Skill: xueylee-dotcom/deep-research-v7 (version 7.0.0)

--- name: deep-research description: 深度研究技能，用于进行领域调研、文献调研、survey研究。当用户说"做一个survey"、"深度研究一下XX"、"文献调研"、"研究一下XX领域的最新进展"、"帮我调研XX"、"学术调研"时自动触发。支持arXiv、PubMed、PMC、Google Scholar等多个数据源，自动下载PDF并解析全文，生成三层报告（执行摘要、验证清单、完整报告）。 --- # Skill: Adaptive Depth Research v6.0 Universal > 版本：6.0.0 > 描述：领域无关 | 配置驱动 | 数据源自适应 | 三层输出 --- ## 🎯 核心设计原则 1. **数据源自适应**：arXiv/PMC 自动下 PDF，付费期刊自动切摘要模式 2. **领域无关**：提取逻辑不依赖特定术语，靠配置驱动 3. **输出分层**：执行摘要 + 验证清单 + 完整报告，各取所需 4. **一次配置，全领域复用** --- ## 📦 架构图 ``` 【配置层】 config/research-config.yaml # 定义领域、关键指标、数据源优先级 ↓ 【检索层】(自动分流) ├─ arXiv → 下载 PDF → 全文解析 → 高可信提取 ├─ PMC → 下载 PDF → 全文解析 → 高可信提取 ├─ PubMed → 仅摘要 → 方向性提取 + 标注"需验证" └─ Web → 网页抓取 → 关键结论提取 ↓ 【提取层】(通用 Prompt) prompts/extract-universal.txt # 不依赖领域术语 ↓ 【输出层】(三层报告) ├─ reports/executive-summary.md # 决策者用，≤1 页 ├─ reports/validation-checklist.md # 执行者用，可操作 └─ reports/full-report.md # 审计用，完整溯源 ``` --- ## 🚀 触发命令 ```bash # 完整研究流程 bash scripts/run-research.sh "<主题>" --domain "<领域>" # 示例 bash scripts/run-research.sh "transformer efficiency" --domain "machine learning" bash scripts/run-research.sh "telemedicine cost savings" --domain "healthcare" ``` --- ## 📁 文件结构 ``` skills/deep-research/ ├── SKILL.md ├── config/ │ └── research-config.yaml # 领域配置 ├── prompts/ │ ├── extract-universal.txt # 通用提取Prompt │ ├── cluster-cards.txt # 卡片聚类 │ └── write-brief.txt # 主题简报 ├── templates/ │ ├── executive-summary.md # 执行摘要模板 │ ├── validation-checklist.md # 验证清单模板 │ └── full-report.md # 完整报告模板 └── scripts/ ├── run-research.sh # 完整研究流程 ├── fetch-and-extract.sh # 自动分流提取 ├── extract-from-pdf.py # PDF解析 └── check-sourcing.sh # 溯源验证 ``` --- ## 🔧 配置说明 ### 修改研究领域 编辑 `config/research-config.yaml`: ```yaml research_domain: "your_domain_here" key_metrics: performance: - accuracy - AUC - F1 # 添加你的指标... ``` --- ## 📊 三层输出说明 ### 1. 执行摘要 (executive-summary.md) - **受众**：决策者 - **长度**：≤1页 - **内容**： - 核心结论（已验证 vs 待验证） - 可直接行动 - 需验证后行动 ### 2. 验证清单 (validation-checklist.md) - **受众**：执行者 - **格式**：操作导向 - **内容**： - 缺失指标汇总表 - 具体验证路径 - 通用验证方法 ### 3. 完整报告 (full-report.md) - **受众**：审计/存档 - **内容**： - 方法论说明 - 已验证结论 + 证据 - 待验证线索 - 战略建议（短/中/长期） - 完整卡片索引 --- ## 🎯 执行流程 ### Step 1: 检索 ```bash # 自动检索 arXiv + PubMed bash scripts/run-research.sh "<主题>" ``` ### Step 2: 提取 ```bash # 自动分流提取 bash scripts/fetch-and-extract.sh <source_url> # 或手动提取 python3 scripts/extract-from-pdf.py card-001 "<pdf_url>" ``` ### Step 3: 验证 ```bash # 溯源检查 bash scripts/check-sourcing.sh reports/full-report.md sources/ ``` ### Step 4: 生成报告 三层报告自动生成在 `reports/` 目录 --- ## ✅ 质量门禁 1. **数据完整度标注**：high/medium/low 2. **缺失指标清单**：每个卡片明确列出 3. **验证路径具体**：可操作，非模糊建议 4. **溯源验证**：所有数据可溯源到卡片 --- ## 📈 v6.0 vs 之前版本 | 维度 | v5.x | v6.0 Universal | |------|------|----------------| | **领域** | 医疗特化 | 领域无关，配置驱动 | | **数据源** | 固定PubMed | 自适应分流 | | **提取** | 依赖医疗术语 | 通用Prompt | | **输出** | 单一报告 | 三层输出 | | **配置** | 硬编码 | YAML配置 | --- ## 💡 用户只需 1. **修改配置**：改 `research_domain` 和 `key_metrics` 2. **运行命令**：`bash scripts/run-research.sh "<主题>"` 3. **阅读摘要**：5分钟了解核心结论 4. **按清单验证**：30分钟补全关键数据 5. **推进决策**：基于验证结果 --- ## 🔑 核心哲学 > **让工具适应人，而不是人适应工具。** > 你专注领域知识和商业决策，工具负责广度扫描、结构化整理、诚实标注。 --- *Skill版本：6.0.0 Universal | 最后更新：2026-03-19* --- ## v7.0 融合版 (2026-03-21) ### 新增能力 **Research Claw 桥接**： - 搜索：arXiv, Google Scholar, PubMed, Semantic Scholar - PDF解析：使用pymupdf - 网页读取：Web Reader Tool ### 使用方法 ```python from scripts.research_claw_bridge import ResearchTools tools = ResearchTools() # 搜索论文 papers = tools.search_papers("LLM agent", max_results=5) # 完整流程（搜索+下载+提取） results = tools.full_research_flow("商保控费") ``` ### 文件 - `scripts/research_claw_bridge.py` - 桥接模块

path: research/LLM-medical-diagnosis-accuracy-comparison-with-human-doctors-and-traditional-systems-2026-03-24/sources/pubmed_papers.json

path: test_url.txt
content: https://arxiv.org/pdf/2504.16770v1.pdf


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