abstract
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Extrai as informações principais de qualquer paper científico em tópicos estruturados (Introdução/Problema, Métodos, Resultados, Limitações, Relevância), em prosa direta e densa, sem numeração e sem widget visual, ideal para leitura rápida e triagem de literatura. Use SEMPRE que o usuário pedir "/abstract", "extrai o abstract", "resume em tópicos", "quais os pontos principais", "resumo estruturado do paper", "tópicos do paper", "me dá os pontos do artigo", "síntese rápida do paper", "lê esse paper e me resume", "o que esse artigo diz em resumo", ou enviar URL, DOI, PDF ou trecho de paper pedindo extração rápida e estruturada. Diferente da /paper-review (leitura crítica com pontos fortes e fracos), a /abstract é uma extração textual compacta: 5 tópicos em markdown, sem julgamento, pronta em segundos. Acionar mesmo que o pedido seja informal ou breve.
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- CLAUDE.mdCLAUDE.md
- artigoSkill
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Files
Skill /abstract: Extração Estruturada de Paper
Objetivo
Extrair as informações essenciais de um paper científico em 5 tópicos fixos, em prosa
direta e densa, para triagem rápida antes de decidir se vale ler inteiro ou aprofundar com
/paper-review.
Workflow
Passo 1: Obter o conteúdo
Aceitar qualquer forma de input:
| Input | Ação |
| URL (Nature, arXiv, PubMed, medRxiv...) | web_fetch na URL |
DOI (10.xxxx/...) | web_fetch em https://doi.org/{DOI} |
| PDF anexado | Ler via ferramentas de leitura de arquivo |
| Texto colado (abstract, trecho) | Usar direto do contexto |
| Já lido na conversa atual | Reutilizar, não buscar de novo |
Se a URL retornar paywall sem conteúdo, tentar https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term={DOI}
como fallback para abstract público. Deixar claro se só o abstract foi lido (sem fulltext).
Passo 2: Extrair nos 5 tópicos
Produzir exatamente esta estrutura, em markdown, sem headers de seção extra:
### [Título completo]
**Autores:** [sobrenome1, sobrenome2, et al.] · **Venue:** [journal/conferência · ano] · **DOI:** [link]
**Introdução / Problema**
[2-4 frases: qual lacuna ou limitação motivou o estudo, qual a aposta central dos autores]
**Métodos**
[3-5 frases: dataset, população, desenho experimental, arquitetura ou abordagem principal,
comparadores utilizados]
**Resultados**
[3-5 frases: principais métricas numéricas, comparações com baseline, desfechos primários.
Incluir números concretos sempre que disponíveis]
**Limitações**
[2-3 frases: o que os autores reconhecem como falhas, escopo restrito, vieses potenciais,
o que ainda falta validar]
**Relevância**
[2-3 frases: por que isso importa, para pesquisa, clínica ou gestão de IA em saúde.
Conexão direta com o contexto do leitor quando pertinente: a linha de pesquisa do
laboratório, o projeto em andamento, a prática clínica ou a regulação de IA em saúde]Diretrizes de qualidade
- Números sempre que existirem: não omitir métricas, p-valores, tamanhos de amostra
- Sem invenção: se um campo não tiver informação suficiente no texto disponível, escrever "Não disponível no texto acessado", nunca preencher com suposição
- Limitações honestas: se o paper não tiver seção explícita de limitações, inferir da Discussion, mas sinalizar "(inferido da discussão)"
- Prosa densa, sem bullets internos: cada tópico é um parágrafo contínuo, não lista
- Sem jargão não-explicado: siglas devem aparecer expandidas na primeira ocorrência
- Comprimento total: ~250-400 palavras no corpo dos 5 tópicos
Diferença de escopo em relação a skills similares
| Skill | Formato | Quando usar |
/abstract | 5 tópicos em markdown, sem visual | Triagem rápida, leitura em 30 s |
/paper-review | Leitura crítica: metodologia, pontos fortes e fracos | Decidir se o paper sustenta uma citação |
/papers | Lista dos papers da semana sobre um tópico | Descobrir o que saiu, antes de triar |
Exemplos de acionamento
| O usuário diz | O que fazer |
/abstract https://arxiv.org/abs/2504.12345 | web_fetch na URL, extrair 5 tópicos |
/abstract (após mostrar paper na conversa) | Reutilizar conteúdo já lido, não buscar |
| "me dá os pontos principais desse paper" + PDF | Ler PDF, extrair 5 tópicos |
| "resume esse DOI: 10.1038/s41586-026-10675-5" | web_fetch em https://doi.org/10.1038/s41586-026-10675-5 |
| "quais os tópicos desse artigo?" + URL colada | web_fetch na URL, extrair 5 tópicos |
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Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

