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quick-topic-researcher

quick-topic-researcher

github.com/drshailesh88生产力647 次安装24 周前更新
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关于 quick-topic-researcher

quick-topic-researcher 是面向内容创作者的快速选题研究技能，可在录制视频或撰写内容前生成聚焦的研究简报。它围绕 5 个问题并行检索，医学证据引用 PubMed，Perplexity 仅用于背景发现。

主要功能

  1. 01围绕主题生成 5 个研究问题
  2. 02并行搜索并整理研究发现
  3. 03从 PubMed 获取可引用医学证据
  4. 04结合指南与网络搜索补充背景
  5. 05生成结构化 Markdown 简报

适用场景

  1. 01录制 YouTube 视频前准备主题
  2. 02撰写推文串前快速查找要点
  3. 03播客讨论前刷新主题知识
  4. 04为新闻简报获取快速研究概览

MCP 相关

该技能通过 MCP 使用 PubMed 搜索文章和获取内容，并通过 Perplexity MCP 探索背景信息。README 将 PubMed 定为可引用证据来源，Perplexity 用于发现而非引用。

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/drshailesh88/integrated_content_os --skill quick-topic-researcher

安装后在 Claude Code 中输入/quick-topic-researcher确认已加载。

附带文件requirements.txtscripts/quick_research.py

详细介绍

快速主题研究员

5 分钟掌握一个主题。 此技能可生成一份重点明确的研究简报，供你在录制视频或撰写内容前立即使用。

不同于 deep-researcher： 该技能内容全面（5 个以上来源、基于文件、耗时 30 分钟以上）。此技能速度快（5 个问题、并行搜索、5 分钟）。

适用场景

使用场景此技能
准备 YouTube 视频是
快速撰写推文串是
回顾某个主题的知识是
播客讨论前准备是
全面的文献综述否 → 使用 deep-researcher
撰写正式评论文章否 → 先使用 deep-researcher

工作原理

TOPIC: "GLP-1 agonists in heart failure"
DOMAIN: "Cardiology"

    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ STEP 1: Generate 5 Research Questions               │
│                                                      │
│ 1. Do GLP-1 agonists reduce heart failure           │
│    hospitalization in diabetic patients?            │
│ 2. Is there evidence of direct cardiac benefit?     │
│ 3. What are the key trials showing CV outcomes?     │
│ 4. Are there safety concerns in existing HF?        │
│ 5. What do current guidelines recommend?            │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ STEP 2: Parallel Research (5 searches at once)      │
│                                                      │
│ [PubMed Q1] [PubMed Q2] [PubMed Q3] [Perplexity Q4] │
│ [Perplexity Q5]                                      │
│                                                      │
│ ~30 seconds total                                    │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ STEP 3: McKinsey-Style Brief                         │
│                                                      │
│ EXECUTIVE SUMMARY                                    │
│ • Key finding with strongest PMID                   │
│                                                      │
│ ANALYSIS                                             │
│ • Theme 1: Trial evidence (PMIDs)                   │
│ • Theme 2: Mechanisms (PMIDs)                       │
│ • Theme 3: Guidelines                               │
│                                                      │
│ CLINICAL IMPLICATIONS                                │
│ • What this means for your content                  │
│                                                      │
│ KEY PMIDS TO CITE                                    │
│ • List of 5-7 citation-ready references             │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

使用方法

交互模式（推荐）

向 Claude 提问：

Use quick-topic-researcher for [TOPIC] in [DOMAIN]

示例：

Use quick-topic-researcher for "SGLT2 inhibitors in CKD" in "Cardiology/Nephrology"
CLI 模式（即将推出）
python skills/cardiology/quick-topic-researcher/scripts/quick_research.py \
    --topic "GLP-1 agonists in heart failure" \
    --domain "Cardiology"

