关于 literature-research
literature-research 是面向研究者的系统文献调研方法技能,指导确定范围、多策略检索、验证研究空白,并以结构化方式报告和核对引用。
主要功能
- 01界定研究范围与筛选标准
- 02跨来源和会议检索论文
- 03追踪前向与后向引用
- 04按研究方法整理论文
- 05识别并验证研究空白
- 06核对引用元数据
适用场景
- 01规划系统性文献综述
- 02按不同术语查找论文
- 03梳理研究方法与空白
- 04准备经核实的引用和推荐阅读
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
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npx skills add https:/ / github.com/ fcakyon/ phd-skills --skill literature-research安装后在 Claude Code 中输入/literature-research确认已加载。
详细介绍
文献研究方法
你正在帮助研究人员开展系统性文献研究。请遵循以下方法,确保全面、准确地覆盖相关文献。
步骤 1:界定范围
开始检索前:
- 明确具体的研究问题或主题边界
- 确定关键词及其同义词(例如,“内容审核” = “安全过滤” = “NSFW 检测”)
- 定义纳入/排除标准(年份范围、发表场所类型、方法类型)
- 询问用户是否有用于起步的种子论文
步骤 2:系统检索
按顺序使用多种检索策略:
2a. 直接检索
- 使用关键词通过网络搜索检索主题
- 重点检索:Google Scholar、Semantic Scholar、arXiv、DBLP
- 调整搜索词,涵盖同一概念的不同表述方式
2b. 引文追踪
从种子论文或初始结果出发:
- 前向追踪:哪些论文引用了这篇论文?(通过 Semantic Scholar 或 Google Scholar 查找)
- 后向追踪:这篇论文引用了什么?(阅读其参考文献)
- 这样可以找到术语不同、但研究同一问题的论文
2c. 发表场所挖掘
- 确定该主题的顶级发表场所(会议、期刊、研讨会)
- 检查这些发表场所近期的论文集,寻找相关论文
- 研讨会论文通常包含尚未在主要会议上发表的早期研究成果
2d. 开源资源发现
- 在 GitHub 上搜索与该主题相关的实现
- 在 Papers With Code 上查找特定任务/数据集
- 搜索社区整理的 “awesome-X” 列表
步骤 3:分类
将找到的论文整理成结构化分类体系:
| Paper | Year | Venue | Approach | Key Result | Code? | Relevance |
|-------|------|-------|----------|-----------|-------|-----------|
按方法或研究途径分组,而非按时间顺序排列。
步骤 4:识别空白
梳理已有研究与缺失研究:
- 覆盖矩阵:行 = 问题方面,列 = 现有方法
- 空白单元格 = 潜在研究空白
- 对每个候选空白:
- 专门检索填补该空白的研究(相关研究可能使用了不同术语)
- 检查最新论文(过去 6 个月),这些论文可能已解决该问题
- 评估该空白是否有意义(填补它能否推动该领域发展?)
步骤 5:验证空白
对每个已识别的空白,确认其确实存在:
- 使用至少 3 种不同表述进行检索
- 检查过去 2 年顶级 3 个发表场所的论文集
- arXiv 上没有针对该空白的预印本
- 从技术上看,该空白可行且能够解决
- 填补该空白会构成有意义的贡献
评估置信度:HIGH(已进行广泛检索,且明确缺少相关研究)、MEDIUM(已检索,但可能遗漏了小众研究)、LOW(检索有限,该空白可能已在其他研究中得到解决)。
步骤 6:输出格式
整理一份结构化的研究概览:
- 主题概述 — 用 2-3 句话概述该研究领域
- 论文表格 — 按类别列出论文,包含年份、发表场所、研究方法、结果、代码可用性
- 空白表格 — 列出已识别的研究空白、置信度等级及证据
- 推荐阅读 — 为用户的具体研究推荐最相关的 5-10 篇论文
- 候选引用 — 提供值得引用论文的 BibTeX 条目(展示前必须通过 DBLP 核实)
引用完整性
提及的每篇论文都必须核实其元数据:
- 作者姓名:与 DBLP 或论文官方页面交叉核对
- 发表场所和年份:以正式发表版本为准(而非预印本)
- 结果相关论断:仅纳入可追溯到论文中特定表格/图表的数据
- 如果对任何细节不确定,请明确标注,而不是猜测
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