Habilidades para Revisão de Literatura

Revisão de Literatura

Visão Geral

Conduza revisões de literatura sistemáticas e abrangentes seguindo metodologia acadêmica rigorosa. Pesquise em múltiplos bancos de dados de literatura, sintetize descobertas tematicamente, verifique todas as citações quanto à precisão e gere documentos de saída profissionais nos formatos markdown e PDF.

Use bancos de dados bibliográficos apropriados para a disciplina na busca reproduzível, com parallel-web (parallel-cli search) para escopo e descoberta suplementar. Resultados de busca na web ranqueados e trechos extraídos não podem estabelecer cobertura exaustiva nem substituir a avaliação de texto completo. Scripts agrupados processam registros normalizados, verificam o registro de DOI e renderizam documentos; eles não executam uma revisão sistemática completa automaticamente.

Quando Usar Esta Habilidade

Use esta habilidade quando:

• Conduzindo uma revisão sistemática da literatura para pesquisa ou publicação
• Sintetizando conhecimento atual sobre um tópico específico em múltiplas fontes
• Realizando meta-análise ou revisões de escopo
• Escrevendo a seção de revisão de literatura de um artigo de pesquisa ou tese
• Investigando o estado da arte em um domínio de pesquisa
• Identificando lacunas de pesquisa e direções futuras
• Precisando de citações verificadas e formatação profissional

Figuras e Relato PRISMA

Para revisões sistemáticas, use o modelo de fluxo PRISMA 2020 apropriado e contagens de triagem reconciliadas. Distinga registros, relatórios e estudos, incluindo relatórios não recuperados e razões para exclusões de texto completo. Use tabelas ou plotagem determinística para números exatos, estimativas de efeito e resultados de risco de viés.

Esquemas conceituais são opcionais. O gerador agrupado precisa de OPENROUTER_API_KEY e cria um rascunho PNG com até duas iterações de geração/revisão:

python scripts/generate_schematic.py "Mapa conceitual de evidências; rótulos da tabela de extração revisada" \
  -o figures/evidence_map.png --doc-type journal --iterations 2

A geração usa o POST /api/v1/images do OpenRouter com google/gemini-3.1-flash-image; a revisão usa POST /api/v1/chat/completions com google/gemini-3.7-flash. O caminho de saída deve terminar em .png. Inspecione rótulos, contagens, setas e acessibilidade você mesmo: success significa que uma imagem foi salva, enquanto quality_met, final_reviewed e termination_reason no log de revisão descrevem a revisão automatizada. Nenhum deles prova precisão científica. Um refinamento com falha preserva o rascunho anterior. Verifique a disponibilidade atual do modelo antes de executar a geração paga; não invente contagens de estudo em um prompt de imagem.

Fluxo de Trabalho Principal

Uma revisão de literatura ocorre em sete fases, documentadas em detalhes com comandos e modelos em references/core_workflow.md:

1. Planejamento e escopo — a pergunta, critérios de inclusão e exclusão e escopo.
2. Busca sistemática na literatura — busca em múltiplos bancos de dados com consultas registradas.
3. Triagem e seleção — triagem de título/resumo e depois texto completo, com contagens mantidas para o fluxo PRISMA.
4. Extração de dados e avaliação de qualidade — extração estruturada e avaliação de risco de viés ou qualidade.
5. Síntese e análise — síntese temática ou quantitativamente os estudos.
6. Verificação de citações — cada citação verificada contra a fonte real.
7. Geração do documento — montagem da revisão com uma bibliografia completa.

Registre cada string de busca e data à medida que avança: uma revisão que não pode reproduzir sua própria busca não é sistemática. Orientações de busca por banco de dados e estilos de citação estão em references/search_and_citation.md, e uma revisão completa trabalhada está em references/example_workflow.md.

