literature-review

文献综述

概述

按照严谨的学术方法开展系统、全面的文献综述。检索多个文献数据库，按主题综合研究结果，核实所有引文的准确性，并生成 Markdown 和 PDF 格式的专业文档。

此技能使用 parallel-web 技能（parallel-cli search）作为主要的网页搜索工具，以广泛发现学术文献，并辅以专用数据库访问技能（gget、bioservices、datacommons-client）。它提供专门的引文核实、结果汇总和文档生成工具。

何时使用此技能

在以下情况下使用此技能：

• 为研究或发表成果开展系统性文献综述
• 综合多个来源中有关特定主题的当前知识
• 开展荟萃分析或范围综述
• 撰写研究论文或学位论文中的文献综述部分
• 调查某个研究领域的最新进展
• 发现研究空白和未来方向
• 需要经过核实的引文和专业排版

使用科学示意图增强视觉效果

⚠️ 必须：每篇文献综述都必须使用 scientific-schematics 技能，至少包含 1-2 张 AI 生成的图。

此项不可省略。没有视觉元素的文献综述并不完整。在完成任何文档之前：

1. 至少生成一张示意图或图表（例如系统综述的 PRISMA 流程图）
2. 综合性综述优先使用 2-3 张图（搜索策略流程图、主题综合图、概念框架图）

如何生成图：

• 使用 scientific-schematics 技能生成 AI 驱动、达到出版质量的图表
• 只需用自然语言描述所需的图表
• Nano Banana Pro 将自动生成、审查并优化示意图

如何生成示意图：

python scripts/generate_schematic.py "your diagram description" -o figures/output.png

AI 将自动：

• 创建格式规范、达到出版质量的图像
• 通过多轮迭代进行审查和优化
• 确保无障碍性（适合色盲人士的配色、高对比度）
• 将输出保存在 figures/ 目录中

何时添加示意图：

• 系统综述的 PRISMA 流程图
• 文献检索策略流程图
• 主题综合图
• 研究空白可视化图
• 引文网络图
• 概念框架示意图
• 任何适合通过可视化呈现的复杂概念

有关创建示意图的详细指南，请参阅 scientific-schematics 技能文档。

---

核心工作流

文献综述采用结构化的多阶段工作流：

阶段 1：规划与确定范围

1. 明确研究问题：临床或生物医学综述可使用 PICO 框架（人群、干预、对照、结局）

   • 示例：“与标准治疗（C）相比，CRISPR-Cas9（I）治疗镰状细胞病（P）的疗效如何？”

2. 确定范围和目标：

   • 明确具体的研究问题
   • 确定综述类型（叙述性、系统性、范围综述、荟萃分析）
   • 设定边界（时间范围、地理范围、研究类型）

3. 制定检索策略：

   • 从研究问题中确定 2-4 个主要概念
   • 为每个概念列出同义词、缩写和相关术语
   • 规划用于组合术语的布尔运算符（AND、OR、NOT）
   • 选择至少 3 个互补数据库
   • 使用 parallel-web 技能（parallel-cli search）进行初步范围探查，在正式检索数据库前快速了解研究全貌

4. 设定纳入/排除标准：

   • 日期范围（例如，最近 10 年：2015-2024）
   • 语言（通常为英语，或指定多种语言）
   • 出版类型（同行评审文章、预印本、综述）
   • 研究设计（RCT、观察性研究、体外研究等）
   • 清晰记录所有标准

阶段 2：系统性文献检索

1. 多数据库检索：

   选择适合该领域的数据库。始终先使用 parallel-web 进行广泛的学术检索，然后再补充领域专属数据库。

   基于 Web 的学术检索（parallel-web 技能 — 从这里开始）：

   • 使用 parallel-cli search 并筛选学术领域，广泛检索学术文献
   • 进行两次检索：一次聚焦学术内容，另一次进行常规检索，以涵盖所有相关来源

   # Academic-focused search across scholarly sources
   parallel-cli search "your research topic" -q "keyword1" -q "keyword2" \
     --json --max-results 10 --excerpt-max-chars-total 27000 \
     --include-domains "scholar.google.com,arxiv.org,pubmed.ncbi.nlm.nih.gov,semanticscholar.org,biorxiv.org,medrxiv.org,ncbi.nlm.nih.gov,nature.com,science.org,ieee.org,acm.org,springer.com,wiley.com,cell.com,pnas.org,nih.gov" \
     -o sources/litreview_<topic>-academic.json
   
