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學術研究的 Idea 產生技能——從發散到收斂，系統化地產出高品質研究構想。當使用者想腦力激盪研究方向、找新 research idea、或問「我接下來可以做什麼研究」時，一定要使用此技能。觸發詞包括：brainstorm、想 idea、研究方向、下一步做什麼、有什麼可以研究的、找 gap、research proposal。適用於任何階段的學術研究構想生成。
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설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
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npx skills add https://github.com/voidful/academic-skills --skill idea-generation명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
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Complete academic research skill suite covering the full pipeline: paper reading (read/explain papers with storytelling), idea generation (brainstorm research directions), experiment design (plan experiments, ablation, baselines), proof writing (mathematical proofs, LaTeX theorems), paper writing (draft to camera-ready for top venues like NeurIPS/ICLR/ACL), paper review (structured 4-step review with scoring), and professor fit analysis (evaluate advisors, cold emails, interview strategy). Trigger keywords: read paper, brainstorm, experiment design, prove, write paper, review, professor fit, advisor, cold email, LaTeX, research, NeurIPS, ICLR, ACL, arXiv, 讀論文, 寫論文, 審稿, 實驗設計, 數學證明, 研究方向, 教授分析, 選指導教授.
analyze a professor from google scholar, publication lists, personal websites, lab pages, and field-specific bibliographic databases (e.g., DBLP, PubMed, SSRN, PhilPapers, MathSciNet, arXiv, Scopus) to evaluate research strength, mentoring quality, collaboration network, lab resources, research taxonomy, future directions, applicant fit, outreach emails, and interview strategy. designed for students at all levels — PhD applicants, master's students, and undergraduate researchers (capstone/thesis/independent study) — across all academic disciplines. use when the user wants to assess whether a professor or lab is worth applying to, compare advisors, prepare a cold email, find a thesis or capstone advisor, infer future research openings, or build a structured dossier from public academic evidence.
學術研究實驗設計技能——從研究假設到可重現實驗計畫的完整流程。當使用者需要規劃實驗、設計 ablation study、選擇 baseline、確定評估指標，或問「我應該跑哪些實驗」時，一定要使用此技能。觸發詞包括：實驗設計、experiment design、ablation、baseline、跑什麼實驗、evaluation metric、如何驗證方法。適用於機器學習、NLP、CV 等領域的實驗規劃。
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | idea-generation |
| description | 學術研究的 Idea 產生技能——從發散到收斂，系統化地產出高品質研究構想。當使用者想腦力激盪研究方向、找新 research idea、或問「我接下來可以做什麼研究」時，一定要使用此技能。觸發詞包括：brainstorm、想 idea、研究方向、下一步做什麼、有什麼可以研究的、找 gap、research proposal。適用於任何階段的學術研究構想生成。 |