研究来源

一手来源（可引用）
来源工具用途
PubMed MCPpubmed_search_articles, pubmed_fetch_contents所有医学证据
指南直接获取 ACC/ESC/ADA 的 URL建议
发现来源（不可引用）
来源工具用途
Perplexity通过 MCP 使用 perplexity_ask快速了解背景、发现趋势
Web SearchWebSearch背景信息、非医学背景

规则： 你可以使用 Perplexity 了解背景，但只能引用 PubMed。

输出格式

此技能会输出一份结构化简报：

# Quick Research Brief: [TOPIC]

**Domain:** [DOMAIN]
**Generated:** [DATE]
**Time to Read:** 3 minutes

---

## Executive Summary

[2-3 sentences: What you need to know before recording/writing]

Key takeaway: [ONE sentence with strongest PMID]

---

## Research Questions & Findings

### Q1: [Question]
**Answer:** [Concise answer]
**Evidence:** [Study name, PMID, key stat (HR, CI, p-value)]

### Q2: [Question]
**Answer:** [Concise answer]
**Evidence:** [Study name, PMID, key stat]

[... Q3-Q5 ...]

---

## Clinical Context

### What Guidelines Say
[ACC/ESC/ADA recommendations with class/level]

### Practice Implications
[What this means for real patients]

---

## Content Hooks

For your video/content, consider these angles:
1. [Hook 1 based on findings]
2. [Hook 2 based on findings]
3. [Hook 3 based on findings]

---

## Citation-Ready References

1. Author A, et al. TRIAL-NAME. Journal. Year. PMID: XXXXXXXX
2. Author B, et al. Study Name. Journal. Year. PMID: XXXXXXXX
3. [5-7 total references]

---

## Gaps & Caveats

- [What the evidence doesn't cover]
- [Patient populations with limited data]

与内容工作流的集成

撰写 YouTube 脚本前
1. Run quick-topic-researcher on your video topic
2. Review the brief (3 min read)
3. Open youtube-script-master with the brief in context
4. Script now has verified facts and PMIDs
撰写推文串前
1. Run quick-topic-researcher
2. Pick 1-2 key findings from the brief
3. Use x-post-creator-skill with specific PMIDs
撰写新闻简报前
1. Run quick-topic-researcher for quick take
2. If topic is complex, follow up with deep-researcher
3. Write with cardiology-newsletter-writer

示例会话

用户： 使用 quick-topic-researcher 研究“心血管疾病预防中的秋水仙碱”，领域为“心脏病学”。

Claude：

我将使用 PubMed 快速研究此主题并生成一份简报。

步骤 1：生成 5 个研究问题……

  1. 秋水仙碱能否减少冠状动脉疾病患者发生主要心血管事件的风险？
  2. 关键随机对照试验有哪些（COLCOT、LoDoCo2、CLEAR SYNERGY）？
  3. 推测的抗炎机制是什么？
  4. 有哪些安全性问题和禁忌症？
  5. 当前指南有哪些建议？

步骤 2：并行研究……

[并行执行 5 次 PubMed 搜索] [获取关键文章摘要] [在 Perplexity 中搜索背景信息]

步骤 3：生成麦肯锡风格的简报……

快速研究简报：心血管疾病预防中的秋水仙碱

领域： 心脏病学
生成日期： 2026-01-01
阅读时间： 3 分钟

执行摘要

低剂量秋水仙碱（每日 0.5 mg）可通过抗炎机制，减少确诊冠状动脉疾病患者发生心血管事件的风险。COLCOT 和 LoDoCo2 显示出一致的获益；CLEAR SYNERGY 结果为中性，但研究人群不同。

关键结论：对于病情稳定的冠状动脉疾病患者，每日 0.5 mg 秋水仙碱可使心血管事件减少约 25%（HR 0.69-0.77）（PMID：31733140，32865377）

研究问题与发现

Q1：秋水仙碱能否减少主要心血管事件？

答案： 可以，对病情稳定的冠状动脉疾病患者有效
证据： LoDoCo2：心血管死亡/心肌梗死/卒中的 HR 为 0.69（0.57-0.83），p<0.001（PMID：32865377）