   # General search for supplementary sources
   parallel-cli search "your research topic" -q "keyword1" -q "keyword2" \
     --json --max-results 10 --excerpt-max-chars-total 27000 \
     -o sources/litreview_<topic>-general.json
   

   • 使用 parallel-cli extract 获取检索结果中指定论文 URL 或 PDF 的完整内容

   parallel-cli extract "https://arxiv.org/abs/XXXX.XXXXX" --json
   

   生物医学与生命科学：

   • 使用 gget 技能：通过 gget search pubmed "search terms" 检索 PubMed/PMC
   • 使用 gget 技能：通过 gget search biorxiv "search terms" 检索预印本
   • 使用 bioservices 技能检索 ChEMBL、KEGG、UniProt 等

   一般科学文献：

   • 通过直接 API 检索 arXiv（物理、数学、计算机科学、定量生物学领域的预印本）
   • 通过 API 检索 Semantic Scholar（跨学科的 2 亿余篇论文）
   • 使用 Google Scholar 进行全面检索（手动检索或谨慎抓取）

   专业数据库：

   • 使用 gget alphafold 检索蛋白质结构
   • 使用 gget cosmic 检索癌症基因组学数据
   • 使用 datacommons-client 检索人口统计／统计数据
   • 根据领域酌情使用专业数据库

2. 记录检索参数：

   ## Search Strategy
   
   ### Database: PubMed
   - **Date searched**: 2024-10-25
   - **Date range**: 2015-01-01 to 2024-10-25
   - **Search string**:
   

   ("CRISPR"[Title] OR "Cas9"[Title]) AND ("sickle cell"[MeSH] OR "SCD"[Title/Abstract]) AND 2015:2024[Publication Date]

   - **Results**: 247 articles
   

   对检索的每个数据库重复此操作。

3. 导出并汇总结果：

   • 从每个数据库以 JSON 格式导出结果
   • 将所有结果合并到一个文件中
   • 使用 scripts/search_databases.py 进行后处理：

     python search_databases.py combined_results.json \
       --deduplicate \
       --format markdown \
       --output aggregated_results.md
     

阶段 3：筛选与选择

1. 去重：

   python search_databases.py results.json --deduplicate --output unique_results.json
   

   • 优先按 DOI 去重；若无 DOI，则按标题去重
   • 记录删除的重复项数量

2. 标题筛选：

   • 根据纳入／排除标准审查所有标题
   • 排除明显不相关的研究
   • 记录此阶段排除的数量

3. 摘要筛选：

   • 阅读剩余研究的摘要
   • 严格应用纳入／排除标准
   • 记录排除原因

4. 全文筛选：

   • 获取剩余研究的全文
   • 根据所有标准进行详细审查
   • 记录具体排除原因
   • 记录最终纳入研究的数量

5. 创建 PRISMA 流程图：

   Initial search: n = X
   ├─ After deduplication: n = Y
   ├─ After title screening: n = Z
   ├─ After abstract screening: n = A
   └─ Included in review: n = B
   

阶段 4：数据提取与质量评估

1. 提取每项纳入研究的关键数据：

   • 研究元数据（作者、年份、期刊、DOI）
   • 研究设计与方法
   • 样本量与研究人群特征
   • 关键发现与结果
   • 作者指出的局限性
   • 资金来源与利益冲突

2. 评估研究质量：

   • **对于 RCT：**使用 Cochrane 偏倚风险工具
   • **对于观察性研究：**使用 Newcastle-Ottawa 量表
   • **对于系统综述：**使用 AMSTAR 2
   • 将每项研究评为高、中、低或极低质量
   • 考虑排除质量极低的研究

3. 按主题整理：

   • 确定研究中的 3–5 个主要主题
   • 按主题对研究分组（同一研究可归入多个主题）
   • 记录规律、共识与争议

阶段 5：综合与分析

1. 创建评审文档，使用模板：

   cp assets/review_template.md my_literature_review.md
   

2. 撰写主题综合（而非逐篇研究总结）：

   • 按主题或研究问题组织结果部分
   • 综合每个主题下多项研究的发现
   • 比较不同方法和结果，并指出其差异
   • 确定共识领域和争议点
   • 突出最有力的证据

   结构示例：

   #### 3.3.1 Theme: CRISPR Delivery Methods
   
   Multiple delivery approaches have been investigated for therapeutic
   gene editing. Viral vectors (AAV) were used in 15 studies^1-15^ and
   showed high transduction efficiency (65-85%) but raised immunogenicity
   concerns^3,7,12^. In contrast, lipid nanoparticles demonstrated lower
   efficiency (40-60%) but improved safety profiles^16-23^.
   

