research-literature-review - SKILL.md Agent Skill

name: research-literature-review description: 当用户明确要求"做系统综述/文献综述/related work/相关工作/文献调研"，或要求使用旧名 systematic-literature-review skill 时使用。AI 自定检索词，多源检索→去重→AI 逐篇阅读并评分（1–10分语义相关性与子主题分组）→按高分优先比例选文→自动生成"综/述"字数预算→资深领域专家自由写作（固定摘要/引言/子主题/讨论/展望/结论），保留正文字数与参考文献数硬校验，强制导出 PDF 与 Word。支持多语言翻译与智能编译（en/zh/ja/de/fr/es）。

metadata: author: Bensz Conan short-description: 相关性评分驱动的系统综述流水线（LaTeX+BibTeX，PDF/Word 强制，支持多语言） keywords: - research-literature-review - systematic-literature-review - 文献综述 - 系统综述 - literature review - related work - 相关工作 - 文献调研 - 相关性评分 - 子主题自动分组 - 高分优先 - LaTeX - BibTeX - PDF - Word - word count - citation count - BibTeX 清洗 - 模板回退 - 多语言 - multilingual - 翻译 - translation - 日语综述 - 德语综述 - 法语综述

Research Literature Review

与 bensz-collect-bugs 的协作约定

当用户环境中出现因本 skill 设计缺陷导致的 bug 时，优先使用 bensz-collect-bugs 按规范记录到 ~/.bensz-skills/bugs/，严禁直接修改用户本地 Claude Code / Codex 中已安装的 skill 源码。
若 AI 仍可通过 workaround 继续完成用户任务，应先记录 bug，再继续完成当前任务。
当用户明确要求“report bensz skills bugs”等公开上报动作时，调用本地 gh 与 bensz-collect-bugs，仅上传新增 bug 到 huangwb8/bensz-bugs；不要 pull / clone 整个 bug 仓库。

定位

目标：在一个隔离工作目录内完成“检索 → 去重 → 评分 → 选文 → 写作 → 校验 → PDF/Word 导出”的完整综述流水线。
适用：用户明确要系统综述、文献综述、related work、文献调研，并希望得到 LaTeX + BibTeX + PDF/Word 产物。
不适用：只想补单条参考文献、只想润色已有正文、只想写普通摘要或与综述无关的文章。
最高原则：以最佳可用证据和写作质量完成综述；不确定时说明处理方式，不为赶进度牺牲可信度。
旧名 systematic-literature-review 仅作为 prompt 兼容别名保留；.systematic-literature-review/ 仍是稳定历史工作区名。

输入

最少需要：

{主题}：一句话主题。
可选范围：时间、语言、研究类型、数据库偏好等。
档位：Premium / Standard / Basic；未指定时读取 config.yaml 默认值。
目标字数与参考文献范围：未指定时按 config.yaml.scoring.default_*_range。
输出目录或安全化前缀：未指定时使用安全化主题名。

输出

默认交付以下核心文件：

{主题}_工作条件.md：输入、检索、评分、选文、结构与校验记录。
{主题}_review.tex：正文唯一 LaTeX 源文件。
{主题}_参考文献.bib：选中文献 BibTeX。
word_budget_run{1,2,3}.csv、word_budget_final.csv、non_cited_budget.csv：综/述字数预算。
{主题}_验证报告.md：字数、章节、引用一致性等验证结果。
{主题}_review.pdf
{主题}_review.docx

必要中间产物包括：

papers*.jsonl
scored_papers.jsonl
selected_papers.jsonl
selection_rationale.yaml
可选 evidence_cards_{主题}.jsonl

硬约束

强制导出 PDF 与 Word；只有明确失败并记录原因时才允许缺失。
正文字数与参考文献数必须落在当前档位范围内；可由用户覆盖，默认值以 config.yaml 为准。
正文固定包含：摘要、引言、至少 1 个子主题段、讨论、展望、结论。
\cite{key} 必须与 BibTeX key 一致；缺失即报错。
正文禁止泄露 AI 工作流，例如“检索/去重/评分/选文/字数预算”等元叙事只能写入 {主题}_工作条件.md。
摘要必须为单段，避免方法学流水账；表格宽度与样式约束见 references/review-tex-section-templates.md。
不为凑引用而堆砌低分文献；无法确认时优先不改、不引。

主流程

0. 准备

记录主题、档位、字数/参考范围与输出目录。
开始前优先阅读：
- references/ai_query_generation_prompt.md
- references/ai_scoring_prompt.md
- references/expert-review-writing.md
- references/review-tex-section-templates.md
- 涉及翻译时再读 references/multilingual-guide.md

1. 多查询检索

AI 为主题自主规划查询变体，通常 5-15 组。
优先用 OpenAlex，必要时按 config.yaml.search.provider_priority 自动降级。
检索结果写 Search Log；resume 时若 papers 路径失效，应清理后重检。

