| name | dc-analysis |
| description | 批量文献讨论-结论分析与创新点挖掘 - 从多篇论文摘要+讨论+结论中提取真实研究问题和真正创新方向，重点关注原文中未尝试、未解决的方向，生成问题-创新映射报告（直接保存文件，对话仅显示摘要）。需要intro-analysis输出作为主题先验知识以收束研究方向。包含讨论五步解析、问题-创新配对、真实创新头脑风暴、Mermaid可视化逻辑链。Use when user needs innovation point mining, finding real unsolved problems, or writing the novelty section of a research paper. Input: markdown file with abstracts+discussions+conclusions + introduction-analysis output for theme reference. Output: structured innovation analysis report. |
讨论-结论导向创新点挖掘技能
核心功能
- 创新点挖掘 - 从Abstract/Discussion/Conclusion中提取作者声明的创新、对比优势和真实研究问题
- 讨论五步解析 - 按Hartley五步法解构每篇论文的讨论论证结构
- 问题-创新映射 - 可视化展示"旧问题→已有创新→新问题→创新机会"的因果逻辑链
- 真实创新头脑风暴 - 基于原文线索外推，聚焦"原文中没做、领域中没人做、确实该做"的方向
核心设计原则
1. 原文-分析配对原则 ⭐
每条 [原文声明] 必须搭配 [模型归纳] 分析，二者缺一不可。
- 禁止连续堆砌原文引用而不作分析
[模型归纳] 必须基于原文推演，不得凭空编造- 正确模式：
[原文声明] → [模型归纳] → [原文声明] → [模型归纳]
2. 创新点提取
从三个章节语义理解作者的创新声明（非硬性关键词匹配）：
- Abstract → 作者的核心贡献声明（"我们做了什么新东西"）
- Discussion → 与前人工作的具体对比和优势（"比前人好在哪/有何不同"）
- Conclusion → 工作价值的拔高（"这个工作的更大意义是什么"）
标签系统：
[原文声明] — 论文明确声明的内容[模型归纳] — 基于原文推理的分析（必须说明推理依据）[创新声明] — 作者宣称的创新贡献[对比优势] — 与前人工作的具体对比[价值升华] — 对工作意义的拔高陈述[开放问题] — 有真实问题但无已发表的创新方案[模型归纳·头脑风暴] — 基于原文线索外推的创新方向（必须附推理链）
不确定性标记：
[未明确给出] — 论文中未提及的字段[不确定] — 信息有歧义
3. 讨论五步解析 (Hartley Method)
每篇论文的Discussion按五步结构解析，每步对应不同提取目标：
| 步骤 | 内容 | 提取目标 |
|---|
| Step 1: 重述结论 | 作者认为最重要的发现 | 核心结果证据 |
| Step 2: 对比前人 | 与已有文献的异同、优劣 | [对比优势] 创新证据 |
| Step 3: 局限性 | 作者承认的不足 | 真实问题来源 |
| Step 4: 解决方案 | 作者建议的改进路径 | 已有改进思路 |
| Step 5: 新问题 | 研究揭露的新方向 | 开放问题来源 |
4. 问题-创新配对原则 ⭐
每个识别的问题必须能追溯到对应的创新点（或标记为开放问题），每个创新点必须对应其解决的问题。
- 问题有对应创新 → 已解决问题，记录解决方案
- 问题无对应创新 →
[开放问题]，这是真正的创新机会
- 创新无明确问题动机 → 标记
[创新动机未明确]
- 旧问题→已有创新→产生的新问题 → 可视化逻辑链
5. 真实创新头脑风暴
只关注"原文中没做、领域中没人做、但确实该做"的方向。
[模型归纳·头脑风暴] 必须基于原文明确线索外推- 必须附完整推理链：原文证据 → 中间推理 → 创新方向
- 必须标注信心程度：高/中/低
- 聚焦可实现性 — 基于现有方法可缝合、可扩展的方向
- 禁止脱离原文天马行空
6. 主题对齐收束 + 跨主题文献围攻 ⭐
intro-analysis的主题是组织框架，不是文献边界。
- 必须提供introduction-analysis输出文件作为主题先验知识
- 分析开始前向用户展示introduction-analysis识别的主题列表
- 默认分析所有主题，用户可选择聚焦某一主题深入
- 关键原则：聚焦主题X时，文献范围不限于intro-analysis中标记为"主题X"的论文——所有设计论文（或输入文献的全域）均为可用文献
- 跨主题文献围攻：分析主题X时，主动从相邻主题Y、Z的论文中援引相关讨论来支撑、对比、深挖主题X的问题和创新
- 举例：分析"IDR-PPI预测"（主题3）时，从"构象动力学"（主题4）和"无序预测方法"（主题2）的论文中寻找与该问题相关的讨论来围攻打透
- 若introduction-analysis结果不可用，自动从dc内容检测主题并请用户确认
7. 可视化实质化
所有关系图必须使用Mermaid语法，禁止纯文本/ASCII替代。
- 问题-创新逻辑链图 → Mermaid graph（因果链条，颜色编码）
- 创新机会脑图 → Mermaid mindmap（全景展开）
- 问题依赖网络 → Mermaid graph（根因/层级/相关）
- 讨论五步流程图 → Mermaid flowchart（单篇论证结构）
8. 文献可追溯性
每篇文献有完整身份标识，报告末尾提供文献索引表
触发条件
- 批量论文的Abstract + Discussion + Conclusion文本
- 需要挖掘创新点、未解决问题、未来方向
- 需要写论文创新点/新颖性部分
- 需要从讨论中找出真正空白和可缝合的方向
- 已拥有intro-analysis分析结果（或可同时提供）
输入格式
主要输入：批量文献md文件
---
id: unique_id (optional)
title: Paper Title
year: Year
doi: DOI
authors: Author short names List
pmid: PubMed ID (optional)
---
## Abstract
Abstract content...