3. 批判性分析：

   • 评估各项研究在方法上的优势和局限
   • 评估证据的质量和一致性
   • 找出知识空白和方法学空白
   • 指出需要进一步研究的领域

4. 撰写讨论部分：

   • 在更广泛的背景下解读研究发现
   • 讨论临床、实践或研究方面的启示
   • 承认评审本身的局限
   • 适用时与以往评审进行比较
   • 提出具体的未来研究方向

阶段 6：引文核验

重要：最终提交前，必须核验所有引文的准确性。

1. 核验所有 DOI：

   python scripts/verify_citations.py my_literature_review.md
   

   此脚本会：

   • 从文档中提取所有 DOI
   • 核验每个 DOI 是否能正确解析
   • 从 CrossRef 获取元数据
   • 生成核验报告
   • 输出格式正确的引文

2. 查看核验报告：

   • 检查是否有 DOI 核验失败
   • 核实作者姓名、标题和出版详情是否匹配
   • 更正原始文档中的任何错误
   • 重新运行核验，直到所有引文均通过

3. 统一引文格式：

   • 选择一种引文格式并在全文中统一使用（参见 references/citation_styles.md）
   • 常见格式：APA、Nature、Vancouver、Chicago、IEEE
   • 使用核验脚本的输出来正确格式化引文
   • 确保文内引文与参考文献列表格式一致

阶段 7：生成文档

1. 生成 PDF：

   python scripts/generate_pdf.py my_literature_review.md \
     --citation-style apa \
     --output my_review.pdf
   

   可选项：

   • --citation-style：apa、nature、chicago、vancouver、ieee
   • --no-toc：禁用目录
   • --no-numbers：禁用章节编号
   • --check-deps：检查是否已安装 pandoc/xelatex

2. 检查最终输出：

   • 检查 PDF 的格式和布局
   • 确认所有章节均已包含
   • 确保引文正确呈现
   • 检查图表是否正确显示
   • 确认目录准确无误

3. 质量检查清单：

   • 已使用 verify_citations.py 核验所有 DOI
   • 引文格式一致
   • 已包含 PRISMA 流程图（适用于系统综述）
   • 已完整记录检索方法
   • 已清楚说明纳入/排除标准
   • 结果按主题组织（而非逐篇研究组织）
   • 已完成质量评估
   • 已说明局限
   • 参考文献完整且准确
   • PDF 生成时无错误

数据库专属检索指南

PubMed / PubMed Central

通过 gget 技能访问：

# Search PubMed
gget search pubmed "CRISPR gene editing" -l 100

# Search with filters
# Use PubMed Advanced Search Builder to construct complex queries
# Then execute via gget or direct Entrez API

检索提示：

• 使用 MeSH 术语："sickle cell disease"[MeSH]
• 字段标签：[Title]、[Title/Abstract]、[Author]
• 日期筛选：2020:2024[Publication Date]
• 布尔运算符：AND、OR、NOT
• 查看 MeSH 浏览器：https://meshb.nlm.nih.gov/search

bioRxiv / medRxiv

通过 gget 技能访问：

gget search biorxiv "CRISPR sickle cell" -l 50

重要注意事项：

• 预印本未经同行评审
• 谨慎核验研究发现
• 检查预印本是否已正式发表（CrossRef）
• 记录预印本版本和日期

arXiv

通过直接 API 或 WebFetch 访问：

# Example search categories:
# q-bio.QM (Quantitative Methods)
# q-bio.GN (Genomics)
# q-bio.MN (Molecular Networks)
# cs.LG (Machine Learning)
# stat.ML (Machine Learning Statistics)

# Search format: category AND terms
search_query = "cat:q-bio.QM AND ti:\"single cell sequencing\""

Semantic Scholar

通过直接 API 访问（需要 API 密钥，也可使用免费层级）：

• 涵盖所有领域的 2 亿多篇论文
• 非常适合跨学科检索
• 提供引文图谱和论文推荐
• 可用于查找影响力较大的论文

专业生物医学数据库

使用合适的技能：

• ChEMBL：使用 bioservices 技能查询化学物质的生物活性
• UniProt：使用 gget 或 bioservices 技能查询蛋白质信息
• KEGG：使用 bioservices 技能查询通路和基因
• COSMIC：使用 gget 技能查询癌症突变
• AlphaFold：使用 gget alphafold 查询蛋白质结构
• PDB：使用 gget 或直接调用 API 查询实验结构

