用途：针对给定研究主题（$0，可选$1指定侧重角度）开展系统性的深度文献综述。
主要能力：基于多视角对话提示（STORM）生成3-5个不同视角的专家角色；为每个角色模拟多轮问答，从提问中生成检索词并调用检索脚本获取文献，再基于检索到的论文撰写带内联引用的回答，记录对话轮次，每角色约3-5轮；随后汇总各角色对话为统一知识库，去重、按主题组织并生成大纲，最终写出结构化综述，包含大纲、分节摘要、关键论文汇总表（方法、贡献、局限）以及知识缺口。
使用方式：技能位于 ~/.claude/skills/literature-review/，可参考 references/dialogue-prompts.md（多视角对话提示）与 references/review-workflow.md（综述流程）。检索脚本示例：python ~/.claude/skills/deep-research/scripts/search_semantic_scholar.py --query "topic" --max-results 20；python ~/.claude/skills/literature-search/scripts/search_openalex.py --query "topic" --max-results 20；python ~/.claude/skills/deep-research/scripts/search_arxiv.py --query "topic" --max-results 10。
适用场景：需要跨视角、有引用支撑的学术文献综述与相关研究梳理；上游可衔接 literature-search、deep-research，下游可对接 related-work-writing、research-planning，另见 survey-generation。
限制：每句论断须有检索信息支撑，找不到的信息需明确说明缺口；需广泛引用不同方法并纳入近2-3年论文与奠基性工作，使用形如“Smith et al. [1] propose...”的内联引用。资料未提供收费、价格或平台支持信息。