literature-review

文献综述

对特定主题的学术研究进行系统性发现、提取与综合。

何时使用此技能，而非其他技能

需求	技能
调研某个研究领域，综合多篇论文	literature-review（此技能）
评析单篇论文的方法和论点	research-critique
审查稿件的格式、结构和引用	manuscript-review
核实稿件中的数字是否可追溯至代码	manuscript-provenance
在 arXiv 上搜索符合查询条件的论文	arxiv-search（实用工具）

工作流

阶段 1：界定范围

开始搜索前，先确定综述的边界：

1. 研究问题——综述要回答什么具体问题？主题含糊，综述也会含糊。“X 有哪些技术”不如“针对 X 的方法在不同领域 Z 中的指标 Y 上表现如何”具体。
2. 纳入标准——定义哪些内容符合条件：
   • 日期范围（例如，2020 年至今）
   • 出版物类型（经同行评审的论文、预印本，或两者）
   • 领域／类别（例如，cs.CL、cs.AI）
   • 最低相关性阈值
3. 排除标准——定义哪些内容不符合条件：
   • 仅有间接关联的研究
   • 非一手资料（博客文章、教程），除非明确纳入
   • 重复版本或已被取代的版本
4. 预期输出——综述应采用什么形式？叙述性综合、表格比较、差距分析、注释书目，还是相关工作章节？

继续之前，先将范围提交给用户确认。

阶段 2：搜索与发现

在可用来源中执行搜索。使用具体程度各异的多个查询，以避免单一查询造成盲区。

主要来源：arXiv（通过 arxiv-search 实用工具）

uv run --with arxiv python scripts/arxiv_search.py "QUERY" --max-results 30 --sort-by relevance

系统地调整查询：

• 宽泛主题查询："retrieval augmented generation"
• 限定领域的查询：ti:retrieval AND abs:generation AND cat:cs.CL
• 以作者为锚点的查询：au:lewis AND abs:retrieval（已知关键作者时）
• 查询近期论文：使用相同词条并添加 --sort-by submitted

次要来源（通过网页搜索／抓取）：

• Semantic Scholar API：https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search?query=QUERY&limit=20&fields=title,authors,abstract,year,citationCount,externalIds
• Google Scholar（通过网页搜索）：site:scholar.google.com QUERY
• Connected Papers（探索引用关系图）：https://www.connectedpapers.com/search?q=QUERY

雪球式扩展策略：

• 向前扩展：查找引用关键论文的论文（Semantic Scholar 引用端点）
• 向后扩展：追溯关键论文的参考文献
• 将引用次数作为影响力信号，而非质量信号

阶段 3：筛选与过滤

针对每篇发现的论文，应用阶段 1 中的纳入／排除标准。

生成筛选表：

#	ID	标题	作者	年份	相关？	原因
1	2301.07041	论文标题	Author et al.	2023	是	直接回应研究问题
2	2302.12345	另一篇论文	Author B	2023	否	关联较弱——关注 X 而非 Y

规则：

• 首先依据标题和摘要筛选。仅在边界案例中阅读全文。
• 无法确定时，先纳入。之后再剔除论文，成本低于遗漏论文。
• 记录排除原因——这些原因有助于撰写综述的局限性部分。
• 将出现在多个搜索查询中的论文标记为可能高度相关的论文。

阶段 4：数据提取

对每篇纳入的论文，提取结构化记录：

- id: "2301.07041"
  title: "Paper Title"
  authors: ["Author One", "Author Two"]
  year: 2023
  venue: "NeurIPS 2023"
  research_question: "How does X affect Y?"
  methodology: "Controlled experiment with N=1000"
  key_findings:
    - "Finding 1 with quantitative result"
    - "Finding 2 with effect size"
  limitations: "Single-domain evaluation"
  relevance_to_rq: "Directly compares methods A and B on metric Y"
  citation_count: 142

