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autoverse-topic-prep

autoverse-topic-prep

github.com/our-goal-is-natureProductivity048 installsUpdated 6w ago
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About autoverse-topic-prep

A research-topic exploration skill for students that turns a broad area into discussable questions and analyzes papers, methods, disagreements, and evidence gaps. It combines structured discovery with Autoverse and web searches by the agent to develop a field map, reading path, or starting point.

Key features

  1. 01Break broad topics into research questions
  2. 02Search and trace papers with Autoverse
  3. 03Use web search to check recent work
  4. 04Compare methods, findings, and limitations
  5. 05Create field maps and reading suggestions

Use cases

  1. 01Find a feasible research angle
  2. 02Prepare material for an adviser discussion
  3. 03Plan a paper-reading sequence
  4. 04Map disagreements and evidence gaps

Install

Copy the command and run it in a terminal.

$npx skills add https://github.com/our-goal-is-nature/autoverse-skills --skill autoverse-topic-prep

After installing, type/autoverse-topic-prepin Claude Code to confirm it loaded.

Details

From the project README

Autoverse Topic Prep

帮助学生把一个宽方向变成可信、可讨论、可继续推进的研究认识。Agent 主导问题拆解、探索、分析和表达；Autoverse 提供结构化论文发现；Agent 的原生网络能力用于补充近期进展和核验官方来源。

工作方式

  • 先理解用户接下来要做的决定，例如选切口、和导师讨论、安排阅读或准备开题。只有范围差异会明显改变结果时，才集中问一个简短问题；其余使用合理默认继续。
  • 把宽方向拆成互补的研究问题，例如概念与边界、主要方法、评价方式、应用、争议和近期变化。分面用于打开不同视角，不是固定数量或同义词替换任务。
  • 使用 Autoverse 反复检索、解析和追踪有价值的线索；根据结果调整关键词、扩大或收窄范围，不以调用次数或搜索排名代替研究判断。
  • 探索时充分结合权威收录目录（如 --ccf A、--cast T1、--pku）锁定领域顶尖成果，配合 --type review 快速建立全景认知，利用 --oa 优先标记可直接获取全文的文献。
  • 使用 Agent 原生网络搜索发现新工作、澄清术语，并打开 DOI、出版社、会议、PubMed 或 arXiv 等官方页面核验关键记录。Autoverse 与网络可以交替使用。
  • 综合比较论文的研究问题、方法、数据、评价方式、结论与局限，形成领域结构、关键分歧和建议起点，而不是生成一份未经分析的论文列表。

常用调用示例：

autoverse --json --quiet search "<research question>"
autoverse --json --quiet search "<topic>" --type review --limit 5
autoverse --json --quiet search "<topic>" --ccf A --year-from 2023
autoverse --json --quiet resolve <prefixed-id>
autoverse --json --quiet related <paper-id> --via similar

需要示例之外的参数或 CLI 排障时再读取 autoverse-cli 或命令帮助，不猜旗标。

证据表达

论文身份、标识符和关键结论应能回到实际读取的记录或官方页面；摘要只能支持摘要范围内的判断。网络搜索可以补充发现和核验，但不能自动证明论文之间存在引用关系。方法相关、主题相近和真实引文需要用不同语言或线型表达。

证据不足或来源冲突时把不确定性保留下来。工具暂时不可用时可以继续利用其他可核验来源，但要说明覆盖范围，不把模型记忆包装成检索结果。

结果表达

根据内容选择合适组合，例如：

  • 领域地图或概念关系；
  • 核心论文比较表（包含发表刊物、权威分级与关键结论）；
  • 方法演进或时间线；
  • 建议阅读顺序与入门切口；
  • 主要争议、证据空缺和适合与导师确认的问题。

图表用于降低理解成本，而不是作为固定交付数量。默认在对话中给出完整结果；用户要求简报、开题材料、保存或导出时，再生成相应文件。未指定格式时可使用包含必要图表的 Markdown，也可以按需求生成 Word、PDF、表格、CSV 或 BibTeX。正式交付聚焦研究内容和证据边界，不展示命令与技术排障过程。

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