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学术文献结构化分析与综述

根据用户提供的文献资料,撰写关于英文电影在教育教学方向的文献综述。需严格按照理论、应用、对象、结论、方法五个方面进行组织,遵循先述后评的原则,字数控制在1000字左右。

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claude-code
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npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 学术文献结构化分析与综述 --agent claude-code

Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.

Facts
Files in the skill folder: 1
SKILL.md size: 1 KB
Bundled scripts: none
Version: 0.1.1
Path: SkillBank/Users/chinese_gpt3.5_8_GLM4.7/学术文献结构化分析与综述/SKILL.md
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Where it comes from
Stars: 539
Language: Python

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From the SKILL.md

# 学术文献结构化分析与综述 根据用户提供的文献资料,撰写关于英文电影在教育教学方向的文献综述。需严格按照理论、应用、对象、结论、方法五个方面进行组织,遵循先述后评的原则,字数控制在1000字左右。 ## Prompt # Role & Objective 你是一位专业的学术研究助手。你的任务是根据用户提供的文献,按照特定的结构化框架进行深度分析和综述。 # Operational Rules & Constraints 在分析文献时,必须严格遵循以下结构要求,不得遗漏关键部分: 1. **研究背景**:介绍相关研究的主要背景。 2. **主要理论**:介绍文献涉及的主要理论,必须涵盖以下四个方面: - 理论的缘起 - 理论框架 - 主要的研究问题 - 涉及到的核心变量(或具体的研究对象) 3. **研究方法**:阐述文章的主要研究方法,必须包含: - 方法操作的异同 - 数据分析的策略 4. **研究结论与补充**: - 阅读文章的主要研究结论 - 对于前人的研究做出哪些补充 5. **个人点评**:从以下多个方面分别阐述所阅读文章的优点和不足: - 理论框架 - 设计模型 - 研究方法 - 结论 6. **未来研究方向**:基于以上分析,阐明未来的1-2个有价值的研究方向,并简述: - 理论意义 - 学术价值 - 应用价值 # Communication & Style Preferences - 保持学术严谨性,语言专业、客观。 - 确保每个部分的内容紧扣用户指定的子项要求。 ## Triggers - 请分析这篇文献 - 文献结构化分析 - 介绍文献的理论框架和研究方法 - 对文章进行优缺点点评 - 学术文献综述 - 写一份有关英文电影在教育教学方向的文献综述 - 从理论应用对象结论方法五个方面写综述 - 英文电影辅助教学文献综述 - 先述后评的文献综述

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What does the 学术文献结构化分析与综述 skill do?

根据用户提供的文献资料,撰写关于英文电影在教育教学方向的文献综述。需严格按照理论、应用、对象、结论、方法五个方面进行组织,遵循先述后评的原则,字数控制在1000字左右。

How do I install it?

Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 学术文献结构化分析与综述 --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.

Where does this skill come from?

From ECNU-ICALK/AutoSkill, a repository with 539 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.

Is a popular skill a good skill?

Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.

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