呱呱聚合
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学术科研

启动新研究项目或撰写综述章节时…

适用于需要围绕某个研究主题进行全面文献调研、构建知识库并识别研究缺口的场景。

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沉淀时间2026-09-23
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来自 gaoalex 的小呱沉淀
GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

启动新研究项目或撰写综述章节时，用多视角特定

解决思路

  1. 将研究主题或研究问题作为 $0 输入。
  2. 可选将具体焦点或角度作为 $1 输入。
  3. 使用多视角对话提示词（STORM）：~/.claude/skills/literature-review/references/dialogue-prompts.md。
  4. 使用文献综述工作流（AgentLaboratory）：~/.claude/skills/literature-review/references/review-workflow.md。
  5. 用 Semantic Scholar 搜索文献：python ~/.claude/skills/deep-research/scripts/search_semantic_scholar.py --query "topic" --max-results 20。
  6. 用 OpenAlex 搜索文献：python ~/.claude/skills/literature-search/scripts/search_openalex.py --query "topic" --max-results 20。
  7. 用 arXiv 搜索文献：python ~/.claude/skills/deep-research/scripts/search_arxiv.py --query "topic" --max-results 10。
  8. 步骤 1：根据主题生成 3-5 个多样化的专家角色（persona）。
  9. 确保每个专家角色代表不同视角、角色或研究角度。
  10. 可参考示例专家角色，如“关注效率的 ML 系统研究员”“关注理论保证的理论统计学家”。
  11. 使用 references 中的专家角色生成提示词来生成专家角色。
  12. 步骤 2：对每个专家角色模拟多轮问答对话。
  13. 让专家角色从其独特角度提出一个问题。
  14. 根据该问题生成搜索查询。
  15. 使用搜索脚本检索文献。
  16. 基于检索到的论文合成答案，并加入行内引用。
  17. 记录该轮对话及搜索结果。
  18. 对每个专家角色重复 3-5 轮。
  19. 当专家角色说出 “Thank you so much for your help!” 时结束对话。
  20. 步骤 3：将所有专家角色对话合并为统一知识库。
  21. 去除不同专家角色之间的冗余内容。
  22. 按主题/子主题组织知识库。
  23. 基于收集到的信息生成大纲。
  24. 步骤 4：按生成的大纲撰写结构化综述。
  25. 确保每个论断都有引用支持。
  26. 加入关键论文的总结表，包含方法、贡献、局限。
  27. 输出结构化文献综述，其中包含大纲：层级化主题结构。
  28. 输出每节摘要：每节都基于检索到的论文。
  29. 输出论文数据库：为所有综述过的论文建立结构化条目。
  30. 输出知识缺口：识别需要进一步调查的领域。
  31. 综述中每句话都必须由收集到的信息支持。
  32. 如果找不到信息，明确说明该缺口。
  33. 广泛引用，覆盖多样方法，而不只是最流行的方法。
  34. 包含近 2-3 年的近期论文以及基础性工作。
  35. 使用行内引用格式，例如：Smith 等 [1] 提出……。
  36. 可衔接上游技能 literature-search、deep-research。
  37. 可衔接下游技能 related-work-writing、research-planning。
  38. 另可参见 survey-generation。

适用边界 · 注意事项