systematic-literature-review by huangwb8/chineseresearchlatex
npx skills add https://github.com/huangwb8/chineseresearchlatex --skill 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。
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:
{主题}(一句话,必需)Premium(默认)/Standard/(支持中文:旗舰级/标准级/基础级)广告位招租
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触达数万 AI 开发者,精准高效
Basicconfig.yaml 的默认范围:
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。
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 API 获取候选文献,自动去重合并,写 Search Log。恢复/跳转阶段时,若 papers 路径缺失或不是 .jsonl 文件,自动清理并重新检索。详细查询生成标准见 references/ai_query_generation_prompt.md。
去重 :dedupe_papers.py,输出去重结果与映射。
AI 自主评分 + 数据抽取(一次完成) :
references/ai_scoring_prompt.md 中的完整 Promptpapers_deduped.jsonl 中的标题和摘要subtopic 置空即可),避免低分文献污染后续子主题规划design(研究设计)、key_findings(关键发现)、limitations(局限性),用于生成完整的数据抽取表scored_papers.jsonl,每篇包含:
score(1-10分)subtopic(标签)rationale(评分理由)alignment({task, method, modality}匹配度)extraction({design, key_findings, limitations})references/ai_scoring_prompt.md选文 :select_references.py 按目标参考范围和高分优先比例(默认 60–80%)选出集合,生成 selected_papers.jsonl、references.bib、selection_rationale.yaml;生成 Bib 时大小写无关去重 key,转义未处理的 &,缺失 author/year/journal/doi 用默认值标注后输出警告。若选中文献仍存在摘要缺失/过短,会被标记 do_not_cite 并在校验报告中给出“摘要覆盖率”提示(建议写作时不引用或替换)。
子主题与配额规划(AI 自主) :基于评分结果自动给出 5–7 个子主题,并分配段落配额:引言约 1.5k,讨论/展望各 ~1k,结论 ~0.6k,剩余均分给子主题段(每段 ~1.8–2.2k,随目标总字数自动缩放),写入工作条件与数据抽取表,作为扩写锚点。
综/述字数预算 :plan_word_budget.py 基于选文与大纲生成 3 份字数预算 CSV(列:文献ID、大纲、综字数、述字数,允许无引用大纲行文献ID为空),对齐均值形成 word_budget_final.csv,输出无引用汇总 non_cited_budget.csv,并校验总字数与目标差值 ≤5%。
写作 :资深领域专家风格自由写作,固定章节:摘要、引言、子主题段落(数量自定但遵循配额)、讨论、展望、结论。写作前读取 word_budget_final.csv,引用段按文献综/述预算写,无引用段按空 ID 行预算写;引用使用 \cite{key},正文源为 {topic}_review.tex。
内容分离约束(防止 AI 流程泄露) :
* **综述正文** `{topic}_review.tex` 必须**仅聚焦领域知识** ,禁止出现任何"AI工作流程"描述
* **禁止在正文出现的内容** :
* ❌ "本综述基于 X 条初检文献、去重后 Y 条、最终保留 Z 篇"
* ❌ "方法学上,本综述按照'检索→去重→评分→选文→写作'的管线执行"
* ❌ 任何提及"检索"、"去重"、"相关性评分"、"选文"、"字数预算"等元操作的描述
* **上述信息应放在** :`{主题}_工作条件.md` 的相应章节(Search Log、Relevance Scoring & Selection 等)
* **目标** :让读者感受不到这是 AI 生成的综述,完全符合传统学术综述惯例
* **验证** :写作完成后运行 `scripts/validate_no_process_leakage.py` 检查是否有流程泄露
引用分布约束(重要 - 强制执行) :
* **单篇引用优先原则** :约 70% 的引用应为单篇 `\cite{key}` 格式
* **单篇引用场景** (优先使用):
* 引用具体方法、结果、数字时:"Zhang 等人使用 ResNet-50 达到 95% 准确率\cite{Zhang2020}。"
* 逐篇对比研究时:"ResNet 表现优异\cite{He2016}。DenseNet 进一步提升性能\cite{Huang2017}。"
* 引用核心观点或理论时:"注意力机制能够帮助模型聚焦于关键区域\cite{Wang2021}。"
* **小组引用场景** (限制使用,约 25%):
* 对比并列研究时,且需明确说明各文献的差异化贡献:"方法 A 在 X 方面优于方法 B\cite{Paper1,Paper2},其中 Paper1 采用...,Paper2 采用..."
