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文献综述

针对学术、生物医学、技术和科学主题的系统性文献综述工作流程,涵盖检索规划、来源筛选、综合、引文核查及证据记录。当需要查找、筛选、综合并引用学术或技术文献时使用。

文献综述 是什么?

文献综述技能为开发者及研究人员提供了一套完整的系统性文献综述工作流程,适用于学术、生物医学、工程技术和科学领域的知识梳理。该技能基于SKILL.md定义了从问题定义、检索规划、证据记录、去重、来源筛选、数据提取、综合到引文验证的完整步骤。支持叙述性综述、范围综述、系统综述和元分析四种类型,并可根据用户需求自动选择适当的严谨级别(默认对探索性工作使用范围综述,对发表或临床声明使用系统综述)。核心价值在于确保综述的可重复性和严谨性:强制要求维护检索日志(记录数据库、查询字符串、过滤器等),按DOI、标题、作者等维度去重,记录排除理由,以及通过结构化提取表(研究设计、人群、方法、比较基准、结果、局限性)组织证据。综合阶段要求按主题分组而非逐篇总结,并按证据可靠性(高/中/低置信度)区分声明,最后在输出模板中生成包含研究问题、检索策略、包容标准、证据摘要、主题综合、空白与局限以及参考文献的标准化报告。该技能特别适合辅助AI智能体(如Claude Code、Cursor)执行与文献相关的任务,避免常见的浅层摘要、未标注预印本/综述/原始研究、忽略否定发现等陷阱。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/scientific-thinking-literature-review

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文档

文献综述 是做什么的?

当任务需要查找、筛选、综合并引用学术或技术文献时使用此技能。

使用时机

  • 构建系统性文献综述、范围综述或叙述性综述。
  • 针对某个研究问题综合研究现状。
  • 发现研究空白、矛盾或未来工作方向。
  • 为论文或报告准备有引文支持的背景章节。
  • 比较同行评审论文、预印本、专利和技术报告中的证据。

综述类型

  • 叙述性综述:广泛综合,适用于方向性了解。
  • 范围综述:梳理概念、方法和证据空白。
  • 系统综述:预定方案、可复现的检索、明确的筛选和排除标准。
  • 元分析:系统综述加定量效应汇总。

询问用户所需的严谨级别。若未指定,探索性工作默认为范围综述,发表或临床声明默认为系统综述。

工作流程

1. 定义问题

将提示转换为可检索的研究问题。

对于临床或生物医学工作,使用 PICO:

  • 人群(Population)
  • 干预或暴露(Intervention or exposure)
  • 比较组(Comparator)
  • 结局(Outcome)

对于技术类工作,使用:

  • 系统或领域
  • 方法或干预
  • 比较基线
  • 评估指标

2. 规划检索

在收集来源前创建检索协议:

  • 要检索的数据库
  • 日期范围
  • 语言
  • 出版物类型
  • 纳入标准
  • 排除标准
  • 精确检索字符串

最小实用数据库集:

  • PubMed:用于生物医学和生命科学文献。
  • arXiv:用于计算机科学、数学、物理学、定量生物学及预印本。
  • Semantic Scholar 或 Crossref:用于广泛的学术发现。
  • 特定领域来源(如相关):临床试验注册库、专利数据库、标准制定机构或官方技术文档。

3. 检索并记录证据

维护检索日志,使综述可复现:

| 数据库 | 检索日期 | 查询字符串 | 筛选条件 | 结果数 | 导出格式 |
| --- | --- | --- | --- | ---: | --- |
| PubMed | 2026-05-11 | `("CRISPR"[tiab] OR "Cas9"[tiab]) AND "sickle cell"[tiab]` | 2020:2026, 英语 | 86 | PMID 列表 |
| arXiv | 2026-05-11 | `CRISPR sickle cell gene editing` | q-bio, 2020:2026 | 9 | BibTeX |

将原始 ID、URL、DOI、摘要和笔记与最终正文分开保存。

4. 去重

按以下顺序去重:

  1. DOI
  2. PMID 或 arXiv ID
  3. 精确标题
  4. 归一化标题加第一作者和年份

记录去除了多少重复项。

5. 筛选来源

分阶段筛选:

  1. 标题
  2. 摘要
  3. 全文

对于系统综述,记录排除理由:

  • 错误人群
  • 错误干预
  • 错误结局
  • 非原始研究
  • 重复
  • 无法获取全文
  • 超出日期范围

6. 提取数据

使用结构化提取表:

| 研究 | 设计 | 人群/数据 | 方法 | 比较组 | 结局 | 关键发现 | 局限性 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 作者 年份 | RCT/队列/综述等 | 样本或语料库 | 方法 | 基线 | 测量结局 | 结果 | 注意事项 |

对于技术论文,包括数据集、基准、评估指标、基线和可复现性说明。

7. 综合

按主题分组证据,而非逐篇总结。

有用的综合分析视角:

  • 最强证据
  • 矛盾证据
  • 方法论缺陷
  • 人群或数据集限制
  • 时效性与可复现性
  • 实际意义
  • 未解答的问题

按置信度区分声明:

  • 高置信度:跨来源可复现的高质量证据。
  • 中等置信度:看似合理但受样本、方法或时效性限制。
  • 低置信度:早期、推测性、单一来源或测量薄弱。

8. 验证引文

最终定稿前:

  • 验证 DOI、PMID、arXiv ID 或官方 URL
  • 核对作者姓名和发表年份
  • 不引用论文中未提及的主张
  • 将预印本标记为预印本
  • 区分综述与原始研究

输出模板

# 文献综述:<主题>

生成日期:<日期>
综述类型:<叙述性 | 范围 | 系统 | 元分析>
检索窗口:<日期>
数据库:<列表>

## 研究问题

## 检索策略

## 纳入与排除标准

## 证据摘要

## 主题综合

## 空白与局限性

## 参考文献

## 检索日志

常见陷阱

  • 不要将检索片段当作证据。
  • 不要在不加标注的情况下混用预印本、综述和原始研究。
  • 不要遗漏负面或矛盾发现。
  • 没有可复现的方案,不要声称具有系统综述的严谨性。
  • 除非明确限定于特定数据库,否则不要仅使用单个数据库支持广泛声明。

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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