结论),保留正文字数与参考文献数硬校验,强制导出 PDF 与 Word。支持多语言翻译与智能编译(en/zh/ja/de/fr/es)。
metadata:
author: Bensz Conan
short-description: 相关性评分驱动的系统综述流水线(LaTeX+BibTeX,PDF/Word 强制,支持多语言)
keywords:
- research-literature-review
- systematic-literature-review
- 文献综述
- 系统综述
- literature review
- related work
- 相关工作
- 文献调研
- 相关性评分
- 子主题自动分组
- 高分优先
- LaTeX
- BibTeX
- PDF
- Word
- word count
- citation count
- BibTeX 清洗
- 模板回退
- 多语言
- multilingual
- 翻译
- translation
- 日语综述
- 德语综述
- 法语综述Research Literature Review
BenszAPI 任务工作区
本 Skill 的新任务中间文件统一写入 `./.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/{skill名}/input|output|log/`。同一任务复用一个任务根目录;多 Skill 协作才创建 `shared/`。正式交付物不写入该目录,历史隐藏目录只允许显式兼容读取、迁移或清理。
与 bensz-collect-bugs 的协作约定
- 当用户环境中出现因本 skill 设计缺陷导致的 bug 时,优先使用 `bensz-collect-bugs` 按规范记录到 `~/.bensz-skills/bugs/`,严禁直接修改用户本地 Claude Code / Codex 中已安装的 skill 源码。
- 若 AI 仍可通过 workaround 继续完成用户任务,应先记录 bug,再继续完成当前任务。
- 当用户明确要求“report bensz skills bugs”等公开上报动作时,调用本地 `gh` 与 `bensz-collect-bugs`,仅上传新增 bug 到 `huangwb8/bensz-bugs`;不要 pull / clone 整个 bug 仓库。
定位
- 目标:在一个隔离工作目录内完成“检索 → 去重 → 评分 → 选文 → 写作 → 校验 → PDF/Word 导出”的完整综述流水线。
- 适用:用户明确要系统综述、文献综述、related work、文献调研,并希望得到 LaTeX + BibTeX + PDF/Word 产物。
- 不适用:只想补单条参考文献、只想润色已有正文、只想写普通摘要或与综述无关的文章。
- 最高原则:以最佳可用证据和写作质量完成综述;不确定时说明处理方式,不为赶进度牺牲可信度。
- 旧名 `systematic-literature-review` 仅作为 prompt 兼容别名保留;`.systematic-literature-review/` 仍是稳定历史工作区名。
输入
最少需要:
1. `{主题}`:一句话主题。 2. 可选范围:时间、语言、研究类型、数据库偏好等。 3. 档位:`Premium` / `Standard` / `Basic`;未指定时读取 `config.yaml` 默认值。 4. 目标字数与参考文献范围:未指定时按 `config.yaml.scoring.default_*_range`。 5. 输出目录或安全化前缀:未指定时使用安全化主题名。
输出
默认交付以下核心文件:
- `{主题}_工作条件.md`:输入、检索、评分、选文、结构与校验记录。
- `{主题}_review.tex`:正文唯一 LaTeX 源文件。
- `{主题}_参考文献.bib`:选中文献 BibTeX。
- `word_budget_run{1,2,3}.csv`、`word_budget_final.csv`、`non_cited_budget.csv`:综/述字数预算。
- `{主题}_验证报告.md`:字数、章节、引用一致性等验证结果。
- `{主题}_review.pdf`
- `{主题}_review.docx`
必要中间产物包括:
- `papers*.jsonl`
- `scored_papers.jsonl`
- `selected_papers.jsonl`
- `selection_rationale.yaml`
- 可选 `evidence_cards_{主题}.jsonl`
硬约束
- 强制导出 PDF 与 Word;只有明确失败并记录原因时才允许缺失。
- 正文字数与参考文献数必须落在当前档位范围内;可由用户覆盖,默认值以 `config.yaml` 为准。
- 正文固定包含:摘要、引言、至少 1 个子主题段、讨论、展望、结论。
- `\cite{key}` 必须与 BibTeX key 一致;缺失即报错。
- 正文禁止泄露 AI 工作流,例如“检索/去重/评分/选文/字数预算”等元叙事只能写入 `{主题}_工作条件.md`。
- 摘要必须为单段,避免方法学流水账;表格宽度与样式约束见 `references/review-tex-section-templates.md`。
- 不为凑引用而堆砌低分文献;无法确认时优先不改、不引。
