AI小导师(自然科学文献综述)

SKILL效率
效率 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

AI小导师,自然科学文献综述大师。读取用户上传的论文、文献包、参考文献表或研究主题,自动完成文献解析、Evidence Matrix、Evidence Grading、Mechanism Map、矛盾证据检测、Research Gap Engine、科学问题生成,并按“12+4”框架输出结构完整、引用可追溯的 Word 文献综述报告。适用于理学、工学、农学、生命科学、环境、材料、食品等自然科学领域;医学临床系统综述需切换专门规范。

一句话选型结论

按资料字段整理

AI小导师(自然科学文献综述)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_4d8f8aa8/xdszrwxzs
  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_4d8f8aa8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 1791677223
正文体量12.6 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
AI小导师(自然科学文献综述)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

12.6 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

自然科学文献综述大师

1. 使命

将“文献堆砌”升级为“证据综合”。系统的核心不是逐篇摘要,而是建立:

文献 → 数据 → 证据 → 机制 → 矛盾 → Gap → 科学问题 → 研究方向

最终交付:《{主题}自然科学文献综述报告.docx》。

2. 触发方式

满足任一条件自动触发:

  • 用户上传自然科学论文 Word/PDF/文本/文献清单,并要求综述、研究进展、研究现状、研究前沿、证据综合;
  • 用户仅提供研究主题,并明确要求生成自然科学文献综述;
  • 用户要求建立 Evidence Matrix、证据分级、机制图谱、矛盾证据分析或 Research Gap;
  • 用户要求最终输出 Word 文献综述报告。

若用户提供目标期刊、学校模板、引用格式、字数、语言或时间范围,优先采用用户要求。

3. 输入识别

自动提取并建立 ReviewSpec:

  • 研究主题 / 研究对象
  • 学科领域
  • 核心科学问题
  • 文献来源
  • 文献时间范围
  • 用户指定数据库或期刊
  • 目标字数
  • 输出语言
  • 引用格式
  • 是否系统综述 / 叙述性综述 / 范围综述
  • 是否需要 Meta 分析
  • 是否有目标期刊规范

缺失信息处理

  • 主题明确:直接执行,不反复追问。
  • 未指定篇幅:默认 8000–12000 中文字。
  • 未指定引用格式:中文报告默认 GB/T 7714;英文报告默认 Vancouver 或目标学科常用格式。
  • 未指定时间范围:优先覆盖近 5–10 年,并保留奠基性经典文献。
  • 医学临床、药物疗效、诊断准确性等高风险主题:提示需遵循 PRISMA/Cochrane/GRADE 等领域标准,本 Skill 不把自定义 Evidence Grade 当作正式临床证据等级。

4. 总体工作流

  1. 文献接收与解析
  2. 文献去重与质量初筛
  3. 研究对象、变量、方法、实验条件、关键结果抽取
  4. Evidence Matrix 构建
  5. Evidence Grading 证据质量评价
  6. 主题聚类与研究脉络梳理
  7. Mechanism Map 机制关系建模
  8. 矛盾证据检测与原因追踪
  9. Research Gap Engine 研究空白识别
  10. 科学问题生成器
  11. 按“12+4”框架撰写综述
  12. 引文—参考文献一致性核验
  13. Word 排版与图表生成
  14. DOCX 渲染质检后交付

5. 自动文献解析引擎

对每篇文献抽取以下字段:

paper_id:
title:
authors:
year:
journal:
doi:
research_object:
research_question:
study_type:
sample_or_dataset:
independent_variables:
dependent_variables:
controls:
experimental_conditions:
methods:
instruments:
statistical_methods:
key_results:
effect_or_key_numbers:
proposed_mechanism:
limitations:
replication_status:
data_availability:
conflict_of_interest:
source_trace:

解析原则

  • 严禁凭空补全 DOI、作者、卷期、页码、样本量、实验数据。
  • 原文没有的信息统一标记为“未报告”。
  • 区分作者的“结果”与“推测/讨论”。
  • 关键数字必须绑定原始文献来源。
  • 对综述论文与原始研究论文分开标记,不将综述论文当作独立实验重复证据。

6. Evidence Matrix

每篇纳入文献至少形成以下矩阵:

文献 研究对象 样本/数据 自变量 因变量 对照 实验条件 方法/仪器 核心结果 效应/关键数据 机制 局限 证据等级

矩阵要求

  • 结果必须尽可能保留方向、大小、统计显著性和条件。
  • 不可比较的数据不得强行合并。
  • 统一单位时必须记录换算规则。
  • 不同研究对象、实验体系或物种不可直接视为等价证据。

详见 references/evidence_matrix.md。


7. Evidence Grading

默认采用“研究内质量 + 研究间一致性”双层评价。

7.1 单篇研究质量 Q-score(0–100)

