萬方檢索skill:用 OpenAlex 做論文檢索與文獻綜述

萬方檢索skill 是 SkillHub 上的學術檢索 Skill,簡介指向 OpenAlex API(免費、無需 Key),支持按主題/作者/DOI 查論文、結構化元數據、引用鏈分析與自動文獻綜述。文章說明其與萬方商業庫的區別,給出 SkillHub CLI 與 scholar-search、literature-review 腳本示例,並提醒安裝前核對官方頁可用性。

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科研智能體碩博教研助手:把文獻綜述到投稿的結構化輔導裝進 Agent Skill

科研智能體碩博教研助手(@kunlungrowth/edu-research-agent,v1.0.0)由崑崙增長在 SkillHub 發佈,面向研究生與高校教研人員,提供文獻綜述框架、選題與研究問題凝練、研究設計 checklist、IMRaD 寫作框架與投稿選刊思路;無需 API Key。文章說明 Skill 定位、核心能力與觸發詞,並依據 SkillHub 官方安裝文檔給出 CLI 檢查、安裝命令及各客戶端 skills 目錄示例,附可復現的對話式用法示例與學術誠信邊界。

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BGPT 論文檢索:用 MCP 拿全文結構化實驗數據

BGPT 論文檢索是 SkillHub 上的 knowledge-management 類 Skill(v1.0.0,智雨科技發佈),引導配置 BGPT 遠程 MCP,調用 search_papers 檢索科學論文並返回 25 個以上結構化字段(方法、結果、樣本量、質量評分、結論等)。文章說明 skillhub 安裝路徑、Claude 的 MCP 配置、典型查詢示例,以及免費額度與付費規則,適合文獻綜述與證據表場景。

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醫學文獻綜述助手:用 PICO、PRISMA 與 GRADE 組織循證文獻工作流

醫學文獻綜述助手是 SkillHub 社區 Skill(@user_f37e97ba/medical-literature-review,v1.0.0),面向系統評價與循證綜述場景。Skill 將 PICO 結構化、多數據庫檢索記錄、PRISMA 篩選、RoB/NOS 等質量評價與 GRADE 分級寫入固定流程,輸出標準 Markdown 綜述,並附帶 validate.sh 與 literature-analyzer.py。無需 API Key。本文說明定位、核心能力、skillhub 安裝命令(含 Cursor/Claude/Codex 目錄)、示例輸入與使用邊界。

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學術研究全流程(academic-research):從檢索到寫作的 Agent Skill

學術研究全流程(academic-research)是 SkillHub 社區 Skill,版本 1.0.0,將論文檢索、文獻綜述、統計分析與學術寫作串成一條 Agent 工作流。本文基於官方簡介與安裝文檔,說明定位、四項能力、skillhub 安裝命令及 Cursor/Claude Code/Codex 的 skills 目錄,並給出分階段對話用法與社區來源、無強制 API Key 等注意點。

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中文論文寫作:在 Agent 裏按材料起草、改寫與審閱

介紹 SkillHub 社區 Skill「中文論文寫作」(@user_f3d82da7/chinese-academic-writing-assistant,v0.1.9)。說明其依據作者材料與授權來源協助起草、改寫、審閱中文論文、開題報告與文獻綜述,並覈對論證與引用;涵蓋 skillhub CLI 安裝、Cursor/Claude Code/Codex 的 skills 目錄差異,以及典型使用步驟與合規注意。

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論文降重降AI工具(管理類):在 Agent 裏做學術改寫降重

SkillHub 社區技能 @user_09cf1a59/paper-deweight-fd(v1.4.0)面向論文降重與 AIGC 痕跡改寫,通過同義詞替換、句式變換、文獻綜述模板等方法處理段落,不提供查重檢測。本文說明其定位、核心能力、skillhub CLI 安裝命令、Cursor 等客戶端 skills 目錄配置,以及典型對話式用法與學術合規注意點。

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dsh-notebook-studio:DSH 側邊欄中的 PDF 文獻綜述與報告生成插件

dsh-notebook-studio 是 DeepSeek Harness 的插件,專爲文獻綜述與報告生成設計。該插件支持上傳最多 30 篇文本 PDF,利用大模型進行關鍵信息提取、研究設計輔助及帶頁碼引用的綜述生成。用戶可輸出 DOCX、PDF 報告或 PPTX 演示文稿,並能通過 `studio_search` 功能在聊天中驗證引用來源。插件支持後臺運行、多模型選擇及自定義字體排版,適合研究人員快速梳理文獻,但僅限單用戶使用且不支持 OCR。

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dsh-paper-survey:文獻綜述 Agent

DeepSeek Harness (DSH) 插件 `dsh-paper-survey` 將文獻綜述流程標準化,通過“解讀→確認→生成”的流程解決內容偏離問題。該插件包含論文解讀、流程編排及 PPT 生成三個核心 Skill,在用戶確認後輸出符合規範的兩頁結構綜述 PPT。安裝需依賴 Python 和 Node.js 環境。其核心價值在於強制執行用戶確認機制,確保產出內容精準符合預期。

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Z-Asset/ZA_literature:資產定價與機器學習領域的文獻綜述工具

DeepSeek Harness (DSH) 推出 Z-Asset/ZA_literature 插件,旨在打通實證資產定價與機器學習研究流程中的文獻檢索、數據處理、模型訓練、報告撰寫及 PPT 製作等環節。該插件提供文獻綜述、數據評估、模型訓練及文檔生成等核心能力,支持通過命令安裝並在 DSH 會話中按需觸發。它專爲資產定價、橫截面收益預測及深度學習等研究場景設計,依賴特定技能結構,通過 Cordis 運行,以 MIT 許可證開源。

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