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文献自动搜索与整理 Skill\r

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功能目的\r

\r 针对用户给定的研究主题，自动搜索 PubMed（NCBI E-utilities，无需 API Key）与 Semantic Scholar（免费 REST API，无需 Key）两大数据库，提取每篇文献的核心信息，并整理为结构化表格，包含：文献标题、关键词、链接、摘要、研究变量的概念定义、操作性定义（测量工具）等。\r \r ---\r \r

触发条件（Trigger Conditions）\r

\r 当用户出现以下任一意图时，立即启用此 Skill：\r \r 中文触发词：\r

• 帮我搜索 / 查找 / 找 XX 主题的文献\r
• 做一个文献综述 / 文献检索\r
• 整理 XX 相关的研究论文\r
• 文献搜索，主题是 XX\r
• 帮我找关于 XX 的学术文章\r
• XX 的研究变量是什么 / 操作性定义是什么\r
• 搜索 PubMed / Semantic Scholar 文献\r
• 搜索心理学 / 医学 / 生命科学文献\r \r English trigger phrases:\r
• "search literature on [topic]"\r
• "find papers / articles about [topic]"\r
• "literature review on [topic]"\r
• "search PubMed / Semantic Scholar for [topic]"\r
• "organize papers into a table"\r
• "what are the research variables / operational definitions in studies on [topic]"\r \r ---\r \r

执行工作流（Workflow）\r

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Step 1 — 确认搜索参数\r

\r If the query is unclear, ask the user:\r

• 研究主题（必填）：具体关键词或研究问题\r
• 时间范围（默认近 10 年）\r
• 文献数量（默认每个数据库 10–15 篇）\r
• API 密钥（可选）：WoS / Springer 密钥；无密钥则使用 Semantic Scholar 免费备用通道\r \r 建议澄清提示（中文）：\r

"请告诉我：① 具体研究主题或关键词；② 时间范围（默认近10年）；③ 需要多少篇？如有 Web of Science 或 Springer API 密钥请提供，没有也可以用免费通道搜索。"\r \r ---\r \r