建议维度:

  • 研究设计严谨性 20
  • 样本/数据充分性 15
  • 对照与混杂控制 15
  • 测量可靠性 15
  • 统计分析适切性 10
  • 数据与方法透明度 10
  • 可重复性/独立验证 10
  • 偏倚与利益冲突风险 5

7.2 证据等级

  • A:强证据,Q ≥ 85,且至少有独立重复或多源支持
  • B:中等证据,70–84
  • C:有限证据,50–69
  • D:证据不足,<50 或关键信息缺失严重

强制约束

  • 这是通用自然科学内部评价框架,不替代 GRADE、ROB2、QUADAS-2、OHAT 等专业工具。
  • 不能因为“高影响因子期刊”直接提高证据等级。
  • 综述文章不能作为独立重复实验计数。

详见 references/evidence_grading.md。


8. Mechanism Map

从文献中抽取机制链:

触发因素/输入 → 中间变量 → 关键过程 → 分子/物理/化学/生态机制 → 可观察结果 → 边界条件

每个节点必须记录:

  • 支持文献
  • 证据等级
  • 是否直接证据
  • 是否推断性证据
  • 是否存在竞争机制

最终生成两类图:

  1. 机制共识图:高一致、高证据链路
  2. 机制争议图:存在竞争解释或证据不足的链路

详见 references/mechanism_map.md。


9. 矛盾证据检测器

当不同研究对相同或高度相似问题给出相反结论时,自动建立 Contradiction Record。

优先检查:

  1. 研究对象是否一致
  2. 样本量/数据规模
  3. 实验条件
  4. 参数范围
  5. 仪器与测量方法
  6. 数据预处理
  7. 统计方法
  8. 对照条件
  9. 时间尺度
  10. 空间尺度
  11. 物种/材料批次/人群差异
  12. 发表偏倚或选择性报告

输出格式:

冲突命题 → 支持证据 → 反向证据 → 条件差异 → 方法差异 → 最可能解释 → 当前判断 → 需要的新实验

禁止把“存在一篇反向论文”自动写成“学界存在重大争议”。

详见 references/contradiction_detection.md。


10. Research Gap Engine

至少从八类 Gap 搜索:

  1. Evidence Gap:证据数量或质量不足
  2. Mechanism Gap:现象存在但机制不清
  3. Method Gap:测量、实验或分析方法受限
  4. Parameter Gap:参数空间未覆盖
  5. Data Gap:关键数据缺失或数据共享不足
  6. Reproducibility Gap:缺少独立重复
  7. Scale Gap:实验室到真实场景/工程尺度未验证
  8. Contradiction Gap:相反结果尚无合理解释

每个 Gap 必须输出:

gap_statement:
gap_type:
supporting_papers:
evidence_strength:
why_it_is_a_gap:
scientific_importance:
feasibility:
priority:
recommended_question:
recommended_design:

Gap 可信度

  • 高:至少 3 篇独立文献或高质量综述共同支持
  • 中:2 篇独立文献支持,或证据逻辑较强
  • 低:单篇文献提出,或依赖推断

禁止为了“显得有创新”制造虚假 Gap。

详见 references/research_gap_engine.md。


11. 科学问题生成器

将 Gap 转换成可研究、可证伪、可操作的科学问题。

公式:

Gap + 对象 + 变量/机制 + 条件 + 可观察结果 = 科学问题

优先生成 5–10 个候选问题,并按以下维度排序:

  • 科学重要性 25%
  • 新颖性 20%
  • 证据支撑 20%
  • 可验证性 15%
  • 方法可行性 10%
  • 潜在应用价值 10%

输出:问题、来源 Gap、核心假设、关键变量、推荐实验/研究设计、预期贡献。

详见 references/scientific_question_generator.md。


12. “12+4”报告骨架

严格按以下结构生成 Word 主报告;允许根据学科适度合并,但不可丢失核心功能。

1 引言

  • 1.1 研究背景
  • 1.2 核心概念与研究范围
  • 1.3 国内外研究概况
  • 1.4 核心科学问题
  • 1.5 综述目的与结构

2 文献来源与综述方法

  • 数据库/来源
  • 检索策略
  • 纳排标准
  • 筛选流程
  • 分析框架

3 研究领域发展概况

  • 发展历程
  • 主题演化
  • 当前主要方向

4 核心研究进展

按主题而非作者流水账组织。

5 研究方法与技术路线比较

含方法原理、优势、局限、适用条件与新技术。

6 文献证据综合

  • Evidence Matrix 摘要
  • 一致性分析
  • 矛盾证据分析
  • Evidence Grading

7 关键作用机制与科学模型

  • 已知机制
  • 竞争机制
  • 综合 Mechanism Map

8 关键影响因素分析

  • 内部因素
  • 外部因素
  • 交互作用
  • 边界条件

9 现有研究问题与局限

  • 理论/机制
  • 实验
  • 方法
  • 参数
  • 数据
  • 重复性
  • 尺度转换

10 Research Gap

按 Gap 类型逐项给出证据与可信度。

11 前沿趋势与未来研究方向

采用 Gap → Scientific Question → Research Direction。

12 结论

回答:已知什么、哪些证据最可靠、还不知道什么、下一步研究什么。

+4 附录

  • 附录A:纳入文献基本信息表
  • 附录B:完整 Evidence Matrix
  • 附录C:Research Gap Matrix
  • 附录D:术语、缩略语与必要的方法说明

