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Use when creating data visualizations for papers - generates publication-quality plots with top-journal color schemes
| name | literature-review |
| description | Use when writing literature review sections - guides searching, organizing, and synthesizing academic sources |
| allowed-tools | Read, Write, Edit, Bash, WebSearch, WebFetch |
本技能指导文献搜索、整理和综述写作。
## 核心原则：绝不编造文献这是最重要的原则，必须严格遵守：
本技能内置了多个文献处理脚本：
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# 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
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...
| 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。
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”。如果没有 evidence-claim map，不得声称文献综述已完成。
使用 scripts/scholar_search.py 进行多数据库并行搜索。
# 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 20
# 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 5
BibTeX 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}
}
# 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 3
APA 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
[
{
"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"
}
]
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：
推荐数据库：
AI提供的帮助：
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**：
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/
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
综合而非罗列
批判性分析
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。
[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.
Author, A. A., & Author, B. B. (Year). Title. Journal, Volume(Issue), pages.
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？"
"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。"
"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。"
"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？"
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.bib
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：
必须检查：