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知识模块生成（乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流 · 文献分析步骤）。按知识模块清单逐模块读全文生成 M_n.md：机械抽取模块 prompt（不改写不补全）、flag 而非 ask、map-reduce 逐篇防爆上下文、页码诚实、每模块一行执行日志自检；支持 Zotero / NotebookLM / 本地 PDF 三种数据通道。Trigger on："生成知识模块"、"按模块清单跑模块"、"逐模块读全文写 M1-Mn"、"generate knowledge modules from my module list"。
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基于 SOC 职业分类
| name | knowledge-module-gen |
| description | 知识模块生成（乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流 · 文献分析步骤）。按知识模块清单逐模块读全文生成 M_n.md：机械抽取模块 prompt（不改写不补全）、flag 而非 ask、map-reduce 逐篇防爆上下文、页码诚实、每模块一行执行日志自检；支持 Zotero / NotebookLM / 本地 PDF 三种数据通道。Trigger on："生成知识模块"、"按模块清单跑模块"、"逐模块读全文写 M1-Mn"、"generate knowledge modules from my module list"。 |
知识模块清单.md，或用户给的路径；没有 → 先跑 knowledge-module-list）+ 主数据通道（Zotero MCP / NotebookLM / 本地 PDF，问用户或按可用性选）。模块/M_n.md + 执行日志.md（默认当前工作目录）。前置：已有 知识模块清单.md（步骤 1 Part A 产物）。若没有，先跑步骤 1。
按用户所选主数据通道执行（Zotero / NotebookLM / 本地 PDF；个别模块可在执行时覆盖：文献量大 / 要严格 citation 验证 → 改用 NotebookLM；MCP 不可用 → 改用本地 PDF）。
不需要逐模块回显让用户确认。用三件套保证准确：
_deviation: 想改什么 + 为什么，然后仍按原 prompt 执行。M_n | 用的 prompt 首行 | 结构符合期望(✓/✗) | 证据假设对上(✓/✗) | 有无 _deviation。全部跑完后用户只看这一份日志，有 ✗ 或 _deviation 的模块才回看。注意：map-reduce 不是 Claude Code / Codex 的内置功能，必须显式照做，否则会一次性把全文塞满上下文。对一个模块涉及的多篇文献：
这样既不爆上下文，也避免"lost in the middle"。
每个模块一个独立 .md，统一写到 模块/ 目录：M1.md, M2.md, ..., M_n.md；外加一份 执行日志.md（每模块一行自检）。
执行顺序建议：先跑 Classic / Key Texts 占比高的模块（学术分量重），再跑 Supporting 为主的模块；每跑完一个模块，对照"生成 prompt"的期望结构与"证据假设"自检——假设对不上就在文件里标注，并考虑回退该模块。
综述文章初稿扩写（乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流 · 综述文章工作台 · 管线终点）。把一篇**综述文章**（review 本身即整篇论文，贡献是综合/框架/议程）按其报告规范（系统→PRISMA / 半系统→RAMESES / 整合→Torraco 2005）扩写成综述初稿：读 选题.md 机器锚块定型定规范 + 研究发现.md 写综合/结果节（缺则占位，绝不编造数据/引语）+ 语料库 PRISMA 筛选记录写方法节 + 逐条引用核验出独立报告 + 参考文献表 + 反 AI 味 + 初稿纯净 + 转 docx。区别于 `review-draft-assembly`（那是给**实证论文**写文献综述**节**）。方法锚 Snyder (2019)。Trigger on："写综述文章初稿"、"把综述扩写成初稿"、"按 PRISMA/RAMESES/Torraco 成文"、"draft my review article"、"write up my literature review paper"。
「AI学术训练营」选题工作流 · 模式③概念建构（乔淼PhD · AI学术工作流）。PXYV 公式 + 三阶段选题教练（A 挖掘 → B 校准 → C 输出：诠释路径 + 案例切口 + 原创概念命名），支持断点续跑（直接从阶段 B / C 进入）。适用：现有理论命名不了的新现象，需要造新概念。范例锚：Manovich (2009) 等。可独立运行，口头给研究方向即可。Trigger on："用概念建构模式帮我选题"、"这个现象没有现成概念，帮我造一个"、"原创概念选题"、"concept-building topic"。
「AI学术训练营」选题工作流 · 模式②假设检验（乔淼PhD · AI学术工作流）。PXYV 公式 + 三阶段选题教练（A 挖掘 → B 校准 → C 输出：H 假设链 + 完整操作化（量表来源）+ 数据与方法），支持断点续跑（直接从阶段 B / C 进入）。适用：变量间因果 / 中介 / 调节关系的定量检验。范例锚：Khin & Ho (2019) 等。可独立运行，口头给研究方向即可。Trigger on："用假设检验模式帮我选题"、"我想验证 X 对 Y 的影响"、"帮我设计假设链"、"hypothesis-testing topic with mediation"。
「AI学术训练营」选题工作流 · 模式④方法驱动（乔淼PhD · AI学术工作流）。PXYV 公式 + 三阶段选题教练（A 挖掘 → B 校准 → C 输出：Specific Aims（或直接陈述体例）+ 完整方法计划 + 双 V 实现路径），支持断点续跑（直接从阶段 B / C 进入）。适用：用新方法 / 新数据解决领域已知局限（计算 / 实验取向）。范例锚：Esteva et al 等。可独立运行，口头给研究方向即可。Trigger on："用方法驱动模式帮我选题"、"我有方法和数据，帮我找研究定位"、"双V选题"、"method-driven research aims"。
「AI学术训练营」选题工作流 · 综述③整合式综述（乔淼PhD · AI学术工作流）。为一篇**整合式综述（integrative review）**磨选题的三阶段教练（A 挖掘 → B 校准 → C 输出）：理清研究对象/范围/问题 → 要造什么+成熟/新兴判断+批判角度+语料策略 → 综述规格 + PXYV 投影。方法锚 Snyder (2019)；范例锚 Rodell et al. (2016)。适用：想用综述批判性整合、造一个新框架/概念/类型学。支持断点续跑，可独立运行。Trigger on："做整合式综述选题"、"integrative review 选题"、"我想用综述造一个新框架"、"帮我把整合式综述题目磨清楚"、"integrative literature review topic"。
「AI学术训练营」选题工作流 · 综述②半系统/叙事综述（乔淼PhD · AI学术工作流）。为一篇**半系统 / 叙事综述（semi-systematic / narrative review）**磨选题的三阶段教练（A 挖掘 → B 校准 → C 输出）：理清研究对象/范围/问题 → 组织性问题+组织框架+边界+综合方法 → 综述规格 + PXYV 投影。方法锚 Snyder (2019)；范例锚 McColl-Kennedy et al. (2017)。适用：宽而跨学科的主题、想理清脉络/主题、给一份研究议程。支持断点续跑，可独立运行。Trigger on："做叙事综述选题"、"semi-systematic / narrative review 选题"、"我要理清某个领域的脉络"、"帮我把综述题目磨成研究议程"、"map a research field topic"。