* 引用互补证据时,且分别说明各文献的独立贡献
* **禁止模式** :
* ❌ "陈述观点 + 堆砌 2-3 篇文献":"多项研究表明\cite{Paper1,Paper2,Paper3}。"
* ❌ 单次引用 >4 个 key(<5% 情况,仅限综述性陈述)
* **验证要求** :写作完成后运行 `scripts/validate_citation_distribution.py --verbose`,如单篇引用 <65% 必须修正
* 详见 `references/expert-review-writing.md` 的"引用分布约束"章节
8. 有机扩写 + 校验与导出 :若 validate_counts.py 判定字数不足,则仅在最短/缺证据的子主题段内按配额进行"增量扩写"(保持原主张与引用不变,只补证据/局限/衔接),补后再跑校验;validate_review_tex.py 对章节/引用大小写不敏感且提供可解释提示;如有 word_budget_final.csv 可选跑 validate_word_budget.py;通过后 compile_latex_with_bibtex.py 自动回退/同步模板与 .bst 后生成 PDF,convert_latex_to_word.py 生成 Word。
多语言翻译与编译(可选) :如果用户指定了目标语言(如"日语综述"、"德语综述"):
multi_language.py 处理全流程(语言检测、翻译、编译)\cite{key} 引用和 LaTeX 结构{topic}_review.tex.bak{topic}_review.tex--auto-restore 自动回滚到编译前备份,或手动用 --restore 恢复备份references/multilingual-guide.md| 类型 | 文件 | 说明 |
|---|---|---|
| 工作条件 | {主题}_工作条件.md | 记录输入、检索/日志、评分与选文依据、写作结构、校验结果 |
| 正文 LaTeX | {主题}_review.tex | 摘要/引言/子主题段落/讨论/展望/结论,\cite{key} |
| 参考文献 | {主题}_参考文献.bib | 选中文献 BibTeX |
| 字数预算 CSV | word_budget_run{1,2,3}.csv / word_budget_final.csv / non_cited_budget.csv | 综/述字数预算(70% 引用段 + 30% 无引用段,空 ID 行表示无引用大纲) |
| 验证报告 | {主题}_验证报告.md | 字数/引用/章节/引用一致性验证结果汇总 |
{主题}_review.pdf | 由 LaTeX 渲染 | |
| Word | {主题}_review.docx | 由 LaTeX + BibTeX 导出 |
config.yaml.validation.words.{min,max}(可命令行覆盖)
config.yaml.validation.references.{min,max}
.bst:使用 TEXINPUTS/BSTINPUTS 环境变量引用 latex-template/ 目录,不再复制模板文件到工作目录(v3.5 优化);可用 config.yaml.latex.template_path_override 或 CLI --template 覆盖。若 .bst 文件缺失,编译将直接报错(v3.6 优化)。doi 与 url(例如 url 为 OpenAlex),PDF 参考文献默认优先显示 https://doi.org/{doi};BibTeX 仍保留原始 url 便于追溯。.aux、.bbl、.blg、.log、.out、.toc 等 LaTeX 中间文件(v3.6 优化);如需保留用于调试,可使用 --keep-aux 参数。&/%/_/#/$ 等常见 LaTeX 特殊字符,大小写无关去重 key,并为缺失 author/year/journal/doi 填充默认值且输出警告。papers 路径会清理并重新检索,避免把目录当文件。plan_word_budget.py 自动生成 3 份 run CSV、均值版 word_budget_final.csv,并输出无引用汇总;validate_word_budget.py 可选检查列/覆盖率/总字数误差。{主题}_验证报告.md,汇总字数/引用/章节/引用一致性验证结果,便于事后审查和追溯。config.yaml:search.abstract_enrichment.enabled 控制),默认执行时机为 config.yaml:search.abstract_enrichment.stage=post_selection(只对 selected_papers 补齐,生成 selected_papers_enriched_{主题}.jsonl),避免检索阶段对候选库做全局补齐导致慢与 cache/api 膨胀;如需切回检索阶段补齐:将 stage 设为 search 或对 openalex_search.py 显式 --enrich-abstracts。详见 scripts/multi_source_abstract.py。evidence_cards_{主题}.jsonl(字段压缩 + 摘要截断),用于写作时“先压缩再写作”,降低上下文占用(配置:config.yaml:writing.evidence_cards.*)。config.yaml:cache.api.enabled=true),默认 mode=minimal(不缓存 OpenAlex 原始分页响应,避免 cache/api 文件爆炸);需要更强可复现性时可设为 mode=full。validate_counts.py 与 validate_review_tex.py;不足则只对最短段循环 1–2 次,避免全局灌水。说明 :这是一个完全可选的功能,用于追踪文献综述项目中的 Token 使用和费用。它不会影响文献综述的核心流程。
python3 systematic-literature-review/scripts/pipeline_cost.py init