引文追踪

通过引文网络扩展搜索范围：

1. 向前追踪引文（引用关键论文的论文）：

   • 使用 parallel-cli search 查找引用特定研究的论文：

     parallel-cli search "papers citing [Author et al. Year] [paper title]" \
       -q "citing" -q "[key author]" \
       --json --max-results 10 --excerpt-max-chars-total 27000 \
       --include-domains "scholar.google.com,semanticscholar.org,arxiv.org,pubmed.ncbi.nlm.nih.gov" \
       -o sources/litreview_forward_citations.json
     

   • 使用 Google Scholar 的“Cited by”
   • 使用 Semantic Scholar 或 OpenAlex API
   • 找出基于开创性研究开展的较新研究

2. 向后追踪引文（关键论文的参考文献）：

   • 使用 parallel-cli extract 获取关键论文全文并提取其参考文献列表：

     parallel-cli extract "https://doi.org/10.xxxx/yyyy" --json
     

   • 提取纳入论文中的参考文献
   • 找出被广泛引用的奠基性研究
   • 查找被多篇纳入研究引用的论文

引文格式指南

详细的格式指南见 references/citation_styles.md。快速参考：

APA（第 7 版）

• 文内引用：（Smith et al.，2023）
• 参考文献：Smith, J. D., Johnson, M. L., & Williams, K. R. (2023). Title. Journal, 22(4), 301-318. https://doi.org/10.xxx/yyy

Nature

• 文内引用：上标数字^1,2^
• 参考文献：Smith, J. D., Johnson, M. L. & Williams, K. R. Title. Nat. Rev. Drug Discov. 22, 301-318 (2023)。

Vancouver

• 文内引用：上标数字^1,2^
• 参考文献：Smith JD, Johnson ML, Williams KR. Title. Nat Rev Drug Discov. 2023;22(4):301-18.

定稿前务必使用 verify_citations.py 验证引文。

优先选择高影响力论文（重要）

务必优先选择来自知名作者和顶级出版物、具有影响力且被广泛引用的论文。 文献综述重质量而非数量。

引用次数阈值

根据引用次数识别最具影响力的论文：

论文发表年限	引用次数阈值	分类
0-3 年	20+ 次引用	值得关注
0-3 年	100+ 次引用	极具影响力
3-7 年	100+ 次引用	重要
3-7 年	500+ 次引用	里程碑论文
7+ 年	500+ 次引用	开创性研究
7+ 年	1000+ 次引用	奠基性研究

期刊和出版物级别

优先选择来自更高级别出版物的论文：

• 第 1 级（始终优先）： Nature、Science、Cell、NEJM、Lancet、JAMA、PNAS、Nature Medicine、Nature Biotechnology
• 第 2 级（强烈优先）： 高影响力专业期刊（IF>10）、顶级会议（ML/AI 领域的 NeurIPS、ICML）
• 第 3 级（相关时纳入）： 受认可的专业期刊（IF 5-10）
• 第 4 级（谨慎采用）： 影响力较低的同行评审出版物

作者声誉评估

优先选择以下作者的论文：

• 资深研究人员，其 h 指数较高（成熟领域中 >40）
• 知名机构的领先研究团队（Harvard、Stanford、MIT、Oxford 等）
• 在相关领域发表过多篇第 1 级论文的作者
• 具备公认专业能力的研究人员（获得奖项、担任编辑职务、为学会会士）

识别奠基性论文

针对任何主题，可通过以下方式识别奠基性研究：

1. 引用次数高（发表 5 年以上的论文通常引用次数超过 500 次）
2. 经常被纳入的其他研究引用（出现在许多参考文献列表中）
3. 发表于顶级期刊（Nature、Science、Cell 系列）
4. 由领域先驱撰写（通常被视为确立了相关概念）

