systematic-literature-review
The systematic-literature-review Claude Code skill automates end-to-end literature review generation when users explicitly request systematic reviews, literature reviews, related work sections, or literature surveys. It performs multi-source retrieval with automatic query generation, deduplication, semantic relevance scoring (1-10 scale), subtopic grouping, high-priority paper selection, word-budget allocation, expert-mode writing with fixed sections (abstract, introduction, subtopics, discussion, outlook, conclusion), and mandatory PDF and Word export with hard validation of word count and reference count. It supports multilingual output in English, Chinese, Japanese, German, French, and Spanish.
git clone --depth 1 https://github.com/huangwb8/ChineseResearchLaTeX /tmp/systematic-literature-review && cp -r /tmp/systematic-literature-review/skills/systematic-literature-review ~/.claude/skills/systematic-literature-reviewSKILL.md
# Systematic Literature Review
## 与 bensz-collect-bugs 的协作约定
- 当用户环境中出现因本 skill 设计缺陷导致的 bug 时,优先使用 `bensz-collect-bugs` 按规范记录到 `~/.bensz-skills/bugs/`,严禁直接修改用户本地 Claude Code / Codex 中已安装的 skill 源码。
- 若 AI 仍可通过 workaround 继续完成用户任务,应先记录 bug,再继续完成当前任务。
- 当用户明确要求“report bensz skills bugs”等公开上报动作时,调用本地 `gh` 与 `bensz-collect-bugs`,仅上传新增 bug 到 `huangwb8/bensz-bugs`;不要 pull / clone 整个 bug 仓库。
## 定位
- 目标:在一个隔离工作目录内完成“检索 → 去重 → 评分 → 选文 → 写作 → 校验 → PDF/Word 导出”的完整综述流水线。
- 适用:用户明确要系统综述、文献综述、related work、文献调研,并希望得到 LaTeX + BibTeX + PDF/Word 产物。
- 不适用:只想补单条参考文献、只想润色已有正文、只想写普通摘要或与综述无关的文章。
- 最高原则:以最佳可用证据和写作质量完成综述;不确定时说明处理方式,不为赶进度牺牲可信度。
## 输入
最少需要:
1. `{主题}`:一句话主题。
2. 可选范围:时间、语言、研究类型、数据库偏好等。
3. 档位:`Premium` / `Standard` / `Basic`;未指定时读取 `config.yaml` 默认值。
4. 目标字数与参考文献范围:未指定时按 `config.yaml.scoring.default_*_range`。
5. 输出目录或安全化前缀:未指定时使用安全化主题名。
## 输出
默认交付以下核心文件:
- `{主题}_工作条件.md`:输入、检索、评分、选文、结构与校验记录。
- `{主题}_review.tex`:正文唯一 LaTeX 源文件。
- `{主题}_参考文献.bib`:选中文献 BibTeX。
- `word_budget_run{1,2,3}.csv`、`word_budget_final.csv`、`non_cited_budget.csv`:综/述字数预算。
- `{主题}_验证报告.md`:字数、章节、引用一致性等验证结果。
- `{主题}_review.pdf`
- `{主题}_review.docx`
必要中间产物包括:
- `papers*.jsonl`
- `scored_papers.jsonl`
- `selected_papers.jsonl`
- `selection_rationale.yaml`
- 可选 `evidence_cards_{主题}.jsonl`
## 硬约束
- 强制导出 PDF 与 Word;只有明确失败并记录原因时才允许缺失。
- 正文字数与参考文献数必须落在当前档位范围内;可由用户覆盖,默认值以 `config.yaml` 为准。
- 正文固定包含:摘要、引言、至少 1 个子主题段、讨论、展望、结论。
- `\cite{key}` 必须与 BibTeX key 一致;缺失即报错。
- 正文禁止泄露 AI 工作流,例如“检索/去重/评分/选文/字数预算”等元叙事只能写入 `{主题}_工作条件.md`。
- 摘要必须为单段,避免方法学流水账;表格宽度与样式约束见 `references/review-tex-section-templates.md`。
