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autoverse-topic-prep

autoverse-topic-prep

github.com/our-goal-is-nature生产力048 次安装6 周前更新
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关于 autoverse-topic-prep

面向学生的研究主题探索技能,将宽泛方向拆解为可讨论的问题,并综合分析论文、方法、争议与证据空缺。它结合 Autoverse 的结构化检索和 Agent 的网络搜索,帮助形成领域地图、阅读路径或研究切口。

主要功能

  1. 01拆解宽泛主题为研究问题
  2. 02用 Autoverse 检索与追踪论文
  3. 03结合网络搜索核验近期进展
  4. 04比较方法、结论与局限
  5. 05生成领域地图和阅读建议

适用场景

  1. 01为选题寻找可行切口
  2. 02准备与导师讨论的研究材料
  3. 03规划论文阅读顺序
  4. 04梳理领域争议与证据空缺

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

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

安装后在 Claude Code 中输入/autoverse-topic-prep确认已加载。

详细介绍

来自项目 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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