只需运行 :
python3 systematic-literature-review/scripts/pipeline_cost.py fetch-prices
AI 将自动 (在技能环境中):
scripts/pipeline_cost.yaml在关键步骤后记录 Token 使用:
python3 systematic-literature-review/scripts/pipeline_cost.py log \
--tool <工具名称> \
--model <模型名称> \
--in <输入tokens> \
--out <输出tokens> \
--step "<步骤描述>"
示例:
python3 systematic-literature-review/scripts/pipeline_cost.py log \
--tool "Task" \
--model "claude-opus-4-5" \
--in 12345 \
--out 6789 \
--step "文献检索"
# 整个项目统计
python3 systematic-literature-review/scripts/pipeline_cost.py summary
# 当前会话统计
python3 systematic-literature-review/scripts/pipeline_cost.py summary --type session
# 只看 token,不看费用
python3 systematic-literature-review/scripts/pipeline_cost.py summary --no-cost
所有成本追踪数据存储在项目目录的 .systematic-literature-review/cost/ 下:
token_usage.csv:Token 使用记录price_config.yaml:模型价格配置(从技能级复制)在 config.yaml 中配置成本追踪:
cost_tracking:
enabled: true # 启用/禁用
model_providers: # 关注的模型商
- OpenAI
- Anthropic
- 智谱清言
price_cache_max_days: 30 # 价格有效期(天)
currency_rates:
USD_TO_CNY: 7.2 # 汇率
0_setup → 1_search → 2_dedupe → 3_score → 4_select → 4.5_word_budget → 5_write → 6_validate → 7_export{topic}/{topic} 异常嵌套目录):python scripts/run_pipeline.py --topic "{主题}" --runs-root runspython scripts/pipeline_runner.py --topic "{主题}" --domain general --work-dir runs/{safe_topic}python scripts/pipeline_runner.py --resume runs/{safe_topic}⚠️ 重要说明:阶段3 AI 评分需要 Skill 交互模式
references/ai_scoring_prompt.md 中的 Prompt 评分papers_deduped.jsonl,逐篇评分并输出 scored_papers.jsonl--resume-from 4 继续后续阶段{work_dir}/.systematic-literature-review/ 目录内{topic}_ 为前缀){work_dir}/.systematic-literature-review/scripts/import os
from pathlib import Path
work_dir = Path(os.environ["SYSTEMATIC_LITERATURE_REVIEW_SCOPE_ROOT"])
scripts_dir_env = os.environ.get("SYSTEMATIC_LITERATURE_REVIEW_SCRIPTS_DIR")
scripts_dir = Path(scripts_dir_env) if scripts_dir_env else (work_dir / ".systematic-literature-review" / "scripts")
artifacts_dir = work_dir / ".systematic-literature-review" / "artifacts"
# ✅ 正确:使用相对路径拼接
output_path = artifacts_dir / "results.json"
temp_script = scripts_dir / "temp_analysis.py"
# ❌ 错误:直接使用相对路径(可能污染其他目录)
output_path = Path("results.json")
# ❌ 错误:使用绝对路径(破坏隔离)
output_path = Path("/tmp/results.json")
/tmp/temp.txt)写入临时文件SYSTEMATIC_LITERATURE_REVIEW_SCOPE_ROOT 获取工作目录SYSTEMATIC_LITERATURE_REVIEW_SCRIPTS_DIR 获取临时脚本目录pip install -r requirements.txtmulti_query_search.py、openalex_search.pydedupe_papers.pyselect_references.py、build_reference_bib_from_papers.pyupdate_working_conditions_data_extraction.pyplan_word_budget.py、validate_word_budget.pyvalidate_counts.py、validate_review_tex.pygenerate_validation_report.py(v3.3 新增)compile_latex_with_bibtex.py、convert_latex_to_word.py摘要格式约束 (写作前必须遵守): "摘要必须是单一段落 ,字数 200–250 字,按'背景→核心发现/趋势→挑战→展望'的结构写作。 禁止出现'本综述基于 X 条文献'、'最终保留 Z 篇'等 AI 流程泄露描述。 详见 references/expert-review-writing.md 的'摘要格式说明'章节。"