主流程
0. 准备
- 记录主题、档位、字数/参考范围与输出目录。
- 开始前优先阅读:
- `references/ai_query_generation_prompt.md`
- `references/ai_scoring_prompt.md`
- `references/expert-review-writing.md`
- `references/review-tex-section-templates.md`
- 涉及翻译时再读 `references/multilingual-guide.md`
1. 多查询检索
- AI 为主题自主规划查询变体,通常 5-15 组。
- 优先用 OpenAlex,必要时按 `config.yaml.search.provider_priority` 自动降级。
- 检索结果写 Search Log;resume 时若 `papers` 路径失效,应清理后重检。
2. 去重
- 用 `dedupe_papers.py` 生成去重结果与映射。
- 所有后续流程只读取去重后的候选集。
3. AI 评分与数据抽取
- AI 按 `references/ai_scoring_prompt.md` 逐篇阅读标题与摘要,输出 `scored_papers.jsonl`。
- 每篇至少包含:`score`、`subtopic`、`rationale`、`alignment`、`extraction`。
- 评分范围固定为 1-10 分;仅对 `>=5` 分文献分配子主题,避免弱相关论文污染子主题规划。
- 自检分布是否健康:高分约 20-40%,中分 40-60%,低分 10-30%。
4. 选文与 Bib 生成
- `select_references.py` 按目标参考范围和高分优先比例选出最终集合。
- 生成 `selected_papers.jsonl`、`references.bib`、`selection_rationale.yaml`。
- Bib 清洗必须保留:大小写无关去重 key、LaTeX 特殊字符转义、缺失字段警告。
- 摘要缺失或过短的条目标记 `do_not_cite`,并在报告中提示摘要覆盖率风险。
5. 子主题与配额规划
- AI 基于评分结果规划 3-7 个子主题,并给出段落配额。
- 默认思路:引言约 1.5k、讨论/展望各约 1k、结论约 0.6k,其余分给子主题段。
- 结果写入工作条件与数据抽取表,作为写作锚点。
6. 字数预算
- 用 `plan_word_budget.py` 生成 3 份预算 CSV,再汇总为 `word_budget_final.csv`。
- 引用段与无引用段预算均需覆盖;总字数误差必须控制在 `config.yaml.word_budget.tolerance` 内。
7. 写作
- 正文章节固定为:摘要、引言、子主题段、讨论、展望、结论。
- 写作前读取 `word_budget_final.csv`,按文献综/述预算组织证据。
- 默认采用单篇引用优先;引用要紧跟所支撑的观点,避免段末堆砌。
- 如需详细写作规范,直接遵循:
- `references/expert-review-writing.md`
- `references/review-tex-section-templates.md`
8. 有机扩写与验证
- 若字数不足,只允许在最短或证据不足的子主题段内做增量扩写,不新增子主题,不改原主张和引用。
- 依次运行:
- `validate_counts.py`
- `validate_review_tex.py`
- 可选 `validate_word_budget.py`
- `generate_validation_report.py`
9. 导出与多语言
- 通过 `compile_latex_with_bibtex.py` 生成 PDF。
- 通过 `convert_latex_to_word.py` 生成 Word。
- 如用户要求多语言版本,使用 `multi_language.py` 翻译正文并智能编译;失败时保留错误报告与 broken 文件,并优先支持恢复备份。
工作目录与文件隔离
- 所有中间文件必须写入 `{work_dir}/.systematic-literature-review/`。
- 最终交付物放在工作目录根部。
- AI 临时脚本必须放到 `{work_dir}/.systematic-literature-review/scripts/`。
- 不要把临时文件写到工作目录根部,不要用绝对路径写 `/tmp/*`,也不要读写其他 run 目录。
- 以环境变量 `SYSTEMATIC_LITERATURE_REVIEW_SCOPE_ROOT` 和 `SYSTEMATIC_LITERATURE_REVIEW_SCRIPTS_DIR` 为准。
关键命令
# 推荐主入口
python3 scripts/run_pipeline.py --topic "{主题}" --runs-root runs
# 旧入口 / resume
python3 scripts/pipeline_runner.py --topic "{主题}" --domain general --work-dir .bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/research-literature-review/{yyyy-mm-dd-hh-mm}-{safe_topic}