- 不为凑引用而堆砌低分文献;无法确认时优先不改、不引。
## 主流程
### 0. 准备
- 记录主题、档位、字数/参考范围与输出目录。
- 开始前优先阅读:
- `references/ai_query_generation_prompt.md`
- `references/ai_scoring_prompt.md`
- `references/expert-review-writing.md`
- `references/review-tex-section-templates.md`
- 涉及翻译时再读 `references/multilingual-guide.md`
### 1. 多查询检索
- AI 为主题自主规划查询变体,通常 5-15 组。
- 优先用 OpenAlex,必要时按 `config.yaml.search.provider_priority` 自动降级。
- 检索结果写 Search Log;resume 时若 `papers` 路径失效,应清理后重检。
### 2. 去重
- 用 `dedupe_papers.py` 生成去重结果与映射。
- 所有后续流程只读取去重后的候选集。
### 3. AI 评分与数据抽取
- AI 按 `references/ai_scoring_prompt.md` 逐篇阅读标题与摘要,输出 `scored_papers.jsonl`。
- 每篇至少包含:`score`、`subtopic`、`rationale`、`alignment`、`extraction`。
- 评分范围固定为 1-10 分;仅对 `>=5` 分文献分配子主题,避免弱相关论文污染子主题规划。
- 自检分布是否健康:高分约 20-40%,中分 40-60%,低分 10-30%。
### 4. 选文与 Bib 生成
- `select_references.py` 按目标参考范围和高分优先比例选出最终集合。
- 生成 `selected_papers.jsonl`、`references.bib`、`selection_rationale.yaml`。
- Bib 清洗必须保留:大小写无关去重 key、LaTeX 特殊字符转义、缺失字段警告。
- 摘要缺失或过短的条目标记 `do_not_cite`,并在报告中提示摘要覆盖率风险。
### 5. 子主题与配额规划
- AI 基于评分结果规划 3-7 个子主题,并给出段落配额。
- 默认思路:引言约 1.5k、讨论/展望各约 1k、结论约 0.6k,其余分给子主题段。
- 结果写入工作条件与数据抽取表,作为写作锚点。
### 6. 字数预算
- 用 `plan_word_budget.py` 生成 3 份预算 CSV,再汇总为 `word_budget_final.csv`。
- 引用段与无引用段预算均需覆盖;总字数误差必须控制在 `config.yaml.word_budget.tolerance` 内。
### 7. 写作
- 正文章节固定为:摘要、引言、子主题段、讨论、展望、结论。
- 写作前读取 `word_budget_final.csv`,按文献综/述预算组织证据。
- 默认采用单篇引用优先;引用要紧跟所支撑的观点,避免段末堆砌。
- 如需详细写作规范,直接遵循:
- `references/expert-review-writing.md`
- `references/review-tex-section-templates.md`
### 8. 有机扩写与验证
- 若字数不足,只允许在最短或证据不足的子主题段内做增量扩写,不新增子主题,不改原主张和引用。
- 依次运行:
- `validate_counts.py`
- `validate_review_tex.py`
- 可选 `validate_word_budget.py`
- `generate_validation_report.py`
### 9. 导出与多语言
- 通过 `compile_latex_with_bibtex.py` 生成 PDF。
- 通过 `convert_latex_to_word.py` 生成 Word。
- 如用户要求多语言版本,使用 `multi_language.py` 翻译正文并智能编译;失败时保留错误报告与 broken 文件,并优先支持恢复备份。
## 工作目录与文件隔离
- 所有中间文件必须写入 `{work_dir}/.systematic-literature-review/`。
- 最终交付物放在工作目录根部。
- AI 临时脚本必须放到 `{work_dir}/.systematic-literature-review/scripts/`。
- 不要把临时文件写到工作目录根部,不要用绝对路径写 `/tmp/*`,也不要读写其他 run 目录。
- 以环境变量 `SYSTEMATIC_LITERATURE_REVIEW_SCOPE_ROOT` 和 `SYSTEMATIC_LITERATURE_REVIEW_SCRIPTS_DIR` 为准。
## 关键命令
```bash
# 推荐主入口
python3 scripts/run_pipeline.py --topic "{主题}" --runs-root runs
# 旧入口 / resume
python3 scripts/pipeline_runner.py --topic "{主题}" --domain general --work-dir runs/{safe_topic}
python3 scripts/pipeline_runner.py --resume runs/{safe_topic}
# 阶段 3 评分后,从第 4 阶段继续
python3 scripts/pipeline_runner.py --resume runs/{safe_topic} --resume-from 4
```
## 环境与脚本
- 运行环境:Python 3.9+、LaTeX(`xelatex`/`bibtex`)、pandoc。
