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文獻回顧

針對學術、生物醫學、技術及科學主題的系統性文獻回顧工作流程,包含搜尋規劃、文獻篩選、綜合分析、引用驗證與證據記錄。當任務是尋找、篩選、綜合並引用大量學術或技術文獻時使用。

文獻回顧 是什麼?

這項「文獻回顧」技能提供了一套結構化的系統性文獻回顧工作流程,專為學術、生物醫學、技術及科學領域的研究任務而設計。它引導使用者將初始問題轉化為可搜尋的研究問題,並規劃詳細的搜尋策略,涵蓋資料庫選擇、日期範圍、語言與納入/排除標準。技能支援多種回顧類型(敘述性、範疇界定、系統性、統合分析),並預設以範疇界定或系統性回顧的嚴謹度來執行。其核心工作流程包含搜尋規劃、證據記錄(附可複製的搜尋日誌)、去重、分階段篩選(標題、摘要、全文)、結構化資料萃取、依主題進行證據綜合(區分高、中、低信心度),以及最終的引用驗證。此技能可廣泛應用於支援AI代理工具的平台,如Claude Code、Cursor或Codex,透過清晰的步驟與模板,確保文獻回顧的嚴謹性、可複製性與透明度,避免常見的偏誤與疏漏。

相容平台~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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說明文件

文獻回顧 是做什麼的?

當任務是尋找、篩選、綜合並引用大量學術或技術文獻時,請使用此技能。

使用時機

  • 建立系統性、範疇界定或敘述性文獻回顧。
  • 綜合某個研究問題的現有技術水準。
  • 尋找研究缺口、矛盾之處或未來研究方向。
  • 為論文或報告準備有引用支持的背景章節。
  • 比較同儕審查論文、預印本、專利與技術報告中的證據。

回顧類型

  • 敘述性回顧:廣泛的綜合,適合於初步了解。
  • 範疇界定回顧:描繪概念、方法與證據缺口。
  • 系統性回顧:預先定義的協定、可重現的搜尋、明確的篩選與排除流程。
  • 統合分析:系統性回顧加上量化效果整合。

詢問使用者所需的嚴謹程度。若未指定,探索性工作預設為範疇界定回顧,發表或臨床主張則預設為系統性回顧。

工作流程

1. 定義問題

將提示轉化為可搜尋的研究問題。

對於臨床或生物醫學工作,使用 PICO:

  • Population(族群)
  • Intervention or exposure(介入或暴露)
  • Comparator(比較組)
  • Outcome(結果)

對於技術工作,使用:

  • system or domain(系統或領域)
  • method or intervention(方法或介入)
  • comparison baseline(比較基準)
  • evaluation metric(評估指標)

2. 規劃搜尋

在收集文獻前先建立搜尋協定:

  • 要搜尋的資料庫
  • 日期範圍
  • 語言
  • 出版類型
  • 納入標準
  • 排除標準
  • 精確的搜尋字串

最基本實用的資料庫組合:

  • PubMed 適用於生物醫學與生命科學文獻。
  • arXiv 適用於電腦科學、數學、物理、定量生物學與預印本。
  • Semantic Scholar 或 Crossref 適用於廣泛的學術發現。
  • 相關領域的特定來源,例如臨床試驗登記庫、專利資料庫、標準制定組織或官方技術文件。

3. 搜尋與記錄證據

保留一個能使回顧可重現的搜尋日誌:

| 資料庫 | 搜尋日期 | 搜尋語句 | 篩選條件 | 結果數量 | 匯出格式 |
| --- | --- | --- | --- | ---: | --- |
| PubMed | 2026-05-11 | `("CRISPR"[tiab] OR "Cas9"[tiab]) AND "sickle cell"[tiab]` | 2020:2026, English | 86 | PMID list |
| arXiv | 2026-05-11 | `CRISPR sickle cell gene editing` | q-bio, 2020:2026 | 9 | BibTeX |

將原始 ID、URL、DOI、摘要與筆記,與最終的敘述性文字分開保存。

4. 去重

依下列順序去重:

  1. DOI
  2. PMID 或 arXiv ID
  3. 精確標題
  4. 標準化標題加上第一作者與年份

記錄移除了多少重複文獻。

5. 篩選文獻

分階段進行篩選:

  1. 標題
  2. 摘要
  3. 全文

對於系統性工作,記錄排除原因:

  • 錯誤的族群
  • 錯誤的介入
  • 錯誤的結果
  • 非原始研究
  • 重複
  • 無法取得全文
  • 超出日期範圍

6. 資料萃取

使用結構化的萃取表格:

| 研究 | 研究設計 | 族群/資料 | 方法 | 比較組 | 結果 | 主要發現 | 限制 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 作者 年份 | RCT/cohort/review/etc. | sample or corpus | method | baseline | measured outcome | result | caveat |

對於技術論文,需包含資料集、基準測試、評估指標、基線方法與可重現性備註。

7. 綜合分析

按主題來組織證據,而非逐篇總結論文。

有用的綜合分析視角:

  • 最強證據
  • 矛盾證據
  • 方法學弱點
  • 族群或資料集限制
  • 新近性與可複製性
  • 實務意涵
  • 未解問題

根據信心度區分主張:

  • 高信心度:跨來源、高品質、經複製的證據。
  • 中信心度:合理但因樣本、方法或新近性而受限。
  • 低信心度:早期、推測性、單一來源或測量薄弱。

8. 驗證引用

在定稿前:

  • 驗證 DOI、PMID、arXiv ID 或官方 URL
  • 檢查作者姓名與出版年份
  • 不要引用一篇論文未曾提出的主張
  • 將預印本標記為預印本
  • 區分回顧性文章與原始證據

輸出模板

# 文獻回顧:<主題>

產生日期:<日期>
回顧類型:<敘述性 | 範疇界定 | 系統性 | 統合分析>
搜尋視窗:<日期區間>
資料庫:<列表>

## 研究問題

## 搜尋策略

## 納入與排除標準

## 證據摘要

## 主題綜合分析

## 缺口與限制

## 參考文獻

## 搜尋日誌

常見陷阱

  • 不要將搜尋結果片段當作證據。
  • 不要在不標註的情況下混合預印本、回顧性文章與原始研究。
  • 不要省略負面或矛盾的發現。
  • 若無可重現的協定,不要聲稱具有系統性回顧的嚴謹度。
  • 若未明確限定範圍,不要僅用單一資料庫來支持廣泛的主張。

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.

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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.

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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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