科研选题凝炼4步法

SKILL效率
效率 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

根据您给定的文献目录进行分析,共4步: 第一步:分析文献的共性研究缺口 第二步:多维度识别研究空白 第三步:先用归纳法归纳模式与共性-->再用演绎法推演空白-->再跨学科强化提升交叉创新性 第四步:四维创新性评估-->专家辩论迭代,定稿选题

一句话选型结论

按资料字段整理

科研选题凝炼4步法是效率类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类效率 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_2761353a/research-topic-4step
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

效率
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_2761353a仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791736597
正文体量10.6 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
整理待办与日程

把零散任务收进清单,排出优先级。

批量处理重复任务

把固定动作做成模板,重复执行。

把流程写成清单

把口头流程整理成可复用的步骤。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在效率场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
科研选题凝炼4步法当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
Nano PDF 文档 联网访问 ClawHub 市场 424.9 万 OpenClaw 有
自动更新程序 浏览器控制 ClawHub 市场 296.4 万 OpenClaw 有
Gemini 助手 联网访问 ClawHub 市场 254.7 万 OpenClaw 有
word DOCX 文档 联网访问 ClawHub 市场 239.6 万 OpenClaw 有
Excel XLSX 前端 联网访问 ClawHub 市场 227.0 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

10.6 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

科研选题凝炼四步法

把一批学术文献转化为可检验的科学问题与选题方向,并产出交互式知识图谱帮助肉眼观察概念关系。

触发条件

用户提出以下任一需求时触发本技能:
- 对某个文献目录做"选题""研究缺口""空白分析""科学问题"分析
- "帮我从这批文献里找研究方向""凝炼科学问题""提炼研究问题"
- 明确要求"知识图谱""研究地图""概念关系可视化"辅助选题

四步总览

步骤 核心动作 关键产出 详细文档
第一步 共性研究缺口 全文提取 → 局限关键词频次统计 → 批评语境逐条研判 3-5 条底层方法论缺陷(附文献证据) references/step1_gap_analysis.md
第二步 多维研究空白 Müller-Bloch & Kranz 四维框架映射 → 补抽"未来研究"证据 知识/关系/理论/方法 四维空白表 + 战略切入点 references/step2_blank_identification.md
第三步 科学问题生成与跨学科强化 3-1 归纳路径(聚类→模式→假设)+ 3-2 演绎路径(本体+推理引擎+知识图谱可视化→衍生问题)+ 3-3 跨学科深度强化 元问题 + 分层研究问题 + 可检验假设 + 交叉创新研究题目 references/step3_question_generation.md
第四步 评估迭代优化 四维创新性评估(原创性/交叉性/应用潜力/理论深度)+ 自我迭代优化(多专家辩论) 定稿选题优先级排序 + 多维评分报告 references/step4_evaluation_iteration.md

执行原则

  1. 分步推进、每阶段停等(硬门禁,不可自动跨步):无论用户整体的偏好是否为"全自动",本技能每个阶段完成后必须立即停下来,等待用户明确指令,绝不可在同一轮对话里自动连跑多个阶段或自动进入下一步。各阶段边界如下:
    - 第一阶段边界:第一步完成 → 停等
    - 第二阶段边界:第二步完成 → 停等
    - 第三阶段边界:第三步 3-1 → 3-2 → 3-3 各自完成均 → 停等(3-3 之后方可汇总进入第4阶段门禁)
    - 第四阶段边界:4-1 评估完成 → 停等;4-2 迭代完成 → 停等
    每次停等的标准动作:输出本阶段成果 → 用统一提示语请用户「审阅 / 调整 / 继续」→ 必须收到用户"继续"或明确批准后,才进入下一阶段。未获批准前,禁止预判、禁止提前执行后续阶段。
    统一提示语模板:
    > 【第 X 阶段完成】请您审阅本阶段成果,可提出调整意见,或输入"继续"进入下一阶段:XXX(下一步名称)。

