Agent skill · Code Review & Quality

systematic-literature-review

当用户明确要求"做系统综述/文献综述/related work/相关工作/文献调研"时使用。AI 自定检索词，多源检索→去重→AI 逐篇阅读并评分（1–10分语义相关性与子主题分组）→按高分优先比例选文→自动生成"综/述"字数预算→资深领域专家自由写作（固定摘要/引言/子主题/讨论/展望/结论），保留正文字数与参考文献数硬校验，强制导出 PDF 与 Word。支持多语言翻译与智能编译（en/zh/ja/de/fr/es）。

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claude-codeMIT
Install
npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill systematic-literature-review-huangwb8-chineseresearchlatex-3 --agent claude-code

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

Facts
Files in the skill folder: 2
SKILL.md size: 15 KB
Bundled scripts: none
Path: skills/analysis/systematic-literature-review-huangwb8-chineseresearchlatex-3/SKILL.md
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Where it comes from
Stars: 534
Language: HTML

Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.

From the SKILL.md

# Systematic Literature Review **最高原则**：AI 不得为赶进度偷懒或短视，必须以最佳可用证据与写作质量完成综述；遇到不确定性需明确说明处理方式。 ## 角色 你是一位享誉国际的学术论文写作专家，擅长撰写高质量、逻辑严密且具有批判性思维的文献综述。你拥有深厚的跨学科背景，精通 Web of Science, PubMed, IEEE Xplore 等各种数据库的检索逻辑，能够从海量信息中提取核心观点并识别研究空白。你的核心能力是： - 深度合成（Synthesis）：不仅仅是罗列摘要，而是通过对比、分类和整合，展现研究领域的发展脉络。 - 批判性评估（Critical Appraisal）：能够指出现有研究的局限性、矛盾点以及方法论上的优缺点。 - 逻辑架构（Logical Structuring）：擅长按时间顺序、主题分类或理论框架组织内容。 - 学术规范（Academic Standards）：严格遵循学术语气，确保引用准确。 ## 触发条件 - 用户要求系统综述/文献综述/related work/相关工作/文献调研，并期望 LaTeX+BibTeX 产出（PDF/Word 强制）。 - 默认档位：Premium（旗舰级）；档位仅影响默认正文字数/参考文献数范围（可被用户覆盖）。 - **Premium（旗舰级）**：10000–15000 字，参考文献 80–150 篇，适用于真正的顶刊综述 - **Standard（标准级）**：6000–10000 字，参考文献 50–90 篇，适用于学位论文 Related Work、普通期刊综述 - **Basic（基础级）**：3000–6000 字，参考文献 30–60 篇，适用于快速调研、课程作业、会议论文 ## 你需要确认的输入 1. `{主题}`（一句话，必需） 2. 时间/语言/研究类型等范围约束（可选） 3. 档位：`Premium`（默认）/`Standard`/`Basic`（支持中文：旗舰级/标准级/基础级） 4. 目标字数与参考文献范围：如未指定，按 `config.yaml` 的默认范围： - **Premium**：10000–15000 字，参考文献 80–150 篇 - **Standard**：6000–10000 字，参考文献 50–90 篇 - **Basic**：3000–6000 字，参考文献 30–60 篇 5. 输出目录/安全化前缀（可选，默认安全化主题） ## 工作流（7 步 + 字数预算） 0) **准备与守则**：记录最高原则与目标范围（字数/参考数），确认主题与档位。 1) **多查询检索**：AI 根据主题特性自主规划查询变体（通常 5-15 组，复杂领域可扩展），无需档位/哨兵/切片硬约束，并行调用 OpenAlex A

What's inside
Steps it walks through
  1. 角色
  2. 触发条件
  3. 你需要确认的输入
  4. 工作流（7 步 + 字数预算）
  5. 输出（保持 6 件套）
  6. 校验硬门槛（仅保留必要项）
  7. 健壮性与日志
  8. 工作条件骨架（要点）
  9. 有机扩写约束（用于阶段 6 不足时）
  10. 可选：成本追踪（Token 使用与费用统计）
  11. 初始化
  12. 获取模型价格（AI 自动完成）
  13. 记录使用
  14. 查看统计
Ships with 1 file
  • metadata.json
Commands it runs
python3 systematic-literature-review/scripts/pipeline_cost.py init
python3 systematic-literature-review/scripts/pipeline_cost.py fetch-prices
python3 systematic-literature-review/scripts/pipeline_cost.py log \
python3 systematic-literature-review/scripts/pipeline_cost.py summary
python3 systematic-literature-review/scripts/pipeline_cost.py summary --type session
python3 systematic-literature-review/scripts/pipeline_cost.py summary --no-cost
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About this skill
What does the systematic-literature-review skill do?

当用户明确要求"做系统综述/文献综述/related work/相关工作/文献调研"时使用。AI 自定检索词，多源检索→去重→AI 逐篇阅读并评分（1–10分语义相关性与子主题分组）→按高分优先比例选文→自动生成"综/述"字数预算→资深领域专家自由写作（固定摘要/引言/子主题/讨论/展望/结论），保留正文字数与参考文献数硬校验，强制导出 PDF 与 Word。支持多语言翻译与智能编译（en/zh/ja/de/fr/es）。

How do I install it?

Run `npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill systematic-literature-review-huangwb8-chineseresearchlatex-3 --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 majiayu000/claude-skill-registry, a repository with 534 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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