前言¶
让通用模型帮你做文献综述，通常会遇到三类问题。第一类是编造：给你一段看起来很像样的文献列表，点进去发现期刊、作者、年份对不上，或者根本不存在。第二类是过度推断：把”相关性”说成”因果”，把小样本结果说成普遍结论。第三类是过程不可回溯：输出是一长段散文，你没法判断哪一句来自哪一篇原文。
下面介绍的这个 Skill 就是针对这三点设计的。它不承诺”自动出论文”，而是把重心放在证据的结构化和标注上，并明确要求不虚构文献、数据或研究结论。
这是什么¶
东方天意｜科研文献与证据分析技能，是一个以证据为中心的科研支持技能，发布在 SkillHub 上。
- 名称：东方天意｜科研文献与证据分析技能
- 坐标：
@org-ekt13cme/academic-researcher - 版本：1.0.0
- 来源：enterprise（企业）
- 分类：professional
- 发布者：东方天意-科研skill
- 页面数据（2026-10-30 抓取）：评分 100000，下载 6315 次，安装 0 次
发布方”东方天意”依托天意云（dftianyi.com）开展业务。据官方介绍，天意云定位为 AI 云、科研云、生信云方向的科研平台，属于国家级科技型企业、广东省创新型企业，获得政府引导基金投资，官方口径称已服务 10W + 客户、与 500 + 高校及单位合作、完成 5000 + 项目交付、汇聚 100 + 生态成员，产品线包括 AI 工具、科研绘图、生信服务器、科学计算服务器、生信流程定制、数据库网站开发、软件开发，以及 PubMed 批量下载、科研云盘等工具。
需要说明的是，以上数字均来自发布方在 SkillHub 页面上的自我介绍，本文未做独立核验。
核心能力¶
按官方简介，该技能的能力覆盖五个方向：
- 文献检索与综述
- 论文解读
- 方法学评价
- 研究缺口识别
- 学术写作
与这五个方向配套的是三条设计要求，这也是它和普通”帮我查文献”提示词的区别：
- 来源可核查：每一处引用都要能回到原始文献，而不是靠模型记忆生成
- 过程可追溯：从检索条件到证据提取，中间步骤留痕，便于人工复核
- 结论不过度推断：输出要区分证据强度，不把推测包装成结论
同时它明确写了一条硬约束：严格避免虚构文献、数据或研究结论。这意味着当你要求它补充参考文献时，它应该拒绝编造，而不是硬凑。
安装与启用¶
SkillHub 页面给出的标识信息如下：
坐标：@org-ekt13cme/academic-researcher
名称：东方天意｜科研文献与证据分析技能
版本：1.0.0
分类：professional
来源：enterprise
requires_api_key：false
requires_api_key: false 说明该技能不需要绑定外部付费 API 的密钥，这一点对成本控制有帮助。
关于安装方式，需要如实说明：本次抓取中，SkillHub 页面（https://www.skillhub.cn/skills/org-ekt13cme/academic-researcher）和官方地址（https://api.skillhub.cn/org-ekt13cme/academic-researcher）均无法访问，页面上也未能核实到可直接复制的安装命令、Skill 文件下载链接或针对 Cursor / Codex CLI / Claude Code 的差异化接入步骤。因此本文不给出任何未经验证的命令，请以 SkillHub 页面实际展示的导入指引为准。
可以确认的是，它遵循通用的 SKILL.md 技能描述格式，即通过一个技能说明文件定义能力边界和工作方式。
怎么用¶
官方资料没有给出可直接复现的示例代码，因此下面按任务类型说明用法，而不是给出命令。
1、文献检索与综述。把你的研究问题拆成可检索的关键词和限定条件交给它，要求它按”来源可核查”的方式组织输出。适合的形态是：先给检索策略，再给命中文献列表（含标题、作者、年份、来源），最后给综述正文。拿到后请逐条点回原文，确认每篇文献真实存在。
2、论文解读。粘贴单篇文献的原文或摘要，让它解释研究设计、数据和结论。它应当区分论文中明确写到的内容和需要推测的内容。
3、方法学评价。针对研究设计提问，例如样本量、对照设置、统计方法是否支撑其结论。这类输出的价值取决于它能否指出方法学上的弱点，而不是复述摘要。
4、研究缺口识别。在已有综述基础上问”还有哪些没解决的问题”，要求它把缺口按证据状态分类，而不是泛泛地说”未来研究可进一步探索”。
5、学术写作。让它起草或改写学术文本，同时保留引用标注。写初稿可以，但不要让它代替你完成论证责任。
输出纪律：三类结论要分开¶
这个 Skill 最值得借鉴的设计，是要求把结论分成三类，写在输出里而不是藏在行文里：
- 已证实发现：有文献直接支撑的陈述，应能指回具体来源
- 合理解释：基于证据的推断，属于作者判断，应标明是解释而非事实
- 仍待验证的问题：尚未被现有证据回答，需要进一步研究
实际操作时，可以让它在输出末尾单独给一个”待验证问题”小节。如果它把三类混在一起写，提示它拆开重写，这个要求本身就能显著降低过度推断的概率。
适用场景与限制¶
适合的场景：需要把分散的多项研究整理成结构化证据的个人或小团队，尤其是课题选题、开题、综述初稿阶段；也适合需要对某篇论文做方法学审读的场合。
需要留意的限制：
- 安装数为 0，下载量 6315 次，社区验证还很少，缺少公开的第三方使用反馈可以佐证效果
- 评分 100000 是页面展示值，属于平台计分口径，不等于独立评测结论；另一次抓取显示 98154 分、6147 次下载，两个数字来自同一页面的不同快照
- 来源为 enterprise，发布方同时经营科研云、生信服务器和绘图等付费业务，使用时应把技能本身和其商业产品分开评估
- 官方简介中的平台数据（10W + 客户、500 + 高校、5000 + 项目）均为发布方自述，未经本文核验
- 它不做数据库检索本身，PubMed 批量下载是发布方另一个工具的能力，不等于这个 Skill 内置了检索通道
- 生成的参考文献必须逐条人工核对，”严格避免虚构文献”是它的设计约束，但不是百分之百的保证
结尾¶
这个 Skill 的价值不在于替你写综述，而在于把”证据从哪来、结论有多强、哪里还没验证”这三件事落到输出结构里。如果你正被模型编造文献的问题困扰，可以用它先跑一轮，重点看它是否守住了”不虚构”这条线。
官方地址：https://api.skillhub.cn/org-ekt13cme/academic-researcher
SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/org-ekt13cme/academic-researcher
