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lingzhi227/revisão-de-literatura

Realize revisões bibliográficas abrangentes usando simulação de diálogo multi-perspectiva. Gere personas de especialistas diversas, conduza conversas de perguntas e respostas fundamentadas e sintetize descobertas em conhecimento estruturado. Use ao iniciar um novo projeto de pesquisa ou escrever uma seção de revisão.

O que é revisão-de-literatura?

Este skill, lingzhi227/literature-review, capacita agentes de IA a conduzir revisões bibliográficas aprofundadas simulando diálogos entre múltiplas perspectivas de especialistas. Ao gerar personas diversas de especialistas (como pesquisadores, praticantes da indústria ou críticos), o skill facilita conversas de perguntas e respostas embasadas em artigos e fontes fornecidas. A saída é uma síntese estruturada que organiza as descobertas em temas, debates e lacunas, tornando-o ideal para iniciar projetos de pesquisa ou redigir seções de revisão de surveys. Suporta plataformas como Claude Code e Cursor, e o fluxo de trabalho inclui etapas como "Analisar", "Debater", "Sintetizar" e "Refinar" para garantir rigor e profundidade na análise.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills/tree/main/skills/literature-review

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Documentação

O que revisão-de-literatura faz?

Conduza revisões bibliográficas abrangentes usando simulação de diálogo multi-perspectiva. Gere diversas personas de especialistas, conduza conversas de perguntas e respostas fundamentadas e sintetize descobertas em conhecimento estruturado. Use ao iniciar um novo projeto de pesquisa ou escrever uma seção de revisão.

Visão Geral

Este skill permite que agentes de IA realizem revisões bibliográficas profundas ao simular conversas entre várias personas de especialistas. Ele ajuda a descobrir múltiplos pontos de vista, identificar lacunas de pesquisa e sintetizar o estado da arte em um tópico.

Como Usar

  1. Definir o Tópico: Forneça uma frase de tópico ou consulta de pesquisa clara.
  2. Fornecer Fontes: Opcionalmente, carregue artigos, PDFs ou URLs para fundamentar a conversa.
  3. Executar o Skill: O agente gerará personas de especialistas, simulará diálogos e produzirá uma síntese estruturada.

Saída

  • Resumo narrativo dos principais achados
  • Análise de consensos e controvérsias
  • Lacunas e direções futuras identificadas
  • Referências e citações extraídas das fontes

Plataformas Suportadas

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex CLI

Fluxo de Trabalho do Skill

O skill opera em 4 fases principais:

  1. Analisar: O agente analisa o tópico e as fontes fornecidas.
  2. Debater: Gera 3-5 personas de especialistas (ex.: pesquisador principal, cético, entusiasta) e simula um diálogo Q&A baseado nas fontes.
  3. Sintetizar: Resume o diálogo em um relatório estruturado.
  4. Refinar: Opcionalmente, itera no relatório com base no feedback do usuário.

Exemplo

# Tópico: O Impacto dos Modelos de Linguagem de Grande Escala na Educação

## Personas
- **Dr. Ana** (Pesquisadora em IA na Educação): Foco em benefícios de personalização.
- **Prof. Carlos** (Cético): Preocupações com dependência excessiva e viés.
- **Mestre Beatriz** (Praticante): Experiências práticas em sala de aula.

## Síntese
- **Consenso**: LLMs podem melhorar o acesso a informações, mas requerem curadoria.
- **Controvérsia**: O grau de autonomia permitido aos alunos.
- **Lacuna**: Poucos estudos longitudinais sobre impacto a longo prazo.

Configuração

Nenhuma configuração especial é necessária. Apenas forneça o prompt com o tópico desejado. Para melhores resultados, inclua fontes (links ou arquivos) no prompt inicial.

Notas

  • A qualidade da revisão depende da clareza do tópico e da relevância das fontes.
  • O skill pode ser executado múltiplas vezes com diferentes conjuntos de fontes para cobrir subtópicos.

Individual skills in this repo

This repo contains 1 individual skill — each has its own dedicated page.

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