  2. 第4阶段进入门槛(选题锁定,硬门禁):进入第四步(评估迭代)之前,必须将第三步(3-1/3-2/3-3)产出的全部候选选题 / 科学问题以文字形式汇总成候选主题池(P 系列选题方向 + B 系列交叉题目),请用户用文字回复指定评估范围(具体操作见 references/step4_evaluation_iteration.md 步骤 0,与 4-1 评估对象选定为同一门槛,不重复询问)。规则:
    - 未入选的选题,不得进入 4-1 评估,更不得进入 4-2 定稿。
    - 用户明确指定(如"评估 P1、B2")→ 仅评估被选中者;用户回复"继续"或未明确指定 → 默认评估全部 B 系列跨学科题目(推荐范围,非全量 P+B),不得擅自全量评估后自行定稿。
    - 这是进入第4阶段的强制门槛,优先级高于其他自动执行约定。

  3. 关键决策点事前确认:在下方「用户介入确认点」A 类列出的决策点,提交方案请用户拍板后再执行;可逆细节(配色、措辞、布局微调)采用「做完→用户反馈→迭代」而非事前确认。
  4. 实证不编造:每一条缺陷、空白、问题均须附文献原文证据,不凭空生成。
  5. 分类精简:实体类型 ≤ 5 类、关系类型 ≤ 4 种(默认 5 实体 × 4 关系),避免视觉与认知过载。
  6. 写文件后扫乱码:任何 .py/.md 写入后立即检查 \ufffd 替换符,见 references/pitfalls.md。
  7. 知识图谱实体必须全部源于文献(严禁混入外部理论):3-2 知识图谱是"本领域现状"的描述性产物,其全部实体(构念/理论/机制/学科)与关系三元组必须来自所分析的文献,不得混入选题者自带的理论先验或外部学科理论。外部理论只能出现在 3-3 跨学科强化(建构性步骤),且须显式标注为"导入透镜",绝不可作为领域既有构念嵌入 3-2 知识图谱。若误将外部理论当文献实体,会造成"把研究者先验当文献发现"的过拟合,必须在交付前核查(见 references/pitfalls.md 条目)。
  8. 成果归档到"研究主题"子目录(全流程收尾动作):四步法全部完成后,把成果文件(各步 .md 报告 + 知识图谱 .html)整理到一个以研究主题命名的子目录(子目录名 = 研究主题名称);中间产物(提取的 txt、脚本、tsv/json 证据)留在工作目录,不必随成果归档。文件名用「一级序号_主题_二级序号描述」保证顺序清晰(如 03_科学问题生成_3-2演绎路径.md、03_知识图谱_3-2.html、03_候选选题清单_3-4待选定.md)。此约定便于交付、阅读与复用,属收尾必做项。

可复用脚本与资产

资源 用途
scripts/extract_text.py PDF 批量提取全文(pymupdf),输出 UTF-8 txt
scripts/step1_analyze.py 第一步:局限关键词频次统计(泛/特异两列·中英双语)+ 批评语境句子抽取
scripts/step1_focus.py 第一步:聚焦缺口证据抽取(强缺口标记 + 噪声过滤 + 特异词加权)
scripts/cluster_themes.py 主题词共现矩阵 + 文献聚类
scripts/build_kg_and_infer.py 领域本体构建 + 逻辑推理引擎(传递/冲突/缺口邻域/规则四类推理)
scripts/score_candidates.py 四维创新性评估:加权打分 + 排序 + 敏感性分析(第四步,候选从 candidates.json 读入)
scripts/kg_data_example.py 领域本体数据模板(复制为 kg_data.py 后填数据)
scripts/generate_kg_html.py 读取图谱 JSON + 模板,生成交互式 HTML
assets/kg_template.html 通用知识图谱模板(含全部样式与互动逻辑,__GRAPH_DATA__ 占位符注入数据)

