About research-idea
research-idea develops and screens research directions from user materials and auditable literature evidence. It is for researchers forming scientific questions and falsifiable hypotheses, with separate assessments of value, credibility, and effort, including insufficient-evidence or no-qualified-candidate outcomes.
Key features
- 01Combine user materials with traceable literature evidence
- 02Build a research map and research context
- 03Generate and screen questions and falsifiable hypotheses
- 04Run candidate-level literature novelty searches
- 05Use independent reviews to assess value, credibility, and effort
- 06Produce an evidence-based Markdown report
Use cases
- 01Explore research directions from experimental findings and papers
- 02Compare candidate hypotheses with existing work
- 03State limits on recommendations when evidence is insufficient
Install
Copy the command and run it in a terminal.
npx skills add https:/ / github.com/ huangwb8/ chineseresearchlatex --skill research-ideaAfter installing, type/research-ideain Claude Code to confirm it loaded.
Bundled files
References and scripts installed along with SKILL.md.
CHANGELOG.mdconfig.yamlREADME_EN.mdREADME.mdreferences/agent-review-prompt.mdnovelty-check.mdreport-template.mdresearch-synthesis.mdruntime-guide.mdreferences/states/index.jsonreferences/states/candidates/STATE.mdreferences/states/completed/STATE.mdreferences/states/literature/STATE.mdreferences/states/reporting/STATE.mdreferences/states/review/STATE.mdreferences/verifiers/index.jsonreferences/verifiers/hypothesis-merit/VERIFIER.mdreferences/verifiers/stage-readiness/VERIFIER.mdreferences/verifiers/stage-readiness/scripts/evidence_consistency.pyscripts/check_completion.pycheck_dependencies.pyedge_rules.pyinit_workspace.pyphase_entry.pystart_workflow.pyvalidate_report.pyDetails
From the project READMEResearch Idea
目标
从用户资料与可审计文献证据中建立研究脉络,提出科学问题和可证伪假设,分开判断科学价值、可信度与近期投入,形成有界推荐、当前范围内无合格候选或证据不足结论。候选必须来自前置调查,不得仅凭资料臆造。
相邻 Skill:research-topic-extractor 提取检索主题;research-literature-search 生成 rls.v1 候选与 provenance;research-literature-radar 建立全量 landscape;research-literature-interpretation 逐篇解读;parallel-vibe 独立审查。完整综述使用 research-literature-review,实验/分析计划使用 research-plan。
流程
输入
- 必需:文本、文件/目录、URL、论文线索、实验现象、仓库或 PR 背景中的至少一种。
- 可选:研究目标、时间/资源边界、输出路径、审查轮数和人数。
- 默认报告目录:
./docs/ideas/;默认任务区:./.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/research-idea/。 - 默认审查 3 轮、每轮 3 人;论文解读最多并行 3 个任务。
执行步骤
-
启动与归纳。 阅读 运行说明,锁定任务目录,只用
scripts/start_workflow.py建立 BSK 身份;仅当status=initialized且 run/visit/attempt 非空时开始 literature 阶段。摘要目标贡献、服务的问题/决策和资源状态,只保存必要的脱敏内容。用research-topic-extractor生成主题、5–10 个英文关键词、2–5 个核心问题,并在input/theme.json引用原始产物。 -
文献证据。 用
research-literature-radar消费 Search manifest 和全部 canonical 候选,生成逐条覆盖的 landscape 与 hash/计数摘要;未全量对账或 hash 漂移时停止。对入选论文调用research-literature-interpretation:一任务一论文、最多并行 3 个、不嵌套;只有可对账的宿主回执才称“独立 agent”。全文优先,只有摘要时收缩结论;记录稳定来源、证据深度/范围、问题、方法、结果、限制和支持/反驳关系。 -
研究 map。 按 研究综合指南 写
output/research-map.md,包含研究线比较、landscape 覆盖、关键关系、稳定 O 机会编号、R 核心论文锚点和 Search record ID。说明对象/测量、前提、最强反例及所需辨别证据;来源关系与“待验证综合判断”分开。时间先后、术语相似或测量差异不自动证明继承、因果或矛盾。 -
生成与筛选候选。 以用户摘要、主题、证据和 map 为共同事实,用
parallel-vibe n=3独立生成候选;首轮不预设最佳方向,agent 不互读草稿。初始探索 3–7 个,最终可保留一个或零个。按 报告模板 写问题、假设、关键预测、反证、价值/非平凡性、创新/颠覆潜力、最近工作增量、最强替代方向、可信度、投入和脉络依据;工作证据用 O/R 编号,正式报告用 O 与学术引注。定义性假设、无知识增量、方法名代替机制或无意义场景迁移优先重构/淘汰。全部不合格时最多用新证据或新解释重新探索一次;资料不足保持insufficient。 -
候选级查新。 对每个拟保留候选生成
candidates/Cx/theme.json,围绕直接近邻、等价假设、反方证据和适用边界提出 5–25 条查询,调用research-literature-search生成独立rls.v1bundle。逐条消费 canonical 候选,按 查新指南 保存novelty/Cx/novelty-decision.json。摘要可排除明显不等价工作;决定新颖性的近邻才升级全文。决定性近邻未核验时可带缺口进入审查,但scientific_evidence_sufficient=false、claim_eligible=false。淘汰项记录未执行查新的原因,不伪造结果。 -
独立审查与选择。 按 审查参考 串行执行约定轮次,默认依次挑战价值、解释/辨别能力、重新选择与迁移边界。reviewer 必须独立读证据,并有 thread/done/RESULT completed 回执、模型、输入/输出哈希和时间;只有 RESULT、角色化草稿或复述不计入 required review。主 Agent 按论证与反例综合,不按多数票;实质改写问题/假设后重新查新。分别报告价值、可信度和投入,不用可行性抵消低价值。
-
结论与报告。 结论只能是
recommended、no_qualified或insufficient;bounded_recommendation/degraded可阶段性交付但不能 completed。摘要按问题、已有答案、研究线关系、最强近邻与重要未知推进,给必要术语和关键判断就近引注;不强制表格、时间线或固定篇幅。正式报告默认采用 GB/T 7714—2025 顺序编码制,reference_map保存 R 到书目编号的一一映射,最后以## References著录;指定期刊/学位样式时按模板声明并人工复核。完成前检查叙事连贯、证据深度、反方证据、缺口重要性及书目元数据,不能把语义审查伪装成脚本 Gate。按 报告模板 写报告并运行:
python3 research-idea/scripts/validate_report.py --report "{最终报告路径}"
python3 research-idea/scripts/check_completion.py --project-root . --task-root "{本轮任务根}" --report "{最终报告路径}"
自定义文件名时为结构校验增加 --allow-custom-name,或让完成检查读取 manifest。保存 research-idea/output/completion-evidence.json(schema research-idea-completion-v6),绑定依赖产物、论文解读、reviewer、汇总和最终综合。只有 required Verifier、BSK Gate、completed 状态和完成检查全通过,才能宣称完成。
输出
最终交付一个 Markdown,默认路径:
./docs/ideas/Research-Idea_{github仓库名}_{pr名}_{时间戳}.md