## Discussion
Discussion content...
## Conclusion
Conclusion content...
辅助输入：introduction-analysis分析输出文件
提供introduction-analysis输出的md文件路径，用于主题对齐和先验知识。
重要说明：
- Discussion + Conclusion是必需的：完整分析需要两者
- Discussion-only（无Conclusion）：缺失价值升华信息
- 仅有Abstract：极有限分析，仅提取创新声明
- introduction-analysis输出：强烈建议提供，用于主题收束
分析流程
第一阶段：全域文献解析
- 文献元信息提取
- Discussion五步结构解析（每步标注原文+位置）— 全量覆盖所有含Discussion的论文
- Conclusion三段结构解析（总结/结论/展望）
- 创新声明提取（从Abstract/Discussion/Conclusion语义识别）
- 真实问题识别（重点：从Discussion Step 3局限性+Step 5新问题）
- 局限性提取与分类
- 未来方向提取
- 每篇论文的问题-创新配对
- 原文-分析配对检查：每条
[原文声明]有配套[模型归纳]
注意：逐篇解析结果可按重要性筛选呈现在报告中（不必须全部列出），但第二阶段跨文献综合时必须检索全域文献，不受任何论文筛选限制。
第二阶段：跨文献综合与主题挖掘
- 主题对齐 — 列出所有主题：读取introduction-analysis输出，提取其归纳的全部主题，向用户展示：
📋 从intro-analysis继承的X个主题：
1. [主题一名称]
2. [主题二名称]
3. [主题三名称]
...
- 询问用户聚焦主题 ⭐（每次使用前必须执行此交互）：
- 请用户从列出的主题中选择一个作为核心聚焦方向
- 若用户的兴趣跨越多个主题（杂糅），从已有主题中组合：如"主题3 + 主题4"
- 用户也可选择"全部主题"（默认）
- 确定聚焦后，后续分析以该主题为核心，其他主题作为围攻文献来源
- 全域文献深度挖掘 ⭐：
- 聚焦主题X时：调用全部论文（不限于intro-analysis标注的相关论文）
- 该主题的直接问题汇总（从全域文献中提取与该主题相关的问题）
- 该主题的创新点汇总
- 跨主题围攻：从相邻主题的论文中提取与主题X相关的讨论，形成多维交叉分析
- 开放问题识别（有真实问题但无创新方案 — 这是创新机会）
- 问题多态性：问题不一定是唯一的，同一方向可能存在多种细分问题，每个子问题可能对应不同的创新路径
- 构建问题依赖网络（Mermaid graph — 展示跨主题的根因/层级/相关关系）
- 构建问题-创新逻辑链（Mermaid graph — 核心可视化）
- 构建创新机会脑图（Mermaid mindmap — 含跨主题缝合方向）
- 真实创新头脑风暴：基于开放问题+全域原文线索外推，知识浓度渗透
第三阶段：生成创新分析报告
输出格式：[输入文件名]_dc_[YYYYMMDD].md
只保存文件，不在对话中显示完整内容
对话中显示简要摘要：
✅ 分析完成
📊 分析统计
- 文献数量：N篇
- 识别真实问题：X个（开放问题：Y个）
- 提取创新声明：Z个
- 聚焦主题：[主题名称]
- 数据来源：Abstract + Discussion + Conclusion
📁 输出文件
- 路径：[文件路径]
- 格式：Markdown (.md)
💡 核心发现
- 开放问题：[简要描述]
- 创新机会：[简要描述]
关键原则
- 原文-分析配对：每条
[原文声明]必须配[模型归纳]，禁止原文堆砌
- 讨论五步解析：所有讨论分析参照五步结构
- 问题-创新配对：每个问题追溯创新，每个创新对应问题
- 真实创新头脑风暴：基于原文外推，不天马行空，聚焦可实现
- 双标签系统：所有观点标注
[原文声明]或[模型归纳]
- 保留原文表述：原文英文用「...」包裹
- 不确定性标记：不确定信息必须标注
- 主题对齐收束：从introduction-analysis继承主题框架，但不限文献范围，全域可用
8.5. 跨主题文献围攻：聚焦主题时，从相邻主题论文中援引讨论，已知围攻未知，知识浓度渗透
8.6. 问题多态深入：问题不唯一，细分赛道，逻辑清晰，层层递进挖掘子问题
- 可视化实质化：所有图表Mermaid语法，禁止ASCII替代
- 反幻觉优先：绝不编造论文未声明的内容
Quick Reference
讨论五步解析与结论三段结构 → references/discussion-structure.md
创新点与问题提取规则（含头脑风暴边界） → references/innovation-extraction.md
双标签系统与引用格式 → references/citation-rules.md
分析流程详细说明 → references/analysis-workflow.md
可视化类型详解（含逻辑链图和脑图） → references/visualization-types.md
输出格式与保存规则 → references/output-format.md
反质量检查 → references/quality-checklist.md
特殊情况处理 → references/special-cases.md
