academic-research-navigator

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description	專注於新一代學術研究「硬核兵器庫」，支援線上文獻檢索、SQLite 結構化資料落庫、LaTeX 公式處理與紅軍自審評估。

Academic Research Navigator Skill (學術研究導航員技能)

此技能專用於實體化「第一支柱：硬核研究兵器庫 (The Physical Stack)」，提供 Agentic AI 一套標準化、無摩擦的文獻自動化探勘、高擴展性結構化落庫與紅軍對抗自審指南。

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1. 核心工具鏈與資源分佈 (Resource Stack)

• 資料庫路徑：/Users/wuulong/github/bmad-pa/data/research/Research_Artifacts.db
• 文獻探勘腳本：/Users/wuulong/github/bmad-pa/scripts/research/paper_scout.py
• 論文結構化萃取腳本：/Users/wuulong/github/bmad-pa/scripts/research/parse_paper_to_db.py
• 資料庫初始化腳本：/Users/wuulong/github/bmad-pa/scripts/research/setup_research_db.py
• 直連直呼規格書：/Users/wuulong/github/bmad-pa/scripts/research/paper_scout_cli_spec.md

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2. 核心操作指令與工作流 (CLI Commands)

📌 工作流 A：文獻探索與自動落庫 (Paper Scout & Ingestion)

當使用者要求搜尋特定物理主題或元件參數時，Agent 不應盲目猜測，應直接透過命令行直呼 paper_scout.py：

python3 /Users/wuulong/github/bmad-pa/scripts/research/paper_scout.py --query "<關鍵字>" --limit <數量> --save-db

• 沙盒降級處理：若執行時遭遇網路連線阻礙（Timeout 或 429），腳本會自動退避至【離線模擬模式 (Offline Mock Mode)】產出高度自洽的 AR-WET 測試資料並完成落庫，Agent 應直接以此資料進行後續推理與 Grounding。
• 成果彙報：在對話中直接為使用者渲染出高品質的 Markdown 對照表，並提醒文獻已寫入 Research_Artifacts.db。

📌 工作流 B：非結構化 LaTeX 論文之紅軍自審落庫 (Adversarial Extraction)

當使用者提供 Marker CLI 轉出、包含複雜 LaTeX 電磁學/電路公式的 Markdown 論文時，Agent 應呼叫萃取程式進行語義高精結構化：

python3 /Users/wuulong/github/bmad-pa/scripts/research/parse_paper_to_db.py

• 萃取維度：
  1. core_method：一句話的核心高維語義摘要。
  2. key_parameters (JSON)：動態物理/電路特性參數。
  3. critique_score (JSON)：紅軍對抗漏洞與評分（Reviewer 2 視角）。
  4. meta_data (JSON)：數位基因封套（含 timestamp 與 agent_version）。

📌 工作流 C：學術真值庫唯讀分析 (Grounding & Analytics)

Agent 可以使用 SQL SELECT 指令直接對本地已落庫的文獻進行橫向比對，為使用者解答「哪一種方法能獲得最佳物理特性」：

sqlite3 /Users/wuulong/github/bmad-pa/data/research/Research_Artifacts.db "<唯讀 SELECT 語句>"

• 安全限制：嚴禁執行 UPDATE、DELETE、DROP 等寫入指令，僅允許執行 SELECT 唯讀查詢。
• JSON 函數查詢範例：

  -- 橫向比對品質因子大於 10000 的論文標題與漏洞
  SELECT title, json_extract(critique_score, '$.vulnerabilities') FROM papers WHERE json_extract(key_parameters, '$.Q') > 10000;
  

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3. 智力防線：如何防止學生「認知掏空」？

在執行本技能時，Agent 必須維持高度的**「指導者品位（Taste Guidance）」**：

1. 不直接給出最終答案：當學生詢問「這段推導怎麼寫」時，應引導學生查詢資料庫中的 critique_score，讓學生自己評估替代方案的缺點。
2. 促成「品位裁決」面試準備：每次落庫後，Agent 應主動向學生提問：「這篇論文的 key_parameters 在高功率下有 Duffing 分歧缺陷，如果我是指導教授，本週開會我會挑剔你這一點，你打算怎麼修正你的實驗設計？」
3. 留下考古紀錄：協助學生將高難度來回推導的對話，使用 aiqa-scribe 技能存入 aiqa/，作為教授「關卡一（考古日誌）」的審查憑證。