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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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SKILL.md

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:

InputAção
URL (Nature, arXiv, PubMed, medRxiv...)web_fetch na URL
DOI (10.xxxx/...)web_fetch em https://doi.org/{DOI}
PDF anexadoLer via ferramentas de leitura de arquivo
Texto colado (abstract, trecho)Usar direto do contexto
Já lido na conversa atualReutilizar, 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

SkillFormatoQuando usar
/abstract5 tópicos em markdown, sem visualTriagem rápida, leitura em 30 s
/paper-reviewLeitura crítica: metodologia, pontos fortes e fracosDecidir se o paper sustenta uma citação
/papersLista dos papers da semana sobre um tópicoDescobrir o que saiu, antes de triar

Exemplos de acionamento

O usuário dizO que fazer
/abstract https://arxiv.org/abs/2504.12345web_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" + PDFLer 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 coladaweb_fetch na URL, extrair 5 tópicos

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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.