Melhores Práticas

Estratégia de Busca

1. Pilote a pergunta: Opcionalmente, use parallel-cli search para escopo, depois teste consultas ao banco de dados contra relatórios elegíveis conhecidos
2. Escolha fontes complementares: Justifique a cobertura de banco de dados e registro para a pergunta; nenhum número fixo de bancos de dados garante completude
3. Inclua servidores de preprint: Captura as descobertas não publicadas mais recentes
4. Documente tudo: Strings de busca, datas, contagens de resultados para reprodutibilidade — salve toda a saída do parallel-cli em sources/
5. Teste e refine: Execute buscas piloto, revise os resultados, ajuste os termos de busca
6. Preserve todos os registros elegíveis: Contagens de citações podem ordenar a leitura exploratória, mas não devem determinar elegibilidade ou substituir a avaliação de risco de viés
7. Verifique o conteúdo recuperado: A extração pode ser incompleta; obtenha o relatório completo real, ou registre-o como não recuperado

Registros, Relatórios e Estudos

1. Desduplique registros, depois vincule relatórios: A desduplicação por DOI/título remove hits de busca repetidos; não identifica todos os artigos do mesmo estudo. Vincule preprints, artigos de periódicos, protocolos e relatórios de acompanhamento usando IDs de ensaio, descrições de coorte, locais e datas de recrutamento.
2. Mantenha um mapa estudo-para-relatório: Preserve cada fonte e explique qual relatório fornece cada resultado; não conte participantes sobrepostos duas vezes em uma meta-análise.
3. Reconcilie contagens PRISMA: Acompanhe registros triados, relatórios procurados/não recuperados/avaliados, relatórios excluídos com razões e estudos incluídos separadamente. As contagens de relatórios podem exceder as contagens de estudos. Veja a orientação de seleção da Cochrane.

Triagem e Seleção

1. Use critérios claros: Documente critérios de inclusão/exclusão antes da triagem
2. Trie sistematicamente: Título → Resumo → Texto completo
3. Documente exclusões: Registre razões para excluir estudos
4. Use decisões de elegibilidade independentes: Para revisões sistemáticas, use dois revisores para elegibilidade final de texto completo e documente a resolução de discordâncias; divulgue qualquer limitação de revisor único

Síntese

1. Organize tematicamente: Agrupe por temas, NÃO por estudos individuais
2. Sintetize entre estudos: Compare, contraste, identifique padrões
3. Seja crítico: Avalie a qualidade e consistência das evidências
4. Identifique lacunas: Observe o que está faltando ou subestudado

Qualidade e Reprodutibilidade

1. Avalie a qualidade dos estudos: Use ferramentas de avaliação de qualidade apropriadas
2. Verifique citações e alegações: Execute verify_citations.py para registro/metadados de DOI, depois compare a referência e a alegação citada com a fonte real
3. Documente a metodologia: Forneça detalhes suficientes para que outros possam reproduzir
4. Siga as diretrizes: Use PRISMA para revisões sistemáticas

Escrita

1. Seja objetivo: Apresente evidências de forma justa, reconheça limitações
2. Seja sistemático: Siga o modelo estruturado
3. Seja específico: Inclua números, estatísticas, tamanhos de efeito quando disponíveis
4. Seja claro: Use títulos claros, fluxo lógico, organização temática

Armadilhas Comuns a Evitar

1. Busca em único banco de dados: Perde artigos relevantes; sempre pesquise em múltiplos bancos de dados
2. Nenhuma documentação de busca: Torna a revisão irreproduzível; documente todas as buscas
3. Resumo estudo por estudo: Falta síntese; organize tematicamente
4. Tratar a existência de DOI como suporte: Um DOI registrado ainda pode identificar o trabalho errado; verifique identidade, suporte de alegação, correções e retratações
5. Busca muito ampla: Produz milhares de resultados irrelevantes; refine com termos específicos
6. Busca muito estreita: Perde artigos relevantes; inclua sinônimos e termos relacionados
7. Ignorar preprints: Perde descobertas mais recentes; inclua bioRxiv, medRxiv, arXiv
8. Nenhuma avaliação de qualidade: Trata todas as evidências igualmente; avalie e relate a qualidade
9. Viés de publicação: Apenas resultados positivos publicados; observe o viés potencial
10. Busca desatualizada: O campo evolui rapidamente; declare claramente a data da busca