2. 去重

用 dedupe_papers.py 生成去重结果与映射。
所有后续流程只读取去重后的候选集。

3. AI 评分与数据抽取

AI 按 references/ai_scoring_prompt.md 逐篇阅读标题与摘要，输出 scored_papers.jsonl。
每篇至少包含：score、subtopic、rationale、alignment、extraction。
评分范围固定为 1-10 分；仅对 >=5 分文献分配子主题，避免弱相关论文污染子主题规划。
自检分布是否健康：高分约 20-40%，中分 40-60%，低分 10-30%。

4. 选文与 Bib 生成

select_references.py 按目标参考范围和高分优先比例选出最终集合。
生成 selected_papers.jsonl、references.bib、selection_rationale.yaml。
Bib 清洗必须保留：大小写无关去重 key、LaTeX 特殊字符转义、缺失字段警告。
摘要缺失或过短的条目标记 do_not_cite，并在报告中提示摘要覆盖率风险。

5. 子主题与配额规划

AI 基于评分结果规划 3-7 个子主题，并给出段落配额。
默认思路：引言约 1.5k、讨论/展望各约 1k、结论约 0.6k，其余分给子主题段。
结果写入工作条件与数据抽取表，作为写作锚点。

6. 字数预算

用 plan_word_budget.py 生成 3 份预算 CSV，再汇总为 word_budget_final.csv。
引用段与无引用段预算均需覆盖；总字数误差必须控制在 config.yaml.word_budget.tolerance 内。

7. 写作

正文章节固定为：摘要、引言、子主题段、讨论、展望、结论。
写作前读取 word_budget_final.csv，按文献综/述预算组织证据。
默认采用单篇引用优先；引用要紧跟所支撑的观点，避免段末堆砌。
如需详细写作规范，直接遵循：
- references/expert-review-writing.md
- references/review-tex-section-templates.md

8. 有机扩写与验证

若字数不足，只允许在最短或证据不足的子主题段内做增量扩写，不新增子主题，不改原主张和引用。
依次运行：
- validate_counts.py
- validate_review_tex.py
- 可选 validate_word_budget.py
- generate_validation_report.py

9. 导出与多语言

通过 compile_latex_with_bibtex.py 生成 PDF。
通过 convert_latex_to_word.py 生成 Word。
如用户要求多语言版本，使用 multi_language.py 翻译正文并智能编译；失败时保留错误报告与 broken 文件，并优先支持恢复备份。

工作目录与文件隔离

所有中间文件必须写入 {work_dir}/.systematic-literature-review/。
最终交付物放在工作目录根部。
AI 临时脚本必须放到 {work_dir}/.systematic-literature-review/scripts/。
不要把临时文件写到工作目录根部，不要用绝对路径写 /tmp/*，也不要读写其他 run 目录。
以环境变量 SYSTEMATIC_LITERATURE_REVIEW_SCOPE_ROOT 和 SYSTEMATIC_LITERATURE_REVIEW_SCRIPTS_DIR 为准。

关键命令

# 推荐主入口
python3 scripts/run_pipeline.py --topic "{主题}" --runs-root runs

# 旧入口 / resume
python3 scripts/pipeline_runner.py --topic "{主题}" --domain general --work-dir .bensz-api/skills/research-literature-review/{yyyy-mm-dd-hh-mm}-{safe_topic}
python3 scripts/pipeline_runner.py --resume .bensz-api/skills/research-literature-review/{yyyy-mm-dd-hh-mm}-{safe_topic}

# 阶段 3 评分后，从第 4 阶段继续
python3 scripts/pipeline_runner.py --resume .bensz-api/skills/research-literature-review/{yyyy-mm-dd-hh-mm}-{safe_topic} --resume-from 4

环境与脚本

运行环境：Python 3.9+、LaTeX（xelatex/bibtex）、pandoc。
关键脚本：
- 检索：multi_query_search.py、openalex_search.py
- 去重：dedupe_papers.py
- 选文：select_references.py、build_reference_bib_from_papers.py
- 数据抽取：update_working_conditions_data_extraction.py
- 字数预算：plan_word_budget.py、validate_word_budget.py
- 校验：validate_counts.py、validate_review_tex.py、generate_validation_report.py
- 导出：compile_latex_with_bibtex.py、convert_latex_to_word.py

可选：成本追踪

初始化：python3 research-literature-review/scripts/pipeline_cost.py init
抓取定价：python3 research-literature-review/scripts/pipeline_cost.py fetch-prices
记录 token：pipeline_cost.py log ...
汇总：pipeline_cost.py summary
所有成本数据写到 .systematic-literature-review/cost/

参考材料

references/ai_query_generation_prompt.md
references/ai_scoring_prompt.md
references/expert-review-writing.md
references/review-tex-section-templates.md
references/multilingual-guide.md
references/development-validation-guide.md