提取规范：

• 记录论文实际展示的内容，而非其声称展示的内容。
• 区分实证发现（有数据支持）和解释性主张（作者的表述）。
• 记录便于跨论文比较的方法细节（数据集、指标、基线）。
• 如果论文可通过 pdf_url 获取，请阅读论文并进行提取。对于纳入的论文，不要仅依据摘要提取信息。

阶段 5：综合分析

将提取的记录转化为结构化分析。综合方法取决于阶段 1 中要求的输出格式。

主题综合——按主题、方法或发现对论文分组：

• 识别论文中的反复出现的主题
• 指出论文在哪些方面观点一致、存在分歧或侧重点不同
• 突出方法趋势（哪些方法越来越受关注，哪些逐渐失去关注）

比较综合——构建比较表：

方法	论文	数据集	指标	结果	局限性
方法 A	[1]、[3]	D1	F1	0.85	特定领域
方法 B	[2]、[4]	D1、D2	F1	0.82	需要 X

时间顺序综合——梳理该领域的发展历程：

• 在时间 T，该领域的知识状况如何？
• 发生了哪些变化？原因是什么？
• 该领域的发展方向是什么？

差距分析——识别缺失内容：

• 现有研究提出但尚未回答的问题
• 方法差距（尚无人尝试将方法 X 用于问题 Y）
• 领域差距（已在领域 A 研究，但未在领域 B 研究）
• 研究之间尚未解决的矛盾

阶段 6：输出

按照阶段 1 中指定的格式生成综述文档。

叙述性综述的标准结构：

1. 引言——研究问题、范围及综述的动机
2. 检索方法——检索的数据库、使用的查询、纳入/排除标准、筛选结果（找到 N 篇 → 筛选 N 篇 → 纳入 N 篇）
3. 发现——对纳入论文进行主题或时间顺序综合
4. 讨论——跨领域分析、趋势、矛盾与差距
5. 本综述的局限性——检索范围限制、潜在偏差、无法获取的论文
6. 参考文献——所有纳入论文的完整引文列表

表格式综述的标准结构：

1. 汇总表（列出所有纳入论文及其关键元数据）
2. 比较矩阵（方法 × 指标 × 结果）
3. 差距分析表（问题 × 覆盖情况）
4. 参考文献列表

引文格式： 默认在正文中使用 Author et al. (Year)，并在文末列出完整参考文献。如果用户指定了格式（APA、Chicago、IEEE），则按其要求调整。

质量检查

提交综述前，请确认：

• 每篇纳入论文都有结构化提取记录
• 综合分析中的每项主张都可追溯到至少一项提取的发现
• 差距分析至少指出一个具体的研究机会
• 综述说明了自身的局限性（检索范围、获取情况、偏差）
• 全文引文格式一致
• 未引用筛选时被排除的论文
• 指出论文之间的矛盾，而非默默选边并将其消解

边界情况

情况	调整
找到的论文很少（<5）	该领域可能尚处于起步阶段。请明确指出这一点。扩大搜索词范围，或确认该主题是否使用了不同术语。也可考虑相邻领域。
找到的论文太多（>100）	收紧纳入标准。考虑仅关注顶级会议和期刊、近期年份或高被引论文。开展范围综述，而非穷尽式综述。
用户提供论文列表，而不是主题	跳过阶段 2（搜索）。从阶段 3（筛选）开始，使用提供的列表。
用户想为自己的论文撰写相关工作部分	调整综合分析的重点，以凸显用户的贡献。按照用户的工作所借鉴的方法、与之竞争的替代方案，以及其填补的空白来组织内容。
无法获取关键论文的全文	从摘要中提取信息，并说明这一限制。不要编造方法细节。在提取记录中标明哪些论文仅依据摘要。
跨学科主题	搜索多个类别前缀。指出不同领域对同一概念使用不同术语的情况。
用户要求进行“快速”文献综述	将阶段 2 缩减为单个搜索查询，将阶段 3 缩减为仅根据标题筛选，将阶段 4 缩减为仅根据摘要提取。将输出标注为初步调查，而非系统综述。