- 关键脚本:
- 检索:`multi_query_search.py`、`openalex_search.py`
- 去重:`dedupe_papers.py`
- 选文:`select_references.py`、`build_reference_bib_from_papers.py`
- 数据抽取:`update_working_conditions_data_extraction.py`
- 字数预算:`plan_word_budget.py`、`validate_word_budget.py`
- 校验:`validate_counts.py`、`validate_review_tex.py`、`generate_validation_report.py`
- 导出:`compile_latex_with_bibtex.py`、`convert_latex_to_word.py`
## 可选:成本追踪
- 初始化:`python3 systematic-literature-review/scripts/pipeline_cost.py init`
- 抓取定价:`python3 systematic-literature-review/scripts/pipeline_cost.py fetch-prices`
- 记录 token:`pipeline_cost.py log ...`
- 汇总:`pipeline_cost.py summary`
- 所有成本数据写到 `.systematic-literature-review/cost/`
## 参考材料
- `references/ai_query_generation_prompt.md`
- `references/ai_scoring_prompt.md`
- `references/expert-review-writing.md`
- `references/review-tex-section-templates.md`
- `references/multilingual-guide.md`
- `references/development-validation-guide.md`当用户明确要求"核查/优化综述 `{主题}_review.tex` 的正文引用"或"运行 check-review-alignment"时使用。通过宿主 AI 的语义理解逐条核查引用是否与文献内容吻合,只在发现致命性引用错误时对"包含引用的句子"做最小化改写,并复用 `systematic-literature-review` 的渲染脚本输出 PDF/Word。核心原则:不为了改而改,无法确定是否为致命性错误时保留原样并在报告中警告。⚠️ 不适用:用户只是想生成系统综述正文(应使用 systematic-literature-review);用户只是想新增/核对 BibTeX 条目(应使用专门的 bib 管理流程)。
当用户明确要求"填充示例内容""生成示例""补充 LaTeX 示例"时使用。AI 增强版 LaTeX 示例智能生成器,实现 AI 与硬编码的有机融合:AI 做"语义理解"(分析章节主题、推理资源相关性、生成连贯叙述),硬编码做"结构保护"(格式验证、哈希校验、访问控制)。
当用户明确要求"从文件/图片/网页/描述中提取综述主题"或"生成主题+关键词+核心问题结构化输出"时使用。支持文件(PDF/Word/Markdown/Tex)、文件夹、图片、自然语言描述、网页 URL 等多种输入源,自动识别输入类型并提取内容,生成可直接用于 systematic-literature-review 及其他文献综述技能的结构化输出。
当用户明确要求"更新项目指南""同步指南""沉淀洞见到指南"时使用。将对话中新产生的可复用写作洞见实时沉淀到项目指南文件,保持术语口径一致、结构稳定、可检验与可复现。调用时必须指定指南文件路径。
当用户明确要求“LaTeX 模板优化”“样式参数对齐”“像素级比对”“make-latex-model”或旧写法“make_latex_model”,或要把 ChineseResearchLaTeX 里的某个项目做成高质量模板时使用。适配 NSFC / paper / thesis / cv 四条产品线;先依据 packages/ 与 projects/ 的真实分层判断改项目层还是公共包,再用各产品线官方构建入口验收。若必须修改 packages 下公共包,需先生成受影响模板回归计划并完成相关回归;NSFC 专项工具仅在明确属于 NSFC 参数对齐场景时按需使用。
当用户明确要求"写/润色 NSFC 标书摘要""生成中文摘要和英文摘要""把中文摘要翻译成英文摘要"时使用。输出中文、英文两个版本(英文必须是中文的忠实翻译版),同时输出标题建议(1个推荐标题+5个候选标题及理由)。中文摘要默认≤400字符,英文摘要默认≤4000字符。输出方式:将结果写入工作目录下的 `NSFC-ABSTRACTS.md`。⚠️ 不适用:用户只想翻译一段与标书无关的通用文本(应直接翻译);用户只想写立项依据/研究内容/研究基础正文(应使用对应 nsfc 系列 skill)。
当用户明确要求“写/生成 NSFC 预算说明书”“写预算说明”“生成 budget.tex / budget.pdf”“写国自然预算 justification”时使用。基于用户标书正文或补充材料,输出一份可提交的预算说明书 LaTeX 项目并渲染 `budget.pdf`。若用户未指定工作目录,必须暂停并先要求其指定。⚠️ 不适用:用户只是想了解预算原则;用户仅要预算表数字而不写说明书;或用户是 2026 青年 A/B/C 默认包干制且无需预算说明书的场景。
根据 NSFC 标书正文内容,结合申请代码推荐库,为你给出 5 组申请代码1/2(主/次)推荐与理由;输出到 NSFC-CODE-vYYYYMMDDHHmm.md(只读,不修改标书)