表格样式约束 (写作前必须遵守): "使用 longtable 或 tabular 环境时,列宽必须基于 \\textwidth 按比例分配(所有比例之和 ≤ 1.0)。 禁止使用固定 p{} 列宽(如 p{8.9cm}),避免在不同边距/版芯下溢出。 示例:
\\begin{longtable}{p{0.14\\textwidth} p{0.48\\textwidth} p{0.22\\textwidth} p{0.16\\textwidth}}
... \end{longtable}
详见 references/review-tex-section-templates.md 的'表格样式最佳实践'章节。"
AI 评分与子主题分组 (阶段3): 使用 references/ai_scoring_prompt.md 中的标准评分流程,逐篇阅读文献并打 1-10 分,同时分配子主题标签。完成后运行质量自检,确保分数分布合理(高分20-40%、中分40-60%、低分10-30%)。
子主题与配额规划 (阶段5): "基于评分结果,自动给出 3-7 个子主题 (硬性约束),并分配段落配额:引言 ~1.5k,讨论/展望各 ~1k,结论 ~0.6k,剩余均分给子主题段(每段 ~1.8–2.2k,随目标总字数自动缩放)。
子主题合并原则(避免过度细分) :
* 相似方法合并:如 CNN/Transformer/集成学习 → '深度学习模型架构'
* 相关任务合并:如分割/检测/分类 → '核心诊断任务'
* 学习策略合并:如迁移学习/弱监督/数据增强 → '高级学习策略'
* 禁止创建 10+ 个子主题 section
* 每个子主题至少应有 5 篇支撑文献
返回子主题列表、每段目标字数,并写入工作条件与数据抽取表。"
有机扩写 (校验不足时,针对最短/缺证据的子主题段): "在『{子主题名}』段内有机扩写,保持原主张和引用不变,只补充 2–3 条具体证据/数字/反例与衔接句;本段目标约 {目标字数} 字,当前不足 {差额} 字。原文如下:{原段落全文}"
字数预算 (写作前,引用/无引用兼容): "读取 word_budget_final.csv,列包含:文献ID、大纲、综字数、述字数。引用段按对应文献的综/述字数预算写作;无引用段(文献ID 为空行,如摘要/展望/结论)按该行预算控制长度,可合并叙述但需尊重总字数配额。"
缩略词规范 (写作前必须遵守): "首次出现专有名词时,使用'中文(英文全称,英文缩写)'格式,后续可直接使用英文缩写。 示例:'免疫检查点抑制剂(Immune checkpoint inhibitor,ICI)'、'卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)'。 常见缩略词如 DNA、RNA、CT、MRI、AI 等可直接使用,无需首次全称展开。 详见 references/expert-review-writing.md 的'写作要点'章节。"
内容分离约束 (写作前必须遵守,防止 AI 流程泄露): "综述正文必须完全聚焦领域知识 ,禁止出现任何'AI工作流程'描述。具体禁止:❌ 在摘要中写'本综述基于 X 条初检文献、去重后 Y 条、最终保留 Z 篇';❌ 在引言中写'方法学上,本综述按照检索→去重→评分→选文→写作的管线执行';❌ 任何提及'检索、去重、相关性评分、选文、字数预算'等元操作的描述。这些方法学信息应放在 {主题}_工作条件.md 中。目标是让读者感受不到这是 AI 生成的综述,完全符合传统学术综述惯例。详见 references/expert-review-writing.md 的'内容分离原则'章节。"
引用分布与位置约束 (写作前必须遵守): "引用必须紧跟着它所支持的观点 ,而非堆积在段落末尾。
写作节奏 :
1. 提出观点 → 立即引用 \cite{key} → 继续下一个观点 → 再次引用
2. 避免先写完整个段落,最后一次性加所有引用
单篇引用优先 (约占 70%):
* 引用具体方法/结果/数字时:「作者 + 方法 + 结果 + \cite{key}」
* 逐篇对比时:「观点 A + \cite{key1}。观点 B + \cite{key2}。」
* 禁止使用「多项研究表明\cite{key1,key2,key3}」模式(除非前面已逐个引用过)
小组引用 (约占 25%):
* 仅用于对比并列研究时,且必须明确说明各文献的差异化贡献
段末堆砌 (<20% 情况):
* 仅用于段末总结,前提是段落主体已经充分引用并阐述
详见 references/expert-review-writing.md 的'引用位置约束'和'单篇引用优先'章节。"
❌ 禁止模式 1:补充阅读/参见类句子
* 禁止:『本节补充阅读可参见:\cite{...}』
* 禁止:『进一步阅读可参考:\cite{...}』
* 禁止:『相关研究参见:\cite{...}』
* 禁止:任何在段末堆砌引用且不说明具体贡献的『参见』类表述
* 理由:这类句子对读者没有价值,纯粹是『凑字数』的业余行为
❌ 禁止模式 2:模糊的引用堆砌
* 禁止:『多项研究表明\cite{key1,key2,key3}』且前面未逐个引用过
* 禁止:单次引用 >6 个 key(除非是段末总结且段落主体已充分引用)
* 理由:读者无法识别每个观点的具体来源
❌ 禁止模式 3:为达到字数而灌水
* 禁止:添加无实质内容的过渡句、重复表述
* 禁止:为『用完』所有文献而强行引用低分文献
* 理由:专家级综述聚焦证据质量,而非文献数量
✅ 正确做法:引用未充分利用时的处理
* 如果高分文献已充分引用:可以不引用低分文献