python3 scripts/pipeline_runner.py --resume .bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/research-literature-review/{yyyy-mm-dd-hh-mm}-{safe_topic}
# 阶段 3 评分后,从第 4 阶段继续
python3 scripts/pipeline_runner.py --resume .bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/research-literature-review/{yyyy-mm-dd-hh-mm}-{safe_topic} --resume-from 4环境与脚本
- 运行环境:Python 3.9+、LaTeX(`xelatex`/`bibtex`)、pandoc。
- 关键脚本:
- 检索:`multi_query_search.py`、`openalex_search.py`
- 去重:`dedupe_papers.py`
- 选文:`select_references.py`、`build_reference_bib_from_papers.py`
- 数据抽取:`update_working_conditions_data_extraction.py`
- 字数预算:`plan_word_budget.py`、`validate_word_budget.py`
- 校验:`validate_counts.py`、`validate_review_tex.py`、`generate_validation_report.py`
- 导出:`compile_latex_with_bibtex.py`、`convert_latex_to_word.py`
可选:成本追踪
- 初始化:
Read more
name: research-literature-review
description: 当用户明确要求"做系统综述/文献综述/related work/相关工作/文献调研",或要求使用旧名 systematic-literature-review skill 时使用。AI 自定检索词,多源检索→去重→AI 逐篇阅读并评分(1–10分语义相关性与子主题分组)→按高分优先比例选文→自动生成"综/述"字数预算→资深领域专家自由写作(固定摘要/引言/子主题/讨论/展望/结论),保留正文字数与参考文献数硬校验,强制导出 PDF 与 Word。支持多语言翻译与智能编译(en/zh/ja/de/fr/es)。
metadata:
author: Bensz Conan
short-description: 相关性评分驱动的系统综述流水线(LaTeX+BibTeX,PDF/Word 强制,支持多语言)
keywords:
- research-literature-review
- systematic-literature-review
- 文献综述
- 系统综述
- literature review
- related work
- 相关工作
- 文献调研
- 相关性评分
- 子主题自动分组
- 高分优先
- LaTeX
- BibTeX
- PDF
- Word
- word count
- citation count
- BibTeX 清洗
- 模板回退
- 多语言
- multilingual
- 翻译
- translation
- 日语综述
- 德语综述
- 法语综述Research Literature Review
BenszAPI 任务工作区
本 Skill 的新任务中间文件统一写入 `./.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/{skill名}/input|output|log/`。同一任务复用一个任务根目录;多 Skill 协作才创建 `shared/`。正式交付物不写入该目录,历史隐藏目录只允许显式兼容读取、迁移或清理。
与 bensz-collect-bugs 的协作约定
- 当用户环境中出现因本 skill 设计缺陷导致的 bug 时,优先使用 `bensz-collect-bugs` 按规范记录到 `~/.bensz-skills/bugs/`,严禁直接修改用户本地 Claude Code / Codex 中已安装的 skill 源码。
- 若 AI 仍可通过 workaround 继续完成用户任务,应先记录 bug,再继续完成当前任务。
- 当用户明确要求“report bensz skills bugs”等公开上报动作时,调用本地 `gh` 与 `bensz-collect-bugs`,仅上传新增 bug 到 `huangwb8/bensz-bugs`;不要 pull / clone 整个 bug 仓库。
定位
- 目标:在一个隔离工作目录内完成“检索 → 去重 → 评分 → 选文 → 写作 → 校验 → PDF/Word 导出”的完整综述流水线。
- 适用:用户明确要系统综述、文献综述、related work、文献调研,并希望得到 LaTeX + BibTeX + PDF/Word 产物。
- 不适用:只想补单条参考文献、只想润色已有正文、只想写普通摘要或与综述无关的文章。