| license | MIT |
| compatibility | Works with Claude Code, ChatGPT/Codex CLI, and Gemini CLI. |
| metadata | {"author":"research-skills","version":"1.0.0"} |
本技能提供一套系統化的研究構想產生流程，幫助研究者從零開始產出具備新穎性、可行性與影響力的研究 idea。流程分為三個階段：發散、文獻搜索驗證、收斂，最終產出一份精煉的 1-page 研究提案。
本技能適用於：
階段一：發散 階段二：文獻搜索驗證 階段三：收斂
───────────── ───────────────── ──────────
產生 10-20 個 搜索相關文獻 篩選至 1 個
候選 idea 確認新穎性 最佳 idea
建立文獻表
[10種發想框架] → [搜索策略 + 工具] → [評分矩陣 + 篩選標準]
在不預設限制的情況下，盡可能產生大量候選構想。此階段的關鍵原則是**「量先於質」**——先求廣度，再求深度。
以下提供十種不同角度的發想框架，建議至少使用其中 3-5 種來產生候選 idea。每種框架的詳細說明請參見 references/brainstorming-frameworks.md。
從實際問題或痛點出發，尋找尚未被妥善解決的研究問題。
從一個新技術或方法出發，探索它可以應用的場景。
在不同抽象層次間移動，從具體問題上升到抽象原則，再下降到新的具體應用。
找出現有方法中的矛盾、假設衝突或未被質疑的預設。
將其他領域的成功方法或概念引入自己的研究領域。
關注最近的技術突破或環境變化，思考這些變化開啟了哪些新的可能性。
從失敗的嘗試、被拒的論文、或表現不佳的方法中尋找機會。
用更簡單的方法挑戰複雜的現有方法，測試複雜性是否真的必要。
從不同使用者、利害關係人的角度重新思考問題。
將現有的方法或概念進行組合或拆解，產生新的研究方向。
完成發散階段後，你應該有一份包含 10-20 個候選 idea 的列表，每個 idea 包含：
| 欄位 | 說明 |
|---|---|
| 編號 | 流水編號 |
| 標題 | 一句話描述 |
| 使用的框架 | 使用了哪個發想框架 |
| 簡述 | 2-3 句話的初步構想 |
| 直覺評分 | 1-5 的初步直覺分數 |
透過系統化的文獻搜索，驗證候選 idea 的新穎性，並建立相關文獻表。此階段的關鍵是確認你的 idea 尚未被做過，同時找到可以借鑑的相關工作。
詳細的搜索策略請參見 references/paper-search-strategy.md，以下是簡要流程：
對每個候選 idea 進行新穎性判定：
| 判定結果 | 說明 | 行動 |
|---|---|---|
| 全新 | 找不到直接相關的工作 | 保留，但需確認可行性 |
| 部分重疊 | 有相關但不完全相同的工作 | 找出差異點，精煉 idea |
| 已被做過 | 找到幾乎相同的工作 | 淘汰或大幅修改 |
完成此階段後，你應該有：
從存活的候選 idea 中，透過系統化的評估與篩選，選出 1 個最佳 idea 進行深入發展。
詳細的收斂流程請參見 references/idea-convergence.md，以下是簡要流程：
快速淘汰明顯不可行的 idea：
檢查是否有可以合併的候選 idea：
對剩餘的候選 idea 進行精煉：
使用評分矩陣進行量化評估。詳細的評分矩陣模板請參見 references/evaluation-matrix.md。
評分維度：
| 維度 | 權重 | 說明 |
|---|---|---|
| 新穎性 | 25% | 與現有工作的差異程度 |
| 可行性 | 25% | 在現有資源下完成的可能性 |
| 影響力 | 20% | 對領域的潛在貢獻 |
| 時效性 | 15% | 是否符合當前研究趨勢 |
| 個人興趣 | 15% | 個人的熱情與動機 |
在收斂階段，需要警惕以下認知偏誤：
完成三個階段後，你應該產出以下四份文件：
所有候選 idea 的完整列表，包含狀態標記（存活/淘汰/合併）。
每個存活 idea 的相關文獻清單，格式：
## Idea: [標題]
1. [作者] (年份). [論文標題]. [會議/期刊].
- 相關性：[高/中/低]
- 與本 idea 的關係：[簡述]
2. ...
所有存活 idea 的量化評分，包含各維度分數與加權總分。
最終選定 idea 的一頁提案，包含以下段落：
# [研究標題]
## 問題陳述（Problem Statement）
- 要解決什麼問題？為什麼重要？
## 現有方法與不足（Related Work & Gap）
- 現有方法怎麼做？有什麼不足？
## 提議方法（Proposed Approach）
- 你打算怎麼做？核心想法是什麼？
## 預期貢獻（Expected Contributions）
- 預期的研究貢獻是什麼？
## 初步實驗計畫（Preliminary Experiment Plan）
- 打算用什麼資料集？什麼指標？什麼 baseline？
## 風險與備案（Risks & Mitigation）
- 主要風險是什麼？備案是什麼？
## 時間表（Timeline）
- 預計的里程碑與時間安排
| 階段 | 建議時間 | 說明 |
|---|---|---|
| 發散 | 2-4 小時 | 可分散在 2-3 天內 |
| 文獻搜索驗證 | 4-8 小時 | 每個 idea 約 30-60 分鐘 |
| 收斂 | 2-3 小時 | 建議一次完成 |
| 撰寫提案 | 1-2 小時 | 在收斂後立即進行 |
| 合計 | 9-17 小時 | 約 1-2 週 |