* 如果段落完整但字数不足:在段落内补充具体证据/数字/反例(有机扩写)
* 如果确实需要补充背景:拆分为独立子段落,每段 2-5 篇文献
详见 references/expert-review-writing.md 的『写作负面约束』章节。"
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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。
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:
{主题}(一句话,必需)Premium(默认)/Standard/Basic(支持中文:旗舰级/标准级/基础级)config.yaml 的默认范围:
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。
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 API 获取候选文献,自动去重合并,写 Search Log。恢复/跳转阶段时,若 papers 路径缺失或不是 .jsonl 文件,自动清理并重新检索。详细查询生成标准见 references/ai_query_generation_prompt.md。
去重 :dedupe_papers.py,输出去重结果与映射。
AI 自主评分 + 数据抽取(一次完成) :
references/ai_scoring_prompt.md 中的完整 Promptpapers_deduped.jsonl 中的标题和摘要内容分离约束(防止 AI 流程泄露) :
* **综述正文** `{topic}_review.tex` 必须**仅聚焦领域知识** ,禁止出现任何"AI工作流程"描述
* **禁止在正文出现的内容** :
* ❌ "本综述基于 X 条初检文献、去重后 Y 条、最终保留 Z 篇"
* ❌ "方法学上,本综述按照'检索→去重→评分→选文→写作'的管线执行"
* ❌ 任何提及"检索"、"去重"、"相关性评分"、"选文"、"字数预算"等元操作的描述
* **上述信息应放在** :`{主题}_工作条件.md` 的相应章节(Search Log、Relevance Scoring & Selection 等)
* **目标** :让读者感受不到这是 AI 生成的综述,完全符合传统学术综述惯例
* **验证** :写作完成后运行 `scripts/validate_no_process_leakage.py` 检查是否有流程泄露
引用分布约束(重要 - 强制执行) :
* **单篇引用优先原则** :约 70% 的引用应为单篇 `\cite{key}` 格式
* **单篇引用场景** (优先使用):
* 引用具体方法、结果、数字时:"Zhang 等人使用 ResNet-50 达到 95% 准确率\cite{Zhang2020}。"
* 逐篇对比研究时:"ResNet 表现优异\cite{He2016}。DenseNet 进一步提升性能\cite{Huang2017}。"
* 引用核心观点或理论时:"注意力机制能够帮助模型聚焦于关键区域\cite{Wang2021}。"
* **小组引用场景** (限制使用,约 25%):
* 对比并列研究时,且需明确说明各文献的差异化贡献:"方法 A 在 X 方面优于方法 B\cite{Paper1,Paper2},其中 Paper1 采用...,Paper2 采用..."
* 引用互补证据时,且分别说明各文献的独立贡献
* **禁止模式** :
* ❌ "陈述观点 + 堆砌 2-3 篇文献":"多项研究表明\cite{Paper1,Paper2,Paper3}。"
* ❌ 单次引用 >4 个 key(<5% 情况,仅限综述性陈述)
* **验证要求** :写作完成后运行 `scripts/validate_citation_distribution.py --verbose`,如单篇引用 <65% 必须修正
* 详见 `references/expert-review-writing.md` 的"引用分布约束"章节
8. 有机扩写 + 校验与导出 :若 validate_counts.py 判定字数不足,则仅在最短/缺证据的子主题段内按配额进行"增量扩写"(保持原主张与引用不变,只补证据/局限/衔接),补后再跑校验;validate_review_tex.py 对章节/引用大小写不敏感且提供可解释提示;如有 word_budget_final.csv 可选跑 validate_word_budget.py;通过后 compile_latex_with_bibtex.py 自动回退/同步模板与 .bst 后生成 PDF,convert_latex_to_word.py 生成 Word。
多语言翻译与编译(可选) :如果用户指定了目标语言(如"日语综述"、"德语综述"):
multi_language.py 处理全流程(语言检测、翻译、编译)\cite{key} 引用和 LaTeX 结构{topic}_review.tex.bak{topic}_review.tex--auto-restore 自动回滚到编译前备份,或手动用 --restore 恢复备份references/multilingual-guide.md| 类型 | 文件 | 说明 |
|---|---|---|
| 工作条件 | {主题}_工作条件.md | 记录输入、检索/日志、评分与选文依据、写作结构、校验结果 |
| 正文 LaTeX | {主题}_review.tex | 摘要/引言/子主题段落/讨论/展望/结论,\cite{key} |
| 参考文献 | {主题}_参考文献.bib | 选中文献 BibTeX |
| 字数预算 CSV | word_budget_run{1,2,3}.csv / word_budget_final.csv / |
config.yaml.validation.words.{min,max}(可命令行覆盖)
config.yaml.validation.references.{min,max}