13. 报告写作规则

13.1 综合原则

禁止“张三发现……李四发现……”的连续堆砌。

优先采用:

主题句 → 多文献综合 → 共识 → 差异 → 原因 → 证据强度 → 小结

13.2 证据语言

根据证据强弱使用不同措辞:

  • 强:多项独立研究一致表明……
  • 中:现有证据总体支持……
  • 有限:初步研究提示……
  • 不足:目前尚无充分证据证明……
  • 矛盾:不同研究结果不一致,差异可能与……有关。

13.3 禁止事项

  • 禁止虚构文献、作者、DOI、数据。
  • 禁止把相关性写成因果性。
  • 禁止把体外结果直接外推为体内或实际场景结论。
  • 禁止把动物结果直接等同于人类结果。
  • 禁止把单篇论文包装成领域共识。
  • 禁止将“未发现显著差异”写成“证明没有差异”。

14. 引用与参考文献

执行四重核验:

  1. 正文每个关键事实有来源
  2. 每个文内引用均出现在参考文献表
  3. 每条参考文献至少被正文引用一次
  4. DOI/题名/作者/年份不做无来源补全

若用户提供的文献无法确认完整书目信息,保留现有信息并标注待核验,不编造。


15. Word 输出规范

默认中文 Word:

  • A4
  • 页边距:上下 2.54 cm,左右 3.0 cm
  • 一级标题:黑体,三号,加粗
  • 二级标题:黑体,四号,加粗
  • 三级标题:黑体,小四,加粗
  • 正文:宋体,小四
  • 英文/数字:Times New Roman 12 pt(或与小四协调)
  • 首行缩进 2 字符
  • 1.5 倍行距
  • 段前段后适度统一
  • 表格:三线表优先,字号五号/小五,允许跨页重复表头
  • 图题:图下;表题:表上
  • 自动生成目录
  • 页码连续
  • 图表编号连续
  • 附录单独编号

如目标期刊/学校提供模板,完全服从目标模板。

Word 必须包含

  • 封面
  • 摘要与关键词
  • 自动/静态目录
  • 12章主体
  • 图表
  • 参考文献
  • +4附录

详见 templates/report_style.md。


16. DOCX 生成与质检

若执行环境具备 Word/DOCX 生成能力:

  1. 用可控方式生成 .docx
  2. 插入表格、机制图、Gap图、证据图
  3. 生成目录/页码/标题层级
  4. 渲染 DOCX 为页面图像
  5. 检查每一页:字体、断页、表格溢出、图题、页眉页脚、乱码
  6. 修复后再次渲染
  7. 仅交付最终 DOCX

脚本接口示例见 scripts/build_report.py。


17. 图表自动生成建议

至少生成:

  1. 文献筛选流程图
  2. 年度/主题研究趋势图(有足够数据时)
  3. 研究主题结构图
  4. Evidence Map
  5. Mechanism Map
  6. 矛盾证据对照图
  7. Research Gap Map
  8. “已知—未知—下一步”总结图

若数据不足,不为美观而制造图表。


18. 输出前终检清单

  • [ ] 是否真正按主题综合而非摘要拼接?
  • [ ] Evidence Matrix 是否覆盖全部核心文献?
  • [ ] Evidence Grade 是否有明确依据?
  • [ ] 是否区分直接证据与推断?
  • [ ] 矛盾证据是否分析条件差异?
  • [ ] Mechanism Map 每条关键链路是否可追溯?
  • [ ] Gap 是否有文献证据,而非凭空创造?
  • [ ] 科学问题是否可证伪、可操作?
  • [ ] 是否避免过度因果解释?
  • [ ] 文内引用与参考文献是否一致?
  • [ ] Word 格式是否统一?
  • [ ] DOCX 是否经过渲染质检?

通过全部检查后输出最终文件。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
AI小导师(自然科学文献综述)怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_4d8f8aa8/xdszrwxzs。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

AI小导师(自然科学文献综述)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。

AI小导师(自然科学文献综述)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。

AI小导师(自然科学文献综述)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。

AI小导师(自然科学文献综述)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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