- 最高原则:以最佳可用证据和写作质量完成综述;不确定时说明处理方式,不为赶进度牺牲可信度。
- 旧名 `systematic-literature-review` 仅作为 prompt 兼容别名保留;`.systematic-literature-review/` 仍是稳定历史工作区名。
输入
最少需要:
1. `{主题}`:一句话主题。 2. 可选范围:时间、语言、研究类型、数据库偏好等。 3. 档位:`Premium` / `Standard` / `Basic`;未指定时读取 `config.yaml` 默认值。 4. 目标字数与参考文献范围:未指定时按 `config.yaml.scoring.default_*_range`。 5. 输出目录或安全化前缀:未指定时使用安全化主题名。
输出
默认交付以下核心文件:
- `{主题}_工作条件.md`:输入、检索、评分、选文、结构与校验记录。
- `{主题}_review.tex`:正文唯一 LaTeX 源文件。
- `{主题}_参考文献.bib`:选中文献 BibTeX。
- `word_budget_run{1,2,3}.csv`、`word_budget_final.csv`、`non_cited_budget.csv`:综/述字数预算。
- `{主题}_验证报告.md`:字数、章节、引用一致性等验证结果。
- `{主题}_review.pdf`
- `{主题}_review.docx`
必要中间产物包括:
- `papers*.jsonl`
- `scored_papers.jsonl`
- `selected_papers.jsonl`
- `selection_rationale.yaml`
- 可选 `evidence_cards_{主题}.jsonl`
硬约束
- 强制导出 PDF 与 Word;只有明确失败并记录原因时才允许缺失。
- 正文字数与参考文献数必须落在当前档位范围内;可由用户覆盖,默认值以 `config.yaml` 为准。
- 正文固定包含:摘要、引言、至少 1 个子主题段、讨论、展望、结论。
- `\cite{key}` 必须与 BibTeX key 一致;缺失即报错。
- 正文禁止泄露 AI 工作流,例如“检索/去重/评分/选文/字数预算”等元叙事只能写入 `{主题}_工作条件.md`。
- 摘要必须为单段,避免方法学流水账;表格宽度与样式约束见 `references/review-tex-section-templates.md`。
- 不为凑引用而堆砌低分文献;无法确认时优先不改、不引。
主流程
0. 准备
- 记录主题、档位、字数/参考范围与输出目录。
- 开始前优先阅读:
- `references/ai_query_generation_prompt.md`
- `references/ai_scoring_prompt.md`
- `references/expert-review-writing.md`
- `references/review-tex-section-templates.md`
- 涉及翻译时再读 `references/multilingual-guide.md`
1. 多查询检索
- AI 为主题自主规划查询变体,通常 5-15 组。
- 优先用 OpenAlex,必要时按 `config.yaml.search.provider_priority` 自动降级。
- 检索结果写 Search Log;resume 时若 `papers` 路径失效,应清理后重检。
2. 去重
- 用 `dedupe_papers.py` 生成去重结果与映射。
- 所有后续流程只读取去重后的候选集。
3. AI 评分与数据抽取
- AI 按 `references/ai_scoring_prompt.md` 逐篇阅读标题与摘要,输出 `scored_papers.jsonl`。
- 每篇至少包含:`score`、`subtopic`、`rationale`、`alignment`、`extraction`。
- 评分范围固定为 1-10 分;仅对 `>=5` 分文献分配子主题,避免弱相关论文污染子主题规划。
- 自检分布是否健康:高分约 20-40%,中分 40-60%,低分 10-30%。
4. 选文与 Bib 生成
- `select_references.py` 按目标参考范围和高分优先比例选出最终集合。
- 生成 `selected_papers.jsonl`、`references.bib`、`selection_rationale.yaml`。
- Bib 清洗必须保留:大小写无关去重 key、LaTeX 特殊字符转义、缺失字段警告。
- 摘要缺失或过短的条目标记 `do_not_cite`,并在报告中提示摘要覆盖率风险。
5. 子主题与配额规划
- AI 基于评分结果规划 3-7 个子主题,并给出段落配额。
- 默认思路:引言约 1.5k、讨论/展望各约 1k、结论约 0.6k,其余分给子主题段。
- 结果写入工作条件与数据抽取表,作为写作锚点。
6. 字数预算
- 用 `plan_word_budget.py` 生成 3 份预算 CSV,再汇总为 `word_budget_final.csv`。
- 引用段与无引用段预算均需覆盖;总字数误差必须控制在 `config.yaml.word_budget.tolerance` 内。
7. 写作