.bst:使用 TEXINPUTS/BSTINPUTS 环境变量引用 latex-template/ 目录,不再复制模板文件到工作目录(v3.5 优化);可用 config.yaml.latex.template_path_override 或 CLI --template 覆盖。若 .bst 文件缺失,编译将直接报错(v3.6 优化)。doi 与 url(例如 url 为 OpenAlex),PDF 参考文献默认优先显示 https://doi.org/{doi};BibTeX 仍保留原始 便于追溯。validate_counts.py 与 validate_review_tex.py;不足则只对最短段循环 1–2 次,避免全局灌水。说明 :这是一个完全可选的功能,用于追踪文献综述项目中的 Token 使用和费用。它不会影响文献综述的核心流程。
python3 systematic-literature-review/scripts/pipeline_cost.py init
只需运行 :
python3 systematic-literature-review/scripts/pipeline_cost.py fetch-prices
AI 将自动 (在技能环境中):
scripts/pipeline_cost.yaml在关键步骤后记录 Token 使用:
python3 systematic-literature-review/scripts/pipeline_cost.py log \
--tool <工具名称> \
--model <模型名称> \
--in <输入tokens> \
--out <输出tokens> \
--step "<步骤描述>"
示例:
python3 systematic-literature-review/scripts/pipeline_cost.py log \
--tool "Task" \
--model "claude-opus-4-5" \
--in 12345 \
--out 6789 \
--step "文献检索"
# 整个项目统计
python3 systematic-literature-review/scripts/pipeline_cost.py summary
# 当前会话统计
python3 systematic-literature-review/scripts/pipeline_cost.py summary --type session
# 只看 token,不看费用
python3 systematic-literature-review/scripts/pipeline_cost.py summary --no-cost
所有成本追踪数据存储在项目目录的 .systematic-literature-review/cost/ 下:
token_usage.csv:Token 使用记录price_config.yaml:模型价格配置(从技能级复制)在 config.yaml 中配置成本追踪:
cost_tracking:
enabled: true # 启用/禁用
model_providers: # 关注的模型商
- OpenAI
- Anthropic
- 智谱清言
price_cache_max_days: 30 # 价格有效期(天)
currency_rates:
USD_TO_CNY: 7.2 # 汇率
0_setup → 1_search → 2_dedupe → 3_score → 4_select → 4.5_word_budget → 5_write → 6_validate → 7_export{topic}/{topic} 异常嵌套目录):python scripts/run_pipeline.py --topic "{主题}" --runs-root runspython scripts/pipeline_runner.py --topic "{主题}" --domain general --work-dir runs/{safe_topic}python scripts/pipeline_runner.py --resume runs/{safe_topic}⚠️ 重要说明:阶段3 AI 评分需要 Skill 交互模式
references/ai_scoring_prompt.md 中的 Prompt 评分papers_deduped.jsonl,逐篇评分并输出 scored_papers.jsonl--resume-from 4 继续后续阶段{work_dir}/.systematic-literature-review/ 目录内{topic}_ 为前缀){work_dir}/.systematic-literature-review/scripts/import os
from pathlib import Path
work_dir = Path(os.environ["SYSTEMATIC_LITERATURE_REVIEW_SCOPE_ROOT"])
scripts_dir_env = os.environ.get("SYSTEMATIC_LITERATURE_REVIEW_SCRIPTS_DIR")
scripts_dir = Path(scripts_dir_env) if scripts_dir_env else (work_dir / ".systematic-literature-review" / "scripts")
artifacts_dir = work_dir / ".systematic-literature-review" / "artifacts"
# ✅ 正确:使用相对路径拼接
output_path = artifacts_dir / "results.json"
temp_script = scripts_dir / "temp_analysis.py"
# ❌ 错误:直接使用相对路径(可能污染其他目录)
output_path = Path("results.json")
# ❌ 错误:使用绝对路径(破坏隔离)
output_path = Path("/tmp/results.json")