Step 2 — 搜索文献\r

\r PubMed 和 Semantic Scholar 均无需 API Key，直接运行附带脚本即可。\r \r

并行搜索：PubMed + Semantic Scholar（推荐）\r

\r 使用托管 Python 运行时并行运行两个脚本：\r \r PubMed（NCBI E-utilities，无需 Key）：\r

"C:\Users\refresh\.workbuddy\binaries\python\versions\3.13.12\python.exe" \\r
  "C:/Users/refresh/.workbuddy/skills/psych-literature-search/scripts/search_pubmed.py" \\r
  --query "[TOPIC]" --max 30\r
```\r
\r
**Semantic Scholar（免费 REST API，无需 Key）：**\r
```bash\r
"C:\Users\refresh\.workbuddy\binaries\python\versions\3.13.12\python.exe" \\r
  "C:/Users/refresh/.workbuddy/skills/psych-literature-search/scripts/search_semantic.py" \\r
  --query "[TOPIC]" --max 30\r
```\r
\r
两个脚本并行运行；解析 JSON 输出，每个返回 `hits` 数组，包含 title, authors, year, journal, doi, abstract, keywords, url, database 字段。\r
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**PubMed 参数说明：**\r
- `--mindate 2015` / `--maxdate 2024`：时间范围过滤\r
- `--email [email protected]`：可选，填写你的邮箱以符合 NCBI 礼仪要求\r
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**Semantic Scholar 参数说明：**\r
- `--year 2015-2024`：年份过滤\r
- `--venue "Journal Name"`：按期刊/会议过滤\r
- 速率限制：无需 Key 时 100 次/5 分钟，脚本已内置限速（每次请求间隔 6 秒）\r
\r
#### 方案 B：WebFetch 补充（可选）\r
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若脚本执行失败，使用 WebFetch 工具直接调用 API：\r
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**PubMed E-utilities（WebFetch）：**\r
```\r
https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi?db=pubmed&term=[URL-ENCODED TOPIC]&retmax=20&sort=relevance&retmode=xml\r
```\r
然后对返回的每个 PMID 调用：\r
```\r
https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/efetch.fcgi?db=pubmed&id=[PMIDs]&retmode=xml\r
```\r
\r
**Semantic Scholar（WebFetch）：**\r
```\r
https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search?query=[URL-ENCODED TOPIC]&fields=title,authors,year,venue,doi,abstract,citationCount,fieldsOfStudy&limit=20\r
```\r
\r
#### 方案 C：WebSearch 兜底\r
\r
如脚本和 WebFetch 均失败，使用 WebSearch：\r
- `"[topic]" pubmed abstract`\r
- `"[topic]" site:semanticscholar.org`\r
- `"[topic]" (site:pubmed.ncbi.nlm.nih.gov OR site:semanticscholar.org)`\r
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### Step 3 — 补充被引次数与文献类型\r
\r
PubMed 结果已包含 `publication_types`（如 "Journal Article", "Review", "Meta-Analysis"）。\r
Semantic Scholar 结果已包含 `citations`（被引次数）和 `influential_citations`（高影响力被引次数）。\r
\r
无需额外脚本调用，直接使用 Step 2 返回的数据即可。\r
\r
**可选**：如需补充期刊水平信息（JCR 分区、影响因子），可运行（需要相应 API 访问权限）：\r
```bash\r
"C:\Users\refresh\.workbuddy\binaries\python\versions\3.13.12\python.exe" \\r
  "C:/Users/refresh/.workbuddy/skills/psych-literature-search/scripts/journal_level.py" \\r
  --journal "[JOURNAL NAME]"\r
```\r
\r
未查询到分区信息时，注明"详见 JCR/Scimago"并附链接：\r
- https://jcr.clarivate.com/jcr/browse-journals\r
- https://www.scimagojr.com/\r
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### Step 4 — 去重与排序\r
\r
1. 按 DOI 合并 PubMed 与 Semantic Scholar 重复记录（标注 `[双库收录]`）\r
2. 排序：① 被引次数降序 ② 发表年份降序\r
3. 保留用户要求数量（默认 15 篇）\r
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\r
### Step 5 — 生成结构化表格\r
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按照 `references/output_templates.md` 中的格式，输出以下内容：\r
\r
**主输出：一体化文献整理表（核心需求）**\r
\r
输出一张包含所有字段的综合表格，列包括：\r
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| 编号 | 标题（含链接） | 关键词 | 摘要（原文） | 摘要（中文） | 研究变量 | 概念定义 | 操作性定义 | 期刊水平 | 被引次数 |\r
|------|-------------|--------|-------------|------------|---------|---------|----------|---------|---------|\r
\r
若一篇文献有多个研究变量，将同一编号的行合并或拆分多行分别描述每个变量。\r
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**辅助四表结构（用于系统化综述报告）：**\r
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- **表一** — 文献概览：标题、作者、年份、期刊、期刊水平、被引、DOI/链接\r
- **表二** — 关键词与摘要：关键词（双语）、摘要原文、摘要中文翻译\r
- **表三** — 研究变量定义表：研究变量、概念定义、操作性定义（测量工具/量表）\r
- **表四** — 研究设计摘要：研究类型、样本量、方法、主要工具、统计方法\r
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**综合分析部分**（可选，系统综述时使用）：\r
- 核心发现（3-5 条，注明文献编号）\r
- 研究方法趋势\r
- 研究空白与未来方向\r
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**APA 7 参考文献列表**\r
\r
详见 `references/output_templates.md` 中的完整模板。\r
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### Step 6 — 交付报告\r
\r
- 在对话中以 Markdown 形式展示表格\r
- 如用户需要文件，写入 `[主题]_文献整理_[日期].md` 到工作区\r
- 可按需提供 Word 兼容格式\r
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## 关键参考文件\r
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- `references/api_reference.md` — PubMed E-utilities 与 Semantic Scholar API 端点、字段映射、速率限制\r
- `references/output_templates.md` — 报告模板与输出格式规则（含所有表格示例）\r
- `scripts/search_pubmed.py` — PubMed 搜索脚本（无需 API Key）\r
- `scripts/search_semantic.py` — Semantic Scholar 搜索脚本（无需 API Key）\r
- `scripts/journal_level.py` — 期刊影响因子/分区查询脚本（可选）\r
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## 重要注意事项\r
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- **链接格式**：对每篇文献，优先使用 `https://doi.org/[DOI]` 作为标准链接；无 DOI 时使用 PubMed 链接或 Semantic Scholar 链接。\r
- **关键词处理**：若文献未显式列出关键词，从摘要和主题标签中推断 3–6 个关键词，用 `(推断)` 标注。双语格式：英文原词 + 中文翻译，如 `cognitive empathy（认知共情）`。\r
- **研究变量定义提取规则**：\r
  - 实证研究：列出所有被测量的核心变量（自变量、因变量、中间变量），分别给出概念定义（理论定义）和操作性定义（具体测量工具、量表名称、题目数量、计分方式）。\r
  - 综述/元分析：列出所综述的主要构念及其测量方式的范围。\r
  - 若文献未显式给出概念定义，从摘要和背景中推断，标注 `(推断)`。\r
  - 尽量包含信度信息（如 Cronbach's α）。\r
- **摘要翻译**：英文摘要提供完整中文翻译（非摘要摘要）；超过 300 词时先压缩至约 200 词再翻译。\r
- **研究领域范围**：默认搜索覆盖所有学科，若用户明确心理学主题，在 PubMed 中可加 MeSH 限定词，在 Semantic Scholar 中加 `fieldsOfStudy:Psychology` 过滤。\r
- **摘要缺失处理**：标注 `[摘要不可获取，请查阅原文]`。\r
- **中文主题**：若主题为中文，先翻译为英文再检索，并在报告中注明翻译。\r
- **伦理约束**：不尝试下载或访问全文 PDF；仅通过官方 API 获取元数据和摘要。\r
- **API 密钥安全**：不在最终报告中打印或记录 API 密钥。\r