- 正文章节固定为:摘要、引言、子主题段、讨论、展望、结论。
- 写作前读取 `word_budget_final.csv`,按文献综/述预算组织证据。
- 默认采用单篇引用优先;引用要紧跟所支撑的观点,避免段末堆砌。
- 如需详细写作规范,直接遵循:
- `references/expert-review-writing.md`
- `references/review-tex-section-templates.md`
8. 有机扩写与验证
- 若字数不足,只允许在最短或证据不足的子主题段内做增量扩写,不新增子主题,不改原主张和引用。
- 依次运行:
- `validate_counts.py`
- `validate_review_tex.py`
- 可选 `validate_word_budget.py`
- `generate_validation_report.py`
9. 导出与多语言
- 通过 `compile_latex_with_bibtex.py` 生成 PDF。
- 通过 `convert_latex_to_word.py` 生成 Word。
- 如用户要求多语言版本,使用 `multi_language.py` 翻译正文并智能编译;失败时保留错误报告与 broken 文件,并优先支持恢复备份。
工作目录与文件隔离
- 所有中间文件必须写入 `{work_dir}/.systematic-literature-review/`。
- 最终交付物放在工作目录根部。
- AI 临时脚本必须放到 `{work_dir}/.systematic-literature-review/scripts/`。
- 不要把临时文件写到工作目录根部,不要用绝对路径写 `/tmp/*`,也不要读写其他 run 目录。
- 以环境变量 `SYSTEMATIC_LITERATURE_REVIEW_SCOPE_ROOT` 和 `SYSTEMATIC_LITERATURE_REVIEW_SCRIPTS_DIR` 为准。
关键命令
# 推荐主入口
python3 scripts/run_pipeline.py --topic "{主题}" --runs-root runs
# 旧入口 / resume
python3 scripts/pipeline_runner.py --topic "{主题}" --domain general --work-dir .bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/research-literature-review/{yyyy-mm-dd-hh-mm}-{safe_topic}
python3 scripts/pipeline_runner.py --resume .bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/research-literature-review/{yyyy-mm-dd-hh-mm}-{safe_topic}
# 阶段 3 评分后,从第 4 阶段继续
python3 scripts/pipeline_runner.py --resume .bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/research-literature-review/{yyyy-mm-dd-hh-mm}-{safe_topic} --resume-from 4环境与脚本
- 运行环境:Python 3.9+、LaTeX(`xelatex`/`bibtex`)、pandoc。
- 关键脚本:
- 检索:`multi_query_search.py`、`openalex_search.py`
- 去重:`dedupe_papers.py`
- 选文:`select_references.py`、`build_reference_bib_from_papers.py`
- 数据抽取:`update_working_conditions_data_extraction.py`
- 字数预算:`plan_word_budget.py`、`validate_word_budget.py`
- 校验:`validate_counts.py`、`validate_review_tex.py`、`generate_validation_report.py`
- 导出:`compile_latex_with_bibtex.py`、`convert_latex_to_word.py`
可选:成本追踪
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根据 NSFC 标书正文内容,结合申请代码推荐库,为你给出 5 组申请代码1/2(主/次)推荐与理由;输出到 NSFC-CODE-vYYYYMMDDHHmm.md(只读,不修改标书)
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去除 NSFC 标书中的 AI 机器味,尤其适用于“不是…而是…”式伪对立、模板化转折、抽象概念堆叠、边界声明过重、研究动作不清的标书段落,使文本读起来像资深领域专家亲笔撰写(不适用:非标书内容/需修改格式/需补充新内容)
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