/tmp/temp.txt)写入临时文件SYSTEMATIC_LITERATURE_REVIEW_SCOPE_ROOT 获取工作目录SYSTEMATIC_LITERATURE_REVIEW_SCRIPTS_DIR 获取临时脚本目录pip install -r requirements.txtmulti_query_search.py、openalex_search.pydedupe_papers.pyselect_references.py、build_reference_bib_from_papers.pyupdate_working_conditions_data_extraction.pyplan_word_budget.py、validate_word_budget.py摘要格式约束 (写作前必须遵守): "摘要必须是单一段落 ,字数 200–250 字,按'背景→核心发现/趋势→挑战→展望'的结构写作。 禁止出现'本综述基于 X 条文献'、'最终保留 Z 篇'等 AI 流程泄露描述。 详见 references/expert-review-writing.md 的'摘要格式说明'章节。"
表格样式约束 (写作前必须遵守): "使用 longtable 或 tabular 环境时,列宽必须基于 \\textwidth 按比例分配(所有比例之和 ≤ 1.0)。 禁止使用固定 p{} 列宽(如 p{8.9cm}),避免在不同边距/版芯下溢出。 示例:
\\begin{longtable}{p{0.14\\textwidth} p{0.48\\textwidth} p{0.22\\textwidth} p{0.16\\textwidth}}
... \end{longtable}
详见 references/review-tex-section-templates.md 的'表格样式最佳实践'章节。"
AI 评分与子主题分组 (阶段3): 使用 references/ai_scoring_prompt.md 中的标准评分流程,逐篇阅读文献并打 1-10 分,同时分配子主题标签。完成后运行质量自检,确保分数分布合理(高分20-40%、中分40-60%、低分10-30%)。
子主题与配额规划 (阶段5): "基于评分结果,自动给出 3-7 个子主题 (硬性约束),并分配段落配额:引言 ~1.5k,讨论/展望各 ~1k,结论 ~0.6k,剩余均分给子主题段(每段 ~1.8–2.2k,随目标总字数自动缩放)。
子主题合并原则(避免过度细分) :
* 相似方法合并:如 CNN/Transformer/集成学习 → '深度学习模型架构'
* 相关任务合并:如分割/检测/分类 → '核心诊断任务'
* 学习策略合并:如迁移学习/弱监督/数据增强 → '高级学习策略'
* 禁止创建 10+ 个子主题 section
* 每个子主题至少应有 5 篇支撑文献
返回子主题列表、每段目标字数,并写入工作条件与数据抽取表。"
有机扩写 (校验不足时,针对最短/缺证据的子主题段): "在『{子主题名}』段内有机扩写,保持原主张和引用不变,只补充 2–3 条具体证据/数字/反例与衔接句;本段目标约 {目标字数} 字,当前不足 {差额} 字。原文如下:{原段落全文}"
字数预算 (写作前,引用/无引用兼容): "读取 word_budget_final.csv,列包含:文献ID、大纲、综字数、述字数。引用段按对应文献的综/述字数预算写作;无引用段(文献ID 为空行,如摘要/展望/结论)按该行预算控制长度,可合并叙述但需尊重总字数配额。"
缩略词规范 (写作前必须遵守): "首次出现专有名词时,使用'中文(英文全称,英文缩写)'格式,后续可直接使用英文缩写。 示例:'免疫检查点抑制剂(Immune checkpoint inhibitor,ICI)'、'卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)'。 常见缩略词如 DNA、RNA、CT、MRI、AI 等可直接使用,无需首次全称展开。 详见 references/expert-review-writing.md 的'写作要点'章节。"
内容分离约束 (写作前必须遵守,防止 AI 流程泄露): "综述正文必须完全聚焦领域知识 ,禁止出现任何'AI工作流程'描述。具体禁止:❌ 在摘要中写'本综述基于 X 条初检文献、去重后 Y 条、最终保留 Z 篇';❌ 在引言中写'方法学上,本综述按照检索→去重→评分→选文→写作的管线执行';❌ 任何提及'检索、去重、相关性评分、选文、字数预算'等元操作的描述。这些方法学信息应放在 {主题}_工作条件.md 中。目标是让读者感受不到这是 AI 生成的综述,完全符合传统学术综述惯例。详见 references/expert-review-writing.md 的'内容分离原则'章节。"
引用分布与位置约束 (写作前必须遵守): "引用必须紧跟着它所支持的观点 ,而非堆积在段落末尾。
写作节奏 :
1. 提出观点 → 立即引用 \cite{key} → 继续下一个观点 → 再次引用
2. 避免先写完整个段落,最后一次性加所有引用
单篇引用优先 (约占 70%):
* 引用具体方法/结果/数字时:「作者 + 方法 + 结果 + \cite{key}」
* 逐篇对比时:「观点 A + \cite{key1}。观点 B + \cite{key2}。」
* 禁止使用「多项研究表明\cite{key1,key2,key3}」模式(除非前面已逐个引用过)
小组引用 (约占 25%):
* 仅用于对比并列研究时,且必须明确说明各文献的差异化贡献
段末堆砌 (<20% 情况):
* 仅用于段末总结,前提是段落主体已经充分引用并阐述
详见 references/expert-review-writing.md 的'引用位置约束'和'单篇引用优先'章节。"
❌ 禁止模式 1:补充阅读/参见类句子
* 禁止:『本节补充阅读可参见:\cite{...}』
* 禁止:『进一步阅读可参考:\cite{...}』
* 禁止:『相关研究参见:\cite{...}』
