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Kubernetes 工作负载模式、资源管理、RBAC、probes、autoscaling、ConfigMap/Secret 处理,以及面向生产级部署的 kubectl 调试。
完成任何非平凡任务后使用。智能体按 5 个维度自评输出——准确性、完整性、清晰度、可执行性、简洁性——每项都给出具体证据。生成结构化 1-5 评分卡和具体改进建议。
在 competitive-platform-analysis 产出分层竞品集合后使用。按九个加权维度(定位、声音、视觉工艺、offer packaging、证据、enterprise-readiness、thought leadership、定价、客户 strategic tension)为每个竞品评分,使用明确 1–5 rubrics 和 tension-plot。位于 competitive-report-structure 之前。
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | literature-review |
| description | 学术、生物医学、技术和科学主题的系统文献综述工作流,包括搜索规划、来源筛选、综合、引文检查和证据日志。 |
| origin | community |
当任务是查找、筛选、综合和引用学术或技术文献体系时,使用此技能。
询问用户需要哪种严谨度级别。如果未指定,探索性工作默认使用范围性综述,发表或临床声明默认使用系统性综述。
将提示转换为可搜索的研究问题。
对于临床或生物医学工作,使用 PICO:
对于技术工作,使用:
在收集来源之前创建搜索协议:
最小有用数据库集:
保持搜索日志使综述可重复:
| 数据库 | 搜索日期 | 查询 | 过滤器 | 结果数 | 导出 |
| --- | --- | --- | --- | ---: | --- |
| PubMed | 2026-05-11 | `("CRISPR"[tiab] OR "Cas9"[tiab]) AND "sickle cell"[tiab]` | 2020:2026, English | 86 | PMID 列表 |
| arXiv | 2026-05-11 | `CRISPR sickle cell gene editing` | q-bio, 2020:2026 | 9 | BibTeX |
将原始 ID、URL、DOI、摘要和笔记与最终正文分开保存。
按以下顺序去重:
记录移除了多少重复项。
分阶段筛选:
对于系统性工作,记录排除原因:
使用结构化提取表:
| 研究 | 设计 | 人群/数据 | 方法 | 对照 | 结果 | 关键发现 | 局限性 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 作者 年份 | RCT/队列/综述/等 | 样本或语料 | 方法 | 基线 | 测量结果 | 结果 | 注意事项 |
对于技术论文,包括数据集、基准、指标、基线和可重复性说明。
按主题分组证据,而不是逐篇摘要论文。
有用的综合视角:
按置信度区分声明:
在完成之前:
# 文献综述:<主题>
生成日期:<日期>
综述类型:<叙述性 | 范围性 | 系统性 | Meta 分析>
搜索窗口:<日期>
数据库:<列表>
## 研究问题
## 搜索策略
## 纳入和排除标准
## 证据摘要
## 主题综合
## 差距和局限性
## 参考文献
## 搜索日志