无法识别仓库/PR 时用当前目录/分支,仍失败则用 repo/manual。报告包含证据深度、研究 map、候选或零候选依据、价值/可信度/投入、最近工作、查新、反证、风险和最小下一步;不得暴露隐藏任务区、测试/parallel-vibe 路径、manifest 或内部指令。
输出管理
同一任务复用一个 .bensz-api/task-* 根;各 Skill 使用独立 input|output|log,跨 Skill 材料才放 shared/。查新、审查、草稿和日志留在隐藏工作区,正式报告留在用户目录。--task-root 必须位于项目内;旧 --workspace-dir 布局只读保留,不自动迁移。
校验
- 分开核验
artifact_ready、execution_recorded、evidence_sufficient、claim_eligible;文件存在或格式通过不证明科学 claim。v2 R 锚点报告只读兼容,不能取得 v3 完成资格。 - Search bundle 保留
rls.v1、查询/canonical hash、数量和全量消费状态;论文解读、全文源与 reviewer 回执可回到源 artifact。 - 拟推荐候选不得跳过多查询查新。关键编码手册、独立真值、标注一致性、审计/伦理前置或 baseline evidence 缺失时,只能给
insufficient/bounded_recommendation。 - 测试源码位于
tests/research-idea/;缓存和日志写任务区。版本只在config.yaml:skill_info.version维护;接口或目录变化同步 README、CHANGELOG 和测试。
失败与恢复
保留错误证据和已完成产物,按运行快照、Kernel 投影、active attempt 与原参数恢复。证据变化或 Verifier 失败时以 phase_entry.py --mode retry supersede attempt,再重新授权/审查;旧 handoff、Gate 和授权不得复用。Skill/解释器漂移、legacy 身份、快照损坏、Kernel 不可用或 transition 失败时停止,不补写历史身份或伪称完成。
控制
config.yaml:runtime 声明五个 State 和两个 required Verifier;索引见 states 与 verifiers。stage-readiness 判断流水线/证据/claim 就绪度,hypothesis-merit 审问创新性、非平凡性与颠覆潜力。BSK 负责身份、绑定、Gate、事件和状态;本 Skill 只保留领域适配。
每阶段先以 phase_entry.py --mode start 消费当前 visit/attempt 的 action authorization,再用 --mode finish 获取 handoff并提交绑定同一 evidence_hash/evidence_refs 的 required 结果。全部结果 completed 且 pass 才转移;其它 verdict 留在当前 State。
scripts/edge_rules.py 供阶段入口、完成检查和 evidence-consistency 共享:四条前向边的 hypothesis-merit applicability 依次为 not_applicable、applicable、not_applicable、applicable。BSK 校验 evidence/Gate/transition 绑定,Skill 对账论文解读与 reviewer 回执。v2–v5 或未绑定 transition 的旧现场只读保留。
约束
遵守以下公共约束,并执行本 Skill 的专属边界。
公共硬约束
本块由 docs/templates/skill-common-constraints.md 统一维护;每个 SKILL.md 的 ## 约束 必须逐字同步本块,不得在副本中改写公共规则。
- 任务需要落盘时,使用唯一的
./.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/根目录;共享材料放入shared/,Skill 专属材料放入该 Skill 的input/、output/、log/。 - 正式交付物、源代码和正式计划按项目约定保存,不写入任务工作区;未经授权不覆盖、删除、迁移或远程写入。
- 项目维护变更检查 BAC 可用性并记录需求、AI 产出、工具结果、文件改动和验证摘要;BAC 只做过程审计,不替代署名、责任或合规判断。
- 不记录 API Key、访问令牌、密码、Cookie、环境/凭据文件、私有 Prompt、身份信息、本地用户名、主机名或不必要的大体积原始数据。
- 文件路径必须规范化并限制在授权项目范围内;外部 URL、子进程和网络访问遵循最小权限,防止路径遍历、SSRF 和命令注入。
- Skill 版本唯一记录在自身
config.yaml:skill_info.version;公开 API、协议、目录或配置变更同步文档与CHANGELOG.md。 bensz-collect-bugs是一个 Agent Skill;仅将 Bensz Agent Skill 或 Bensz 基础设施本身的设计缺陷交给它。先脱敏写入~/.bensz-skills/bugs/,当前任务不中断,只有用户明确要求才公开上报,禁止直接修改用户已安装的 Skill 源码。
Skill 专属约束
不得超出 frontmatter description 和上述流程范围;不得把未验证信息、未执行步骤或阶段性结果伪装成确定结论。