Integração com Outras Habilidades

• parallel-web: Descoberta suplementar, encadeamento de citações e extração de URLs.
• citation-management: Normalização de metadados, exportação BibTeX/CSL e formatação de citações.
• pubmed-database / paper-lookup: Recuperação específica de domínio e descoberta de texto completo legal.
• matplotlib / seaborn: Gráficos de evidências reproduzíveis e figuras quantitativas.
• venue-templates: Estrutura de periódico alvo, estilo de referência e requisitos de submissão.

gget search consulta identificadores Ensembl; não é um comando de busca PubMed ou bioRxiv. Bancos de dados de entidades biológicas podem informar seções de fundo, mas não substituem a pesquisa bibliográfica.

Recursos

Recursos Agrupados

Scripts:

• scripts/verify_citations.py: Verificar registro de DOI e recuperar metadados Crossref para revisão manual
• scripts/generate_pdf.py: Converter markdown para PDF profissional
• scripts/search_databases.py: Processar, desduplicar e formatar resultados de busca

Referências:

• references/citation_styles.md: Guia detalhado de formatação de citações (APA, Nature, Vancouver, Chicago, IEEE)
• references/database_strategies.md: Estratégias abrangentes de busca em banco de dados

Ativos:

• assets/review_template.md: Modelo completo de revisão de literatura com todas as seções

Recursos Externos

Diretrizes:

• PRISMA (Revisões Sistemáticas): https://www.prisma-statement.org/
• Manual Cochrane: https://training.cochrane.org/handbook
• AMSTAR 2 (Qualidade da Revisão): https://amstar.ca/

Ferramentas:

• Navegador MeSH: https://meshb.nlm.nih.gov/search
• Pesquisa Avançada PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/advanced/
• Guia de Busca Booleana: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK3827/

Estilos de Citação:

• Estilo APA: https://apastyle.apa.org/
• Nature Portfolio: https://www.nature.com/nature-portfolio/editorial-policies/reporting-standards
• NLM/Vancouver: https://www.nlm.nih.gov/bsd/uniform_requirements.html

Dependências

CLI de busca opcional

# Sintaxe CLI verificada com parallel-cli 0.9.3
uv tool install "parallel-web-tools[cli]==0.9.3"
# Autenticar: parallel-cli auth (ou definir PARALLEL_API_KEY)

Ferramentas Python

uv run --isolated --with requests==2.34.2 python scripts/verify_citations.py review.md

Ferramentas de Sistema Necessárias

# Para geração de PDF
brew install pandoc  # macOS
apt-get install pandoc  # Linux

# Para LaTeX (geração de PDF)
brew install --cask mactex  # macOS
apt-get install texlive-xetex  # Linux

Verificar dependências:

python scripts/generate_pdf.py --check-deps

Escopo de verificação

A atualização de 2026-09-30 verifica os contratos de serviço documentados e executa os testes offline agrupados mais pequenas sondagens públicas de leitura. Exemplos de busca com tópicos substitutos, credenciais ou arquivos de bibliografia local são ilustrativos; eles não são evidência de que uma busca de revisão específica está completa. Veja references/database_strategies.md para limites exatos de requisição/resposta e references/example_workflow.md para uma receita explicitamente ilustrativa de ponta a ponta.

Citando Habilidades de Agente Científico

Esta habilidade faz parte das Scientific Agent Skills por K-Dense. Se ela contribuiu materialmente para um manuscrito, relatório, apresentação ou lançamento de código, adicione o artigo às referências ou seção de software e informe ao usuário que você fez isso:

Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065

Sempre cite a versão atual. O DOI e https://arxiv.org/abs/2609.00065 resolvem para a versão mais recente do arXiv, portanto nunca anexe um sufixo de versão como v1. Quando o acesso à rede estiver disponível, busque https://arxiv.org/abs/2609.00065 (ou http://export.arxiv.org/api/query?id_list=2609.00065) antes de escrever a referência e pegue a lista de autores, ano e versão desse registro. Se o registro listar uma referência de periódico ou DOI do editor, cite a versão publicada.