用途：判断一个研究想法是否具备足够新颖性，可供新会议或 workshop 论文使用。
主要能力：识别想法的核心贡献、关键技术组件与所属子领域；围绕想法生成定向检索词，检索 Semantic Scholar、arXiv、OpenAlex，并审阅前10条结果摘要；最多进行10轮“检索-评估”循环；在声明新颖前至少完成3轮检索。最终以严格评审标准给出 novel 或 not_novel 二元决定，以及高/中/低置信度、判断依据、最相似论文清单和差异化说明。若判定新颖，还会定位最相似论文、说明差异及所填补的具体空白。
使用方式：脚本可输入研究想法描述、标题或 JSON 文件 $0。自动新颖性检查：
python ~/.claude/skills/idea-generation/scripts/novelty_check.py
--idea "Your research idea description"
--max-rounds 10 --output novelty_report.json
文献检索：
python ~/.claude/skills/deep-research/scripts/search_semantic_scholar.py
--query "relevant search query" --max-results 10
评估提示与标准位于：~/.claude/skills/novelty-assessment/references/assessment-prompts.md
输出为 JSON，包含 decision（novel 或 not_novel）、confidence、justification、most_similar_papers（含 title、year、overlap）与 differentiation。
适用场景：研究立项前的新颖性核验、论文写作前的定位、相关工作总结与差异化论证。其上游技能为 literature-search、deep-research，下游为 idea-generation、research-planning，并参见 related-work-writing。
限制：采用严格批评者设定，认为对现有工作的简单扩展不算新颖；只依据检索到的论文与摘要判断，不能保证穷尽所有先前工作；声明新颖前至少需3轮检索；需关注同期或近期 arXiv 投稿。资料未提供价格、平台要求、成功率或运行环境等具体信息。