* 禁止:任何在段末堆砌引用且不说明具体贡献的『参见』类表述
* 理由:这类句子对读者没有价值,纯粹是『凑字数』的业余行为
❌ 禁止模式 2:模糊的引用堆砌
* 禁止:『多项研究表明\cite{key1,key2,key3}』且前面未逐个引用过
* 禁止:单次引用 >6 个 key(除非是段末总结且段落主体已充分引用)
* 理由:读者无法识别每个观点的具体来源
❌ 禁止模式 3:为达到字数而灌水
* 禁止:添加无实质内容的过渡句、重复表述
* 禁止:为『用完』所有文献而强行引用低分文献
* 理由:专家级综述聚焦证据质量,而非文献数量
✅ 正确做法:引用未充分利用时的处理
* 如果高分文献已充分引用:可以不引用低分文献
* 如果段落完整但字数不足:在段落内补充具体证据/数字/反例(有机扩写)
* 如果确实需要补充背景:拆分为独立子段落,每段 2-5 篇文献
详见 references/expert-review-writing.md 的『写作负面约束』章节。"
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subtopic 置空即可),避免低分文献污染后续子主题规划design(研究设计)、key_findings(关键发现)、limitations(局限性),用于生成完整的数据抽取表scored_papers.jsonl,每篇包含:
score(1-10分)subtopic(标签)rationale(评分理由)alignment({task, method, modality}匹配度)extraction({design, key_findings, limitations})references/ai_scoring_prompt.md选文 :select_references.py 按目标参考范围和高分优先比例(默认 60–80%)选出集合,生成 selected_papers.jsonl、references.bib、selection_rationale.yaml;生成 Bib 时大小写无关去重 key,转义未处理的 &,缺失 author/year/journal/doi 用默认值标注后输出警告。若选中文献仍存在摘要缺失/过短,会被标记 do_not_cite 并在校验报告中给出“摘要覆盖率”提示(建议写作时不引用或替换)。
子主题与配额规划(AI 自主) :基于评分结果自动给出 5–7 个子主题,并分配段落配额:引言约 1.5k,讨论/展望各 ~1k,结论 ~0.6k,剩余均分给子主题段(每段 ~1.8–2.2k,随目标总字数自动缩放),写入工作条件与数据抽取表,作为扩写锚点。
综/述字数预算 :plan_word_budget.py 基于选文与大纲生成 3 份字数预算 CSV(列:文献ID、大纲、综字数、述字数,允许无引用大纲行文献ID为空),对齐均值形成 word_budget_final.csv,输出无引用汇总 non_cited_budget.csv,并校验总字数与目标差值 ≤5%。
写作 :资深领域专家风格自由写作,固定章节:摘要、引言、子主题段落(数量自定但遵循配额)、讨论、展望、结论。写作前读取 word_budget_final.csv,引用段按文献综/述预算写,无引用段按空 ID 行预算写;引用使用 \cite{key},正文源为 {topic}_review.tex。
non_cited_budget.csv| 综/述字数预算(70% 引用段 + 30% 无引用段,空 ID 行表示无引用大纲) |
| 验证报告 | {主题}_验证报告.md | 字数/引用/章节/引用一致性验证结果汇总 |
{主题}_review.pdf | 由 LaTeX 渲染 |
| Word | {主题}_review.docx | 由 LaTeX + BibTeX 导出 |
url.aux、.bbl、.blg、.log、.out、.toc 等 LaTeX 中间文件(v3.6 优化);如需保留用于调试,可使用 --keep-aux 参数。&/%/_/#/$ 等常见 LaTeX 特殊字符,大小写无关去重 key,并为缺失 author/year/journal/doi 填充默认值且输出警告。papers 路径会清理并重新检索,避免把目录当文件。plan_word_budget.py 自动生成 3 份 run CSV、均值版 word_budget_final.csv,并输出无引用汇总;validate_word_budget.py 可选检查列/覆盖率/总字数误差。{主题}_验证报告.md,汇总字数/引用/章节/引用一致性验证结果,便于事后审查和追溯。config.yaml:search.abstract_enrichment.enabled 控制),默认执行时机为 config.yaml:search.abstract_enrichment.stage=post_selection(只对 selected_papers 补齐,生成 selected_papers_enriched_{主题}.jsonl),避免检索阶段对候选库做全局补齐导致慢与 cache/api 膨胀;如需切回检索阶段补齐:将 stage 设为 search 或对 openalex_search.py 显式 --enrich-abstracts。详见 scripts/multi_source_abstract.py。evidence_cards_{主题}.jsonl(字段压缩 + 摘要截断),用于写作时“先压缩再写作”,降低上下文占用(配置:config.yaml:writing.evidence_cards.*)。config.yaml:cache.api.enabled=true),默认 mode=minimal(不缓存 OpenAlex 原始分页响应,避免 cache/api 文件爆炸);需要更强可复现性时可设为 mode=full。validate_counts.py、validate_review_tex.pygenerate_validation_report.py(v3.3 新增)compile_latex_with_bibtex.py、convert_latex_to_word.py