用途
literature-review 是一个用于查找、筛选、综合和引用学术或技术文献的技能。当任务涉及构建系统化、范围性或叙述性文献综述，梳理某一研究问题的最新进展，发现研究空白、矛盾或未来工作方向，为论文或报告准备带引用的背景章节，或比较同行评审论文、预印本、专利和技术报告中的证据时，可使用该技能。
综述类型
该技能区分四种综述类型：
- 叙述性综述：广泛综合，适合初步了解方向。
- 范围综述：梳理概念、方法和证据空白。
- 系统综述：预定义协议、可复现检索、明确筛选与排除标准。
- 元分析：系统综述加定量效应聚合。
技能建议询问用户所需的严谨程度。若未指定，探索性工作默认使用范围综述，发表或临床主张默认使用系统综述。
工作流程
1. 定义问题
将提示转化为可检索的研究问题。临床或生物医学工作使用 PICO：人群、干预或暴露、对照、结局。技术工作使用：系统或领域、方法或干预、比较基线、评估指标。
2. 规划检索
在收集来源前创建检索协议，包括：检索的数据库、日期范围、语言、出版类型、纳入标准、排除标准、精确检索字符串。
最小可用数据库集合：
- PubMed：生物医学与生命科学文献。
- arXiv：计算机科学、数学、物理、定量生物学及预印本。
- Semantic Scholar 或 Crossref：广泛学术发现。
- 相关领域特定来源，如临床试验注册库、专利数据库、标准机构或官方技术文档。
3. 检索并记录证据
维护检索日志以保证综述可复现，记录字段包括：数据库、检索日期、查询语句、过滤器、结果数、导出方式。原始 ID、URL、DOI、摘要和笔记应与最终文稿分开保存。
4. 去重
按以下顺序去重：DOI、PMID 或 arXiv ID、精确标题、规范化标题加第一作者和年份。记录移除的重复数量。
5. 筛选来源
分阶段筛选：标题、摘要、全文。系统化工作需记录排除原因，如人群错误、干预错误、结局错误、非原始研究、重复、全文不可得、超出日期范围。
6. 提取数据
使用结构化提取表，字段包括：研究、设计、人群/数据、方法、对照、结局、关键发现、局限性。技术论文还需包含数据集、基准、指标、基线和可复现性说明。
7. 综合
按主题而非逐篇总结来组织证据。可用的综合视角包括：最强证据、冲突证据、方法学弱点、人群或数据集限制、时效性与重复验证、实践意义、未解答的问题。按置信度区分主张：高置信度（多来源重复验证的高质量证据）、中置信度（合理但受样本、方法或时效限制）、低置信度（早期、推测性、单一来源或测量薄弱）。
8. 验证引用
最终定稿前：验证 DOI、PMID、arXiv ID 或官方 URL；检查作者姓名和出版年份；不得为论文未提出的主张引用该论文；将预印本标记为预印本；区分综述与原始证据。
输出模板
输出包含以下部分：标题、生成日期、综述类型、检索窗口、数据库、研究问题、检索策略、纳入与排除标准、证据摘要、主题综合、空白与局限、参考文献、检索日志。
常见陷阱
- 不要将检索片段当作证据。
- 不要在不加标注的情况下混合预印本、综述和原始研究。
- 不要遗漏负面或冲突发现。
- 不要在没有可复现协议的情况下声称达到系统综述的严谨度。
- 除非范围明确限定于单一数据库，否则不要用单一数据库支撑广泛主张。
适用场景
适用于学术研究、生物医学、技术领域的文献综述构建、研究现状梳理、研究空白发现、带引用背景章节撰写，以及跨来源证据比较。
限制
该技能为工作流指导，不提供具体数据库访问权限或自动检索功能。实际检索、筛选和引用验证需由使用者执行。关于收费、价格、平台支持等信息，资料中暂未提供。