最佳实践

搜索策略

1. 从 parallel-web 开始：先使用 parallel-cli search 搜索学术领域，进行初步的广泛检索，再查询专业数据库
2. 使用多个数据库（至少 3 个）：确保覆盖全面——parallel-web 计为一个来源
3. 纳入预印本服务器：捕获最新的未发表研究成果
4. 记录所有信息：记录搜索字符串、日期和结果数量，以便复现——将所有 parallel-cli 输出保存到 sources/
5. 测试并完善：运行试验性搜索，检查结果并调整搜索词
6. 按引用次数排序：如有此选项，按引用次数对搜索结果排序，优先显示有影响力的研究
7. 使用 parallel-cli extract：从搜索中找到的潜在相关 URL 获取完整内容，在进行全文筛选前验证其相关性

筛选与选择

1. 使用多个数据库（至少 3 个）：确保覆盖全面
2. 纳入预印本服务器：捕获最新的未发表研究成果
3. 记录所有信息：记录搜索字符串、日期和结果数量，以便复现
4. 测试并完善：运行试验性搜索，检查结果并调整搜索词

筛选与选择

1. 使用明确的标准：在筛选前记录纳入和排除标准
2. 系统地筛选：标题 → 摘要 → 全文
3. 记录排除项：记录排除研究的原因
4. 考虑双人筛选：对于系统综述，由两名评审者独立筛选

综合分析

1. 按主题组织：按主题分组，而非按单项研究分组
2. 综合各项研究：进行比较、对照并识别模式
3. 保持批判性：评估证据的质量和一致性
4. 识别空白：指出缺失或研究不足的内容

质量与可复现性

1. 评估研究质量：使用适当的质量评估工具
2. 核实所有引用：运行 verify_citations.py 脚本
3. 记录方法：提供足够的细节，以便他人复现
4. 遵循指南：系统综述使用 PRISMA

写作

1. 客观公正：公平呈现证据，并承认局限性
2. 系统规范：遵循结构化模板
3. 具体明确：在可用时纳入数字、统计数据和效应量
4. 清晰易懂：使用清晰的标题、连贯的逻辑和主题组织结构

应避免的常见问题

1. 仅搜索一个数据库：会遗漏相关论文；务必搜索多个数据库
2. 未记录搜索过程：会导致综述无法复现；记录所有搜索
3. 逐项总结研究：缺少综合分析；应改为按主题组织
4. 引用未经核实：会导致错误；务必运行 verify_citations.py
5. 搜索范围过宽：会产生数千条不相关结果；使用具体词语缩小范围
6. 搜索范围过窄：会遗漏相关论文；纳入同义词和相关词语
7. 忽略预印本：会遗漏最新发现；纳入 bioRxiv、medRxiv、arXiv
8. 未评估质量：会将所有证据一视同仁；评估并报告质量
9. 发表偏倚：只有正面结果得以发表；指出可能存在的偏倚
10. 搜索内容过时：领域发展迅速；明确注明搜索日期

工作流示例

生物医学文献综述的完整工作流：

# 1. Create review document from template
cp assets/review_template.md crispr_sickle_cell_review.md

# 2. Start with parallel-web for broad academic search
parallel-cli search "CRISPR Cas9 sickle cell disease gene therapy efficacy" \
  -q "CRISPR" -q "sickle cell" -q "gene therapy" \
  --json --max-results 10 --excerpt-max-chars-total 27000 \
  --include-domains "scholar.google.com,arxiv.org,pubmed.ncbi.nlm.nih.gov,semanticscholar.org,biorxiv.org,nature.com,science.org,cell.com,pnas.org,nih.gov" \
  -o sources/litreview_crispr_scd-academic.json

parallel-cli search "CRISPR sickle cell disease clinical trials treatment" \
  -q "CRISPR" -q "sickle cell" \
  --json --max-results 10 --excerpt-max-chars-total 27000 \
  -o sources/litreview_crispr_scd-general.json

# 3. Search specialized databases using appropriate skills
# - Use gget skill for PubMed, bioRxiv
# - Use direct API access for arXiv, Semantic Scholar
# - Export results in JSON format

# 4. Aggregate and process results (combine parallel-cli + database results)
python scripts/search_databases.py combined_results.json \
  --deduplicate \
  --rank citations \
  --year-start 2015 \
  --year-end 2024 \
  --format markdown \
  --output search_results.md \
  --summary

# 5. Screen results and extract data
# - Use parallel-cli extract to fetch full content from promising URLs
# - Manually screen titles, abstracts, full texts
# - Extract key data into the review document
# - Organize by themes

