agentsclimarketplace

Literature review

Skill turntuptechnologies-ai/skills/skills/literature-review

特定テーマの学術論文・先行研究を調べてまとめるとき。「論文調査して」「先行研究を整理」「この分野の文献レビュー」等で使う。複数の学術ソースから論文を検索・選別し、各論文の貢献・手法・結果を抽出して引用付きでレビューに合成し、研究ギャップを示す。From its SKILL.md

Install
npx -y skills add turntuptechnologies-ai/skills --skill literature-review

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

One thing to look at

  • 1 stars1 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.

SKILL.md

4.0 KB, ~1.5k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it

論文調査(literature-review)

あるテーマの先行研究を体系的に調べ、引用付きのレビューに合成する。

検索・出典取得・主張の検証は deep-research Skill のエンジンに委ねてよい。 本 Skill はそこに「学術向けの型」(使うソース・選別基準・抽出項目・合成構成)を足すもの。

使うソース

  • arXiv — プレプリント(CS/物理/数学等)
  • Semantic Scholar(API 無料)— 横断検索・被引用数・参照グラフ
  • OpenAlex(API 無料)— 論文・著者・会場のメタデータ
  • Crossref — DOI・書誌情