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Agent Skill · 研究检索

literature-review(文献综述)

literature-review 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

literature-review 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为调用外部服务;许可证为 MIT,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 47,935。

总安装 710周安装 29GitHub Stars 7下载 230核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:literature-review(文献综述)
来源仓库:https://github.com/u9401066/med-paper-assistant
仓库路径:skills/literature-review
安装命令:
npx skills add https://github.com/u9401066/med-paper-assistant --skill literature-review
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/u9401066/med-paper-assistant --skill literature-review

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

literature-review 用于查找、检索和筛选相关信息。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。

安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/literature-review

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/u9401066/med-paper-assistant --skill literatur…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要调用外部服务,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

literature-review 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/u9401066/med-paper-assistant --skill literature-review。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

literature-review 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

literature-review 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

literature-review 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

literature-review 用的人多吗?

公开数据是累计安装 710 次,近一周安装 29 次,下载 230 次,GitHub 7 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

literature-review 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
literature-review

文献综述 · 本页

7107调用外部服务MIT有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

系統性文獻回顧

適用:新研究專案 | Introduction 前調查 | 系統性回顧 | PICO 臨床問題 不適用:快速查一篇 → 直接 search_literature | 只需整理 → format_references


工具速查

pubmed-search MCP

類別工具說明
搜尋search_literature基本 PubMed 搜尋
generate_search_queriesMeSH + 同義詞材料
parse_pico解析 PICO 臨床問題
merge_search_results合併去重
探索find_related_articles / find_citing_articles / get_article_references引用網路
get_citation_metricsiCite RCR 排序
全文get_fulltext(pmcid)取得 OA 全文
analyze_fulltext_access(pmids)確認 OA 狀態
Sessionget_session_pmids / get_session_summary取回搜尋結果
匯出prepare_exportRIS/BibTeX

asset-aware-mcp(全文解析)

類別工具說明
解析ingest_documents(file_paths)PDF 結構化解析(雙引擎)
parse_pdf_structure(file_path)Marker 高精度解析
狀態get_job_status(job_id)追蹤非同步處理進度
瀏覽inspect_document_manifest(doc_id)取得完整資產清單
list_section_tree(doc_id)文件章節結構
提取get_section_content(doc_id, section_path)取得特定段落內容
fetch_document_asset(doc_id, asset_type, asset_id)取得圖表等資產
知識圖consult_knowledge_graph(query)跨文獻 RAG 查詢

mdpaper 儲存文獻

方法說明
save_reference_mcp(pmid) ✅永遠優先 MCP-to-MCP 驗證
save_reference(article) ⚠️FALLBACK 僅 API 不可用

工作流

  1. 環境準備 — project_action(action="current") + 讀 .memory/activeContext.md
  2. 搜尋策略 — 一般主題:generate_search_queries(topic) → PICO 問題:parse_pico() → 並行 generate_search_queries() 各元素
  3. 並行搜尋 — 多組 search_literature() 同時呼叫 → merge_search_results()
  4. 評估擴展 — <20 篇 expand_search_queries() | 引用網路 find_citing/related/references | get_citation_metrics(sort_by="relative_citation_ratio")
  5. 篩選儲存 — 呈現清單(標題/年份/期刊/RCR)→ save_reference_mcp(pmid)
  6. 全文閱讀 ⭐ — 對每篇已儲存文獻: a. analyze_fulltext_access(pmids) → 確認哪些有全文可取得 b. 有全文者:get_fulltext(pmcid) 或下載 PDF → asset-aware ingest_documents(file_paths) → get_job_status() → inspect_document_manifest() → get_section_content(doc_id, "Methods") / get_section_content(doc_id, "Results") c. 無全文者:在 metadata.json 記錄 fulltext_ingested: false + 原因 d. 產出 references/fulltext-ingestion-status.md 彙總表 e. 原則:未讀全文的文獻,後續寫作僅能引用 abstract 結論,不可引用具體方法或數據
  7. Subagent 分析 ⭐⭐ — 每篇論文由獨立 subagent 完成結構化分析(防止 context 汙染): a. get_reference_for_analysis(pmid) → 取得該文獻的結構化全文包(abstract + fulltext,≤30K char) b. runSubagent 啟動獨立 subagent,prompt 必須包含:

- 步驟 a 的完整全文內容 - 分析任務:撰寫結構化摘要、評估方法學品質、列出關鍵發現與限制、判斷可用於文章 Introduction/Methods/Results/Discussion 哪些段落 - 指示 subagent 最後呼叫 save_reference_analysis(pmid, summary, methodology, key_findings, limitations, usage_sections, relevance_score) c. Subagent 完成後:analysis.json 已寫入 reference 目錄,metadata 標記 analysis_completed: true d. 原則:主 Agent 後續寫作只使用 analysis_summary,不再重讀全文 e. Gate:所有引用的文獻必須通過分析(Pipeline Gate Phase 2.1 + Hook C10 強制檢查)

  1. 匯出 — format_references() + prepare_export(format="ris")
  2. 更新記憶 — 寫 .memory/activeContext.md(進度 + 關鍵文獻 + 全文閱讀狀態 + 分析狀態 + 觀察筆記)

決策點

時機選擇
建立專案 or 探索?先探索熟悉文獻
關鍵字 or PICO?比較性問題用 PICO
結果數量50-300 繼續,<20 擴展,>500 限縮
篩選方式<30 逐篇,>30 用 RCR 排序

平台分布

OpenCode

28.08%
按下载量换算65

Antigravity

22.45%
按下载量换算52

windsurf

18.49%
按下载量换算43

Claude Code

15.23%
按下载量换算35

Codex

9.66%
按下载量换算22

Gemini CLI

3.58%
按下载量换算8

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

安装前确认

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