# 6. Write the review following template structure
# - Introduction with clear objectives
# - Detailed methodology section
# - Results organized thematically
# - Critical discussion
# - Clear conclusions

# 7. Verify all citations
python scripts/verify_citations.py crispr_sickle_cell_review.md

# Review the citation report
cat crispr_sickle_cell_review_citation_report.json

# Fix any failed citations and re-verify
python scripts/verify_citations.py crispr_sickle_cell_review.md

# 8. Generate professional PDF
python scripts/generate_pdf.py crispr_sickle_cell_review.md \
  --citation-style nature \
  --output crispr_sickle_cell_review.pdf

# 9. Review final PDF and markdown outputs

与其他技能的集成

此技能可与其他科学技能无缝协作：

网页搜索与提取（parallel-web skill — 主要）

• parallel-cli search：通过域名筛选进行广泛的学术和一般网页搜索——用于初步了解范围、查找论文、追踪引文链以及补充搜索
• parallel-cli extract：从论文 URL、期刊网站和预印本服务器获取完整内容——用于阅读摘要、提取参考文献列表以及核实论文详情
• parallel-cli search --include-domains：在学术领域网站（arxiv.org、pubmed、nature.com 等）中进行学术搜索

数据库访问技能

• gget：PubMed、bioRxiv、COSMIC、AlphaFold、Ensembl、UniProt
• bioservices：ChEMBL、KEGG、Reactome、UniProt、PubChem
• datacommons-client：人口、经济和健康统计数据

分析技能

• pydeseq2：RNA-seq 差异表达分析（用于方法部分）
• scanpy：单细胞分析（用于方法部分）
• anndata：单细胞数据（用于方法部分）
• biopython：序列分析（用于背景部分）

可视化技能

• matplotlib：生成供审阅的图表
• seaborn：统计可视化

写作技能

• brand-guidelines：将机构品牌规范应用于 PDF
• internal-comms：针对不同受众调整综述内容

资源

捆绑资源

脚本：

• scripts/verify_citations.py：核验 DOI 并生成格式化引文
• scripts/generate_pdf.py：将 Markdown 转换为专业 PDF
• scripts/search_databases.py：处理、去重并格式化搜索结果

参考资料：

• references/citation_styles.md：详细的引文格式指南（APA、Nature、Vancouver、Chicago、IEEE）
• references/database_strategies.md：全面的数据库搜索策略

素材：

• assets/review_template.md：包含所有章节的完整文献综述模板

外部资源

指南：

• PRISMA（系统综述）：http://www.prisma-statement.org/
• Cochrane 手册：https://training.cochrane.org/handbook
• AMSTAR 2（综述质量）：https://amstar.ca/

工具：

• MeSH 浏览器：https://meshb.nlm.nih.gov/search
• PubMed 高级搜索：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/advanced/
• 布尔搜索指南：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK3827/

引文格式：

• APA Style：https://apastyle.apa.org/
• Nature Portfolio：https://www.nature.com/nature-portfolio/editorial-policies/reporting-standards
• NLM/Vancouver：https://www.nlm.nih.gov/bsd/uniform_requirements.html

依赖项

必需的 CLI 工具

# parallel-cli (PRIMARY — for web search and URL extraction)
curl -fsSL https://parallel.ai/install.sh | bash
# Or: uv tool install "parallel-web-tools[cli]"
# Authenticate: parallel-cli auth

必需的 Python 包

pip install requests  # For citation verification

必需的系统工具

# For PDF generation
brew install pandoc  # macOS
apt-get install pandoc  # Linux

# For LaTeX (PDF generation)
brew install --cask mactex  # macOS
apt-get install texlive-xetex  # Linux

检查依赖项：

python scripts/generate_pdf.py --check-deps

总结

此文献综述技能提供：

1. 系统化方法：遵循学术最佳实践
2. 由 parallel-web 提供支持的搜索：使用 parallel-cli search，通过学术领域筛选，快速广泛地发现学术文献
3. 多数据库集成：借助现有科学技能（gget、bioservices、datacommons-client）
4. 引文核验：确保准确性和可信度
5. 专业输出：提供 Markdown 和 PDF 格式
6. 全面指导：涵盖整个综述流程
7. 质量保证：配备核验与验证工具
8. 可复现性：通过详细的文档要求实现

开展全面、严谨的文献综述，达到学术标准，并对任何领域的当前知识进行综合梳理。