scholar-skill
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面向科研工作流的综合学术技能。根据用户给定的研究方向自动提炼中英文关键词,在 PubMed、arXiv、Google Scholar、Europe PMC、OpenAlex、Crossref 等数据库构造各自的高级检索式并检索文献,阅读与总结文献,撰写文献调研报告/综述、SCI 论文(标题/作者单位/摘要/引言/材料方法/结果/讨论/结论/参考文献/图表与附件 caption 等完整结构),以及撰写国自然面上项目、国家重点研发计划等科研项目申请书。当用户请求文献检索、文献调研、科研选题、写综述、文献总结、查文献、文献综述、论文写作、写 SCI 论文、写 manuscript、期刊投稿、撰写或修改项目申请书/申报书(国自然、面上项目、青年基金、重点研发计划)时使用。
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- literature-curator-skillSkill
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- paper-reader-skillSkill
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scholar-skill 使用说明
本技能用于完成"从研究方向到调研报告/项目申请书"的完整科研工作流。核心流程固定为五步,按顺序执行:
- 解析研究方向并提炼关键词
- 按数据库构造高级检索式(检索式格式因库而异,先读对应参考文件)
- 执行检索(运行
scripts/中的脚本) - 阅读与总结文献(筛选、精读、做笔记)
- 撰写交付物(调研报告 / 项目申请书 / SCI 论文,基于
assets/对应工作流的模板)
1. 提炼关键词
从用户给出的研究方向中提取 2~5 组关键词,每组包含:核心概念、方法/技术、数据/对象、应用场景。中英文均需生成,并补充同义词、上下位词与常用缩写。
示例:研究方向"机器学习在肠道微生物组研究中的应用"。
| 组 | 中文 | 英文 |
| 核心概念 | 肠道微生物组 | gut microbiome / gut microbiota / intestinal microbiota |
| 方法 | 机器学习 | machine learning / deep learning / random forest / ML |
| 数据 | 16S rRNA 测序、宏基因组 | 16S rRNA sequencing / metagenomics |
| 应用 | 疾病预测、标志物 | disease prediction / biomarker |
关键词的作用是构造每个数据库的检索式,而非把整段研究描述直接塞给每个数据库。
2. 构造各数据库检索式
不同数据库的高级检索语法差异很大,在构造某个数据库的检索式之前,必须读取 references/文献调研/ 中对应的语法文件,按其中的字段标签、布尔运算符、通配符与示例编写。对应关系如下:
| 数据库 | 脚本内名称 | 何时使用 | 语法参考文件 |
| PubMed | pubmed | 生物医学文献,首选 | references/文献调研/pubmed.md |
| arXiv | arxiv | 预印本、计算机/物理/数学/定量生物 | references/文献调研/arxiv.md |
| Google Scholar | google_scholar | 跨学科补全、灰色文献(接口不稳定) | references/文献调研/google_scholar.md |
| Europe PMC | europepmc | 生物医学全文学术聚合(含预印本) | references/文献调研/europepmc.md |
| OpenAlex | openalex | 大规模跨学科学术图谱、补充引用数据 | references/文献调研/openalex.md |
| Crossref | crossref | DOI 元数据、出版文献补全 | references/文献调研/crossref.md |
检索式构造原则:
- 生物医学方向:
pubmed必查,europepmc建议同时查。 - 计算机/交叉学科方向:
arxiv必查。 - 需要跨学科、快速补全:同时用
openalex与crossref。 google_scholar作为补充;其无官方 API、易触发反爬,失败时不要阻塞流程,改用openalex/crossref补全。- 检索式过宽或过窄时,根据结果数量调整:零结果则放宽(减少 AND 条件、去掉小众同义词);结果过多则收紧(加引号短语、限定年份、限定字段)。
3. 执行检索
统一入口为 scripts/search_papers.py(Python 3.10+,仅用标准库;Google Scholar 需可选安装 scholarly)。常用命令:
# 同一个查询串检索多个数据库
python scripts/search_papers.py --query "gut microbiome AND machine learning" --databases pubmed arxiv europepmc openalex crossref --max-results 10
# 每个数据库使用不同的高级检索式(推荐):写一个 config.json
python scripts/search_papers.py --config search_config.json --format markdownsearch_config.json 示例:
{
"pubmed": "\"gut microbiome\"[tiab] AND (\"machine learning\"[tiab] OR \"deep learning\"[tiab]) AND 2020:2026[dp]",
"arxiv": "cat:q-bio.QM AND (abs:\"gut microbiome\" AND abs:\"machine learning\")",
"europepmc": "TITLE:\"gut microbiome\" AND ABSTRACT:\"machine learning\""
}可直接复制 scripts/search_config.example.json 作为起点。
常用参数:--max-results N(每库条数)、--since YYYY(年份过滤)、--format json|markdown、--output 文件路径、--sort year(按年份倒序)、--no-dedupe(关闭跨库去重)。执行后读取输出,将结果按需汇入后续文档。
需要下载全文精读时:
# 按 arXiv ID 或 URL 或 DOI 下载 PDF
python scripts/download_paper.py --arxiv 2401.01234 --outdir papers/
python scripts/download_paper.py --url https://example.com/paper.pdf --outdir papers/
python scripts/download_paper.py --doi 10.1000/xyz123 --outdir papers/4. 阅读与总结文献
- 先读检索结果中的标题与摘要,剔除无关文献,按主题聚类。
- 对进入精读范围的文献:有全文链接时下载 PDF;本机装有 PDF 处理能力(如
pdf技能)时直接解析文本,否则用摘要与开放获取全文网页。 - 逐篇填写
assets/文献调研/文献阅读笔记模板.md,记录研究问题、方法、数据、主要发现、局限及其与本项目的关系。 - 阅读过程中记录与研究空白、可借鉴方法、可引用结论相关的素材,供调研报告和申请书使用。
5. 撰写调研报告
使用 assets/文献调研/调研报告模板.md 作为骨架,生成结构化 Markdown 调研报告。要求:
- 检索策略透明:列出数据库、检索式、时间范围、各库命中数。
- 现状综述按主题分类,每类给出代表性文献与证据强度。
- 关键文献要有深度解读,不能只罗列标题。
- 分析研究空白与机会,并与用户的研究方向/申请书目标挂钩。
- 参考文献列表规范(GB/T 7714 或目标期刊格式),正文中标注引用序号。
6. 撰写项目申请书
根据目标基金选择模板与参考材料:
| 基金类型 | 参考材料 | 模板 |
| 国自然面上项目 | references/基金写作/国自然面上项目.md | assets/基金写作/国自然面上项目申请书模板.md |
| 国家重点研发计划 | references/基金写作/国家重点研发项目.md | assets/基金写作/国家重点研发项目申请书模板.md |
撰写时:
- 先读对应参考文件了解评审要点与结构,再按模板逐节填写。
- 立项依据/研究现状部分必须与文献调研结果一致,引用真实检索到的文献。
- 创新点、考核指标、研究方案要具体可评估;避免空泛表述与夸大。
- 摘要与关键词放在最后精修,严格符合字数限制。
- 用户未提供个人信息(简历、经费等)时,用占位符标注并提示用户补充。
7. 撰写 SCI 论文
按以下流程撰写完整 SCI 论文(Nature/Science/Cell/Microbiome/ISME Journal 等通用):
- 确定目标期刊,读取
references/论文写作/期刊投稿指南/<期刊>.md(若有);无论有无本地文件,都联网核对官网最新投稿指南,把差异更新回该期刊文件;没有对应文件时新建。 - 读
references/论文写作/sci-paper-writing.md,理解各分节的通用写作逻辑(标题/作者与单位/摘要/引言/材料方法/结果/讨论/结论/参考文献/正文图表/附件图表)。 - 用
assets/论文写作/SCI论文模板.md组织全文,逐节填写:- 标题页:题目、作者与单位、共同第一作者
†与共同通讯作者*标注、通讯邮箱; - 摘要(一段式或结构化,按期刊);引言(漏斗结构);材料与方法(可复现性);结果(按图组织);讨论;结论;参考文献;
- 正文图/表 caption(首句结论性标题 + 方法要点)与附件图/表 caption(Fig. S1、Table S1,完整同规格)。
- 标题页:题目、作者与单位、共同第一作者
- 按期刊差异调整格式:字数、章节编号(如 Microbiome 的 Background/Methods/Results/Discussion/Conclusions)、摘要类型、参考文献样式(编号制或作者-年份制)、补充材料形式(Supplementary / Extended Data / Additional files)。
- 交叉核对:正文引用与参考文献一一对应;图表编号连续;数据/代码可用性与伦理声明齐全;语言与术语统一。
8. 交付规范
- 默认交付 Markdown 文件,保存到用户指定目录;未指定时保存到当前工作目录。
- 文件名使用"主题+文档类型+日期",如
肠道微生物组机器学习-调研报告-2026-08-05.md。 - 引用格式保持一致;DOI 与链接必须可点击、真实。
- 报告/申请书完成后,简要列出:检索了哪些库、共获得/采用多少篇文献、哪些章节需要用户补充信息。
资源索引
scholar-skill/
├── SKILL.md # 技能入口与工作流
├── agents/openai.yaml # 界面元数据
├── scripts/ # 检索与下载脚本
│ ├── search_papers.py
│ ├── download_paper.py
│ ├── search_config.example.json
│ └── requirements.txt
├── references/
│ ├── 文献调研/ # 各数据库高级检索语法
│ │ ├── pubmed.md
│ │ ├── arxiv.md
│ │ ├── europepmc.md
│ │ ├── openalex.md
│ │ ├── crossref.md
│ │ └── google_scholar.md
│ ├── 基金写作/ # 基金申报指南
│ │ ├── 国自然面上项目.md
│ │ └── 国家重点研发项目.md
│ └── 论文写作/
│ ├── sci-paper-writing.md # SCI 论文分节写作逻辑
│ └── 期刊投稿指南/ # nature / science / cell / microbiome / isme-journal
└── assets/
├── 文献调研/ # 调研报告、文献阅读笔记模板
├── 基金写作/ # 国自然、重点研发申请书模板
└── 论文写作/ # SCI 论文模板文献调研工作流:references/文献调研/(构造检索式前必读)+ scripts/(执行检索与下载)+ assets/文献调研/(调研报告、阅读笔记模板)。
基金写作工作流:references/基金写作/(申报指南)+ assets/基金写作/(申请书模板)。
SCI 论文写作工作流:references/论文写作/sci-paper-writing.md(分节逻辑)+ references/论文写作/期刊投稿指南/(按期刊读取,缺期刊时联网核对官网后新增同名文件)+ assets/论文写作/SCI论文模板.md。
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Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
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.