用户介入确认点

按介入方式分三类,明确区分「何时必须问、何时做完再改、何时完全不问」:

A. 必须事前确认(高影响 / 多选项 / 难逆转)

  1. 文献目录路径:第一步开始前,若用户未提供则索取绝对路径。
  2. 类目精简方案:进入 3-2(知识图谱)前,提交 2-3 套「实体类型 × 关系类型」合并方案让用户选(勿擅自定死)。
  3. 知识图谱布局方案:进入 3-2 前,若用户无既有偏好,提交「同心环分层 vs 自由力导向」等方案让用户确认。
  4. 专家团构成方案:进入 4-2 自我迭代前,根据候选选题性质拟出拟邀领域专家名单(每位专家:领域视角 + 主责维度),以文字形式列出、等待用户文字回复确认(不使用弹窗)后再开始辩论(辩论的调度执行本身自动)。
  5. 第4阶段选题锁定(进入第4阶段前的强制门槛):进入 4-1 评估之前,先把第三步(3-1/3-2/3-3)产出的全部候选选题 / 科学问题以文字汇总成候选主题池,请用户用文字回复指定评估范围。未入选的选题不得进入 4-1;用户回复"继续"或未明确指定 → 默认评估全部 B 系列(非全量 P+B),不得擅自全量评估后自行定稿(详见执行原则 2,与 step4_evaluation_iteration.md 步骤 0 为同一门槛)。
  6. 是否迭代优化:4-1 评估完成后先呈现结果,待用户确认需要"迭代优化"后,才执行 4-2;用户若满意则 4-2 不执行。

B. 事后反馈迭代(可逆,做完再改,勿事前打断)

  • 知识图谱的配色、线宽、虚线/实线、高亮样式等视觉细节。
  • 分析文档的措辞、图表格式、视觉层级。

C. 全自动执行(步骤内部细节自动;每步输出后的审阅提示仍按原则 1 执行)

  • 以下动作的执行过程自动、不逐步请示:第一~四步全程的全文提取、关键词统计、批评语境研判、四维空白映射、主题聚类、推理引擎、问题生成与合并、跨学科理论嫁接、四维创新性评估打分、专家辩论调度、选题定稿。
  • 脚本运行、数据写入、乱码扫描、连通性检查、HTML 生成与语法校验。

使用流程

  1. 索取文献目录路径(若未提供)。
  2. 按「第一步 → 第二步 → 第三步(3-1→3-2→3-3)→ 第四步(四维评估 + 自我迭代)」分步执行。每阶段(含 3-1/3-2/3-3 子阶段、4-1/4-2 子环节)输出后,必须按执行原则 1 的硬门禁停下来,用统一提示语请用户审阅/调整/继续——未收到"继续"或明确批准,绝不预判或提前执行后续阶段(哪怕用户整体偏好"全自动")。
  3. 进入 3-2(知识图谱)前,就「类目精简方案」与「布局方案」提交方案请用户拍板(见确认点 A)。
  4. 第4阶段门禁:在 3-3 完成、准备进入第四步前,先按确认点 5 以文字汇总候选选题清单,请用户用文字回复指定评估范围;未入选不得进入 4-1。进入 4-1 后仅评估被选中的选题;4-1 完成呈现结果、待用户确认再进 4-2(确认点 6);进入 4-2 前就「专家团构成方案」以文字确认(确认点 4)。
  5. 知识图谱 HTML(3-2 产出)交付用户审阅,按反馈迭代样式与互动(见确认点 B)。
  6. 收尾归档:全部四步完成后,按执行原则 8 把成果文件整理到以研究主题命名的子目录。

各步骤详细方法、命令、坑点见 references/ 下对应文档;开始前先读 references/pitfalls.md。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
科研选题凝炼4步法怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_2761353a/research-topic-4step。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

科研选题凝炼4步法支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

科研选题凝炼4步法权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

科研选题凝炼4步法收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

科研选题凝炼4步法用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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