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revisão-de-literatura

Fluxo de trabalho sistemático de revisão de literatura para tópicos acadêmicos, biomédicos, técnicos e científicos, incluindo planejamento de busca, triagem de fontes, síntese, verificação de citações e registro de evidências. Use quando a tarefa for encontrar, triar, sintetizar e citar um conjunto de literatura acadêmica ou técnica.

O que é revisão-de-literatura?

Esta habilidade define um fluxo de trabalho completo e reproduzível para realizar revisões de literatura acadêmica e técnica, desde a definição da pergunta de pesquisa até a verificação final das citações. Ela suporta diferentes tipos de revisão — narrativa, de escopo, sistemática e meta-análise — adaptando-se ao nível de rigor necessário. O fluxo de trabalho orienta o agente a planejar a busca em múltiplas bases de dados (PubMed, arXiv, Semantic Scholar, etc.), registrar buscas em logs estruturados, deduplicar fontes, triar por título/abstract/texto completo, extrair dados em tabelas padronizadas e sintetizar evidências por tema, classificando a confiança das descobertas. A habilidade é especialmente útil para agentes de IA que precisam executar tarefas de pesquisa bibliográfica com transparência e metodologia, gerando um template de saída que documenta cada etapa do processo. Ela enfatiza a reprodutibilidade científica, evitando armadilhas comuns como depender de trechos de busca isolados ou misturar diferentes tipos de fontes sem rotulagem clara.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/scientific-thinking-literature-review

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Documentação

Revisão de Literatura

Use esta habilidade quando a tarefa for encontrar, triar, sintetizar e citar um conjunto de literatura acadêmica ou técnica.

Quando Usar

  • Construir uma revisão sistemática, de escopo ou narrativa.
  • Sintetizar o estado da arte para uma questão de pesquisa.
  • Encontrar lacunas, contradições ou direções para trabalhos futuros.
  • Preparar seções de fundamentação com citações para artigos ou relatórios.
  • Comparar evidências entre artigos revisados por pares, preprints, patentes e relatórios técnicos.

Tipos de Revisão

  • Revisão narrativa: síntese ampla; útil para orientação.
  • Revisão de escopo: mapeia conceitos, métodos e lacunas de evidência.
  • Revisão sistemática: protocolo predefinido, busca reproduzível, triagem e exclusão explícitas.
  • Meta-análise: revisão sistemática mais agregação quantitativa de efeitos.

Pergunte ao usuário qual nível de rigor é necessário. Se não especificado, adote uma revisão de escopo para trabalhos exploratórios e uma revisão sistemática para publicações ou alegações clínicas.

Fluxo de Trabalho

1. Definir a Pergunta

Converta o prompt em uma questão de pesquisa passível de busca.

Para trabalhos clínicos ou biomédicos, use PICO:

  • População
  • Intervenção ou exposição
  • Comparador
  • Desfecho

Para trabalhos técnicos, use:

  • sistema ou domínio
  • método ou intervenção
  • linha de base de comparação
  • métrica de avaliação

2. Planejar a Busca

Crie um protocolo de busca antes de coletar fontes:

  • bases de dados a pesquisar
  • intervalo de datas
  • idiomas
  • tipos de publicação
  • critérios de inclusão
  • critérios de exclusão
  • strings de busca exatas

Conjunto mínimo útil de bases de dados:

  • PubMed para literatura biomédica e de ciências da vida.
  • arXiv para CC, matemática, física, biologia quantitativa e preprints.
  • Semantic Scholar ou Crossref para descoberta acadêmica ampla.
  • Fontes específicas do domínio quando relevante, como registros de ensaios clínicos, bases de patentes, órgãos normativos ou documentações técnicas oficiais.

3. Buscar e Registrar Evidências

Mantenha um registro de busca que torne a revisão reproduzível:

| Base de dados | Data da busca | Consulta | Filtros | Resultados | Exportação |
| --- | --- | --- | --- | ---: | --- |
| PubMed | 2026-05-11 | `("CRISPR"[tiab] OR "Cas9"[tiab]) AND "sickle cell"[tiab]` | 2020:2026, Inglês | 86 | Lista de PMIDs |
| arXiv | 2026-05-11 | `CRISPR sickle cell gene editing` | q-bio, 2020:2026 | 9 | BibTeX |

Salve IDs, URLs, DOIs, resumos e notas brutos separadamente do texto final.

4. Deduplicar

Deduplique nesta ordem:

  1. DOI
  2. PMID ou ID arXiv
  3. título exato
  4. título normalizado mais primeiro autor e ano

Registre quantos duplicados foram removidos.

5. Triar Fontes

Faça a triagem em etapas:

  1. título
  2. resumo
  3. texto completo

Para trabalhos sistemáticos, registre os motivos de exclusão:

  • população errada
  • intervenção errada
  • desfecho errado
  • não é pesquisa primária
  • duplicado
  • texto completo indisponível
  • fora do intervalo de datas

6. Extrair Dados

Use uma tabela de extração estruturada:

| Estudo | Desenho | População/Dados | Método | Comparador | Desfecho | Achado principal | Limitações |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Autor Ano | ECR/coorte/revisão/etc. | amostra ou corpus | método | linha de base | desfecho medido | resultado | ressalva |

Para artigos técnicos, inclua conjunto de dados, benchmark, métrica, linha de base e notas de reprodutibilidade.

7. Sintetizar

Agrupe evidências por tema, em vez de resumir artigos um por um.

Lentes de síntese úteis:

  • evidências mais fortes
  • evidências conflitantes
  • fragilidades metodológicas
  • limites de população ou conjunto de dados
  • atualidade e replicação
  • implicações práticas
  • perguntas não respondidas

Separe as afirmações por nível de confiança:

  • Confiança alta: evidências replicadas e de alta qualidade entre fontes.
  • Confiança média: plausível, mas limitado por amostra, método ou atualidade.
  • Confiança baixa: precoce, especulativo, de fonte única ou medido de forma fraca.

8. Verificar Citações

Antes de finalizar:

  • verifique DOI, PMID, ID arXiv ou URL oficial
  • verifique os nomes dos autores e o ano de publicação
  • não cite um artigo para uma afirmação que ele não faz
  • marque preprints como preprints
  • distinga revisões de evidências primárias

Template de Saída

# Revisão de Literatura: <Tópico>

Gerada em: <data>
Tipo de revisão: <narrativa | de escopo | sistemática | meta-análise>
Janela de busca: <datas>
Bases de dados: <lista>

## Pergunta de Pesquisa

## Estratégia de Busca

## Critérios de Inclusão e Exclusão

## Sumário de Evidências

## Síntese Temática

## Lacunas e Limitações

## Referências

## Registro de Busca

Armadilhas

  • Não trate trechos de busca como evidência.
  • Não misture preprints, revisões e estudos primários sem rotulá-los.
  • Não omita achados negativos ou conflitantes.
  • Não afirme rigor de revisão sistemática sem um protocolo reproduzível.
  • Não use uma única base de dados para uma afirmação ampla, a menos que o escopo esteja explicitamente limitado a essa base.

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/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

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.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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