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对给定领域、主题、研究问题或论文集合执行广泛、充分、逻辑清晰的文献调研与综述写作。用于需要系统检索论文、归纳研究脉络、构建分类框架、总结研究现状、比较不同方法路线、提炼每一类代表性工作、补充核心 LaTeX 公式，并最终整理成结构完整但不过碎的 Markdown 文档的场景。
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/yicheng-fu/skills --skill literature-surveyコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
SOC 職業分類に基づく
| name | literature-survey |
| description | 对给定领域、主题、研究问题或论文集合执行广泛、充分、逻辑清晰的文献调研与综述写作。用于需要系统检索论文、归纳研究脉络、构建分类框架、总结研究现状、比较不同方法路线、提炼每一类代表性工作、补充核心 LaTeX 公式，并最终整理成结构完整但不过碎的 Markdown 文档的场景。 |
执行面向研究问题的文献调研，而不是只堆砌论文列表。优先建立清晰的问题边界、检索范围、分类逻辑和证据链，再写出平衡、完整、可追溯的综述。
默认产出或更新一个 Markdown 文件。除非用户另有要求，否则将调研结果组织成以段落叙述为主的综述，而不是零散条目堆叠。
先明确以下事项；若用户未说明，则做合理假设并写明假设：
将问题改写成 1 到 3 句精确的调研目标。后续检索、筛选、分类和写作都围绕这个目标展开。
在开始外部文献检索前，先在当前工作区或用户指定的本地笔记目录中检索相似主题、问题或方法线的 Markdown 文件，尤其是已有文献调研、survey、综述、notes、review 类文件。
优先使用 rg --files -g '*.md' 查文件名，再用 rg 组合主题词、同义词、缩写、核心方法名、任务名和代表性论文名检索正文。判断相似时看研究问题、任务设定、方法路线或论文集合是否重合，不要只因为共享泛化关键词就判为相似。
若找到可能相关的已有 Markdown 文件，必须先暂停新建文档并询问用户是否要在已有文件上修改或丰富内容。询问时列出最多 5 个候选文件，包含路径和一句相似原因，并给出两个明确选项：
.md 上修改、扩写或补全.md若用户已明确指定目标文件、明确要求新建，或本地没有相似文件，则不需要额外询问，直接继续。若用户选择已有文件，先阅读其结构、写作风格、已有分类和引用，再在原文基础上补充内容；保留用户已有内容，不覆盖无关段落，并在必要时重整结构以保持综述连贯。
先广，再收。不要只依赖单一搜索词、单一站点或单一研究流派。
至少组合以下检索路径：
优先使用原始论文页面、官方出版页面、arXiv、作者主页、项目页等一手来源。面对技术问题时，优先引用论文本身，而不是二手博客。
若研究方向较新或变化快，必须核实最新论文与时间信息，不要凭记忆判断“最新进展”。
详细的搜索扩展和偏差控制规则见 search-and-balance.md。
为纳入与排除建立明确标准，并在综述中贯彻一致口径。典型纳入维度：
典型排除维度：
为每篇保留最少必要信息：
不要把尚未验证的信息写成事实；拿不准时明确说明是推断。
分类逻辑决定综述质量。优先按“研究问题如何被建模和解决”来分，而不是按“论文热度”或“年份堆叠”来分。
优先考虑以下主分类轴：
分类时遵循这些原则：
如果该领域没有稳定分类法，则改用“发展脉络 + 方法簇”双层结构：先写时间演化，再写并行的方法路线。
每一类都要回答同一组问题，保持横向可比性：
总结时使用完整语句和成段解释，不要只列关键词。先抽象共性，再介绍代表性工作。
每一类通常选 2 到 5 篇代表作；数量服从信息密度，而不是机械统一。
选择代表作时综合考虑：
不要只选高引用老论文，也不要只选最新论文。必要时纳入观点相反、假设不同或结果负面的工作，以避免叙述偏向。
介绍论文时优先使用完整表述，至少覆盖：
若存在真正核心的公式，则给出精炼的 LaTeX 公式，并说明符号含义与公式作用。不要为了“显得专业”而堆公式；只有当公式确实是理解方法的关键时才保留。
例如：
\mathcal{L}(\theta)=\mathbb{E}_{(x,y)\sim\mathcal{D}}\left[\ell\!\left(f_\theta(x),y\right)\right]
给公式配一句解释，说明它对应训练目标、推断准则、价值函数、证据下界或其他核心对象。
默认直接产出或更新 .md 文件。若用户选择已有文件，则在该文件上修改或丰富内容；若需要新建且用户没有指定文件名，使用 YYYY-MM-DD-topic-survey.md 的命名方式，topic 使用英文短 slug。
正文结构默认遵循 output-template.md。写作时遵循这些要求：
交付前逐项检查：
更细的检查项见 search-and-balance.md。
默认输出应满足以下标准：
若证据不足以支持“全面综述”，不要夸大覆盖度；明确说明仍有哪些盲区或待补部分。