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revisión-bibliográfica

Flujo de trabajo sistemático de revisión bibliográfica para temas académicos, biomédicos, técnicos y científicos, que incluye planificación de búsqueda, evaluación de fuentes, síntesis, verificación de citas y registro de evidencia. Úsalo cuando la tarea sea encontrar, evaluar, sintetizar y citar un conjunto de literatura académica o técnica.

¿Qué es revisión-bibliográfica?

Esta habilidad proporciona un flujo de trabajo completo y sistemático para realizar revisiones bibliográficas en ámbitos académicos, biomédicos, técnicos y científicos. Está diseñada para ayudar a los usuarios a realizar revisiones narrativas, de alcance, sistemáticas o metaanálisis, guiándolos a través de pasos como la definición de la pregunta de investigación, la planificación de la búsqueda (incluyendo bases de datos recomendadas como PubMed, arXiv y Semantic Scholar), la evaluación de fuentes, la extracción estructurada de datos, la síntesis temática y la verificación de citas. Incluye una plantilla de salida para documentar los resultados y enfatiza la reproducibilidad mediante un registro de búsqueda detallado. Es compatible con herramientas de línea de comandos y entornos de inteligencia artificial asistidos por agentes, y su metodología se basa en estándares académicos de revisión bibliográfica. La habilidad es útil para investigadores, estudiantes, ingenieros de software y cualquier profesional que necesite sintetizar evidencia de manera rigurosa y evitar sesgos comunes, como tratar fragmentos de búsqueda como evidencia o pasar por alto hallazgos negativos.

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Documentación

Revisión Bibliográfica

Usa esta habilidad cuando la tarea sea encontrar, evaluar, sintetizar y citar un conjunto de literatura académica o técnica.

Cuándo Usarla

  • Elaborar una revisión bibliográfica sistemática, de alcance o narrativa.
  • Sintetizar el estado del arte para una pregunta de investigación.
  • Encontrar lagunas, contradicciones o direcciones futuras.
  • Preparar secciones de antecedentes respaldadas por citas para artículos o informes.
  • Comparar evidencia entre artículos revisados por pares, preprints, patentes e informes técnicos.

Tipos de Revisión

  • Revisión narrativa: síntesis amplia; útil para orientación.
  • Revisión de alcance: mapea conceptos, métodos y lagunas de evidencia.
  • Revisión sistemática: protocolo predefinido, búsqueda reproducible, evaluación y exclusión explícitas.
  • Metaanálisis: revisión sistemática más agregación cuantitativa de efectos.

Pregunta al usuario qué nivel de rigor se necesita. Si no se especifica, por defecto se usará una revisión de alcance para trabajo exploratorio y una revisión sistemática para publicaciones o afirmaciones clínicas.

Flujo de Trabajo

1. Definir la Pregunta

Convierte la instrucción en una pregunta de investigación buscable.

Para trabajo clínico o biomédico, usa PICO:

  • Población
  • Intervención o exposición
  • Comparador
  • Resultado

Para trabajo técnico, usa:

  • sistema o dominio
  • método o intervención
  • línea base de comparación
  • métrica de evaluación

2. Planificar la Búsqueda

Crea un protocolo de búsqueda antes de recolectar fuentes:

  • bases de datos a consultar
  • rango de fechas
  • idiomas
  • tipos de publicación
  • criterios de inclusión
  • criterios de exclusión
  • cadenas de búsqueda exactas

Conjunto mínimo útil de bases de datos:

  • PubMed para literatura biomédica y de ciencias de la vida.
  • arXiv para ciencias de la computación, matemáticas, física, biología cuantitativa y preprints.
  • Semantic Scholar o Crossref para descubrimiento académico amplio.
  • Fuentes específicas del dominio cuando sea relevante, como registros de ensayos clínicos, bases de datos de patentes, organismos de normalización o documentos técnicos oficiales.

3. Buscar y Registrar la Evidencia

Mantén un registro de búsqueda que haga la revisión reproducible:

| Base de datos | Fecha de búsqueda | Consulta | Filtros | Resultados | Exportación |
| --- | --- | --- | --- | ---: | --- |
| PubMed | 2026-05-11 | `("CRISPR"[tiab] O "Cas9"[tiab]) Y "células falciformes"[tiab]` | 2020:2026, Inglés | 86 | Lista de PMID |
| arXiv | 2026-05-11 | `CRISPR células falciformes edición genética` | q-bio, 2020:2026 | 9 | BibTeX |

Guarda los IDs, URLs, DOIs, resúmenes y notas sin procesar por separado del texto final.

4. Deduplicar

Deduplica en este orden:

  1. DOI
  2. PMID o ID de arXiv
  3. título exacto
  4. título normalizado más primer autor y año

Registra cuántos duplicados se eliminaron.

5. Evaluar las Fuentes

Evalúa en etapas:

  1. título
  2. resumen
  3. texto completo

Para trabajo sistemático, registra los motivos de exclusión:

  • población incorrecta
  • intervención incorrecta
  • resultado incorrecto
  • no es investigación primaria
  • duplicado
  • texto completo no disponible
  • fuera del rango de fechas

6. Extraer Datos

Usa una tabla de extracción estructurada:

| Estudio | Diseño | Población/Datos | Método | Comparador | Resultado | Hallazgo clave | Limitaciones |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Autor Año | ECA/cohorte/revisión/etc. | muestra o corpus | método | línea base | resultado medido | resultado | advertencia |

Para artículos técnicos, incluye conjunto de datos, punto de referencia, métrica, línea base y notas de reproducibilidad.

7. Sintetizar

Agrupa la evidencia por tema en lugar de resumir artículos uno por uno.

Ópticas de síntesis útiles:

  • evidencia más sólida
  • evidencia contradictoria
  • debilidades metodológicas
  • limitaciones de población o conjunto de datos
  • actualidad y replicación
  • implicaciones prácticas
  • preguntas sin respuesta

Separa las afirmaciones por nivel de confianza:

  • Confianza alta: evidencia replicada y de alta calidad entre fuentes.
  • Confianza media: plausible pero limitada por muestra, método o actualidad.
  • Confianza baja: temprana, especulativa, de una sola fuente o débilmente medida.

8. Verificar las Citas

Antes de finalizar:

  • verifica DOI, PMID, ID de arXiv o URL oficial
  • comprueba los nombres de los autores y el año de publicación
  • no cites un artículo por una afirmación que no haga
  • marca los preprints como preprints
  • distingue las revisiones de la evidencia primaria

Plantilla de Salida

# Revisión Bibliográfica: <Tema>

Generada: <fecha>
Tipo de revisión: <narrativa | de alcance | sistemática | metaanálisis>
Ventana de búsqueda: <fechas>
Bases de datos: <lista>

## Pregunta de Investigación

## Estrategia de Búsqueda

## Criterios de Inclusión y Exclusión

## Resumen de Evidencia

## Síntesis Temática

## Lagunas y Limitaciones

## Referencias

## Registro de Búsqueda

Errores Comunes

  • No trates los fragmentos de búsqueda como evidencia.
  • No mezcles preprints, revisiones y estudios primarios sin etiquetarlos.
  • No omitas hallazgos negativos o contradictorios.
  • No reclames rigor de revisión sistemática sin un protocolo reproducible.
  • No uses una sola base de datos para una afirmación amplia a menos que el alcance esté explícitamente limitado a esa base de datos.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

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