Q2：关键试验有哪些？

答案： COLCOT（心肌梗死后）、LoDoCo2（慢性冠状动脉疾病）、CLEAR SYNERGY（PCI 后）
证据：

  • COLCOT：0.5 mg，复合终点的 HR 为 0.77（PMID：31733140）
  • LoDoCo2：0.5 mg，复合终点的 HR 为 0.69（PMID：32865377）
  • CLEAR SYNERGY：主要终点结果为中性（PMID：37634428）
Q3：作用机制是什么？

答案： 抑制 NLRP3 炎症小体，减少 IL-1β
证据： 降低 hsCRP；针对残余炎症风险（PMID：29724838）

Q4：有哪些安全性问题？

答案： 胃肠道副作用、与他汀类药物合用时可能发生肌病、慢性肾病患者需调整剂量
证据： 胃肠道副作用的伤害需治数（NNH）约为 50；避免与强效 CYP3A4 抑制剂合用（PMID：31733140）

Q5：指南有哪些建议？

答案： ESC 2024 慢性冠状动脉综合征指南将其列为 IIb 类建议
证据： ESC 2024 慢性冠状动脉综合征指南建议考虑用于 hsCRP 升高的患者

临床背景

指南怎么说

ESC 2024：IIb 类，A 级——“可考虑使用 0.5 mg 秋水仙碱，以降低慢性冠脉综合征患者的 CV 风险”

临床实践意义
  • 最适合的候选者：尽管接受了最佳治疗，hsCRP 仍升高的稳定性 CAD 患者
  • 证据较不确定：MI 后即刻（COLCOT 结果为阳性，但效果较小）
  • 可能不适用：无其他 CAD 的 PCI 术后患者（CLEAR SYNERGY 结果为中性）

内容切入点

  1. “抗炎假说终于有了药物，而且这种药物历史悠久”
  2. “0.5 mg，只要 50 美分——这种最便宜的 CV 预防手段却一直被我们忽视”
  3. “为什么心脏科医生治疗痛风的药成了心脏药”

可直接引用的参考文献

  1. Tardif JC 等。COLCOT。NEJM。2019。PMID: 31733140
  2. Nidorf SM 等。LoDoCo2。NEJM。2020。PMID: 32865377
  3. Jolly SS 等。CLEAR SYNERGY。NEJM。2024。PMID: 37634428
  4. Ridker PM。残余炎症风险。JACC。2018。PMID: 29724838
  5. ESC CCS 指南 2024

证据空白与注意事项

  • 尚无一级预防 RCT（仅研究了二级预防）
  • hsCRP 正常的患者能否获益尚不明确
  • 长期安全性（超过 3 年）数据有限
  • CLEAR SYNERGY 的结果对普遍适用性提出了质疑

视频素材已准备就绪！ 你现在已经掌握经核实的事实、PMID 和内容切入点。

与其他技能的比较

技能时间深度使用场景
quick-topic-researcher5 分钟概览 + 关键试验视频准备、快速回顾
deep-researcher30-60 分钟全面社论、文献综述
pubmed-database2 分钟单次检索特定问题
perplexity-search1 分钟仅趋势探索发现、不可引用

技术实现

依赖项
  • PubMed MCP（现有）
  • Perplexity MCP（现有）
  • Claude（默认模型）
并行执行

该技能利用 Claude 同时进行多次工具调用的能力：

# These run in parallel (single message, multiple tool calls)
pubmed_search_articles(queryTerm="colchicine cardiovascular RCT", maxResults=10)
pubmed_search_articles(queryTerm="colchicine mechanism inflammation", maxResults=5)
perplexity_ask(messages=[{"role": "user", "content": "colchicine cardiology guidelines 2024"}])
输出
  • Markdown 简报（显示在终端中）
  • 可选：保存到 ~/research_briefs/{topic}_{date}.md

这项技能能在 5 分钟内帮你从“我需要了解 X”进阶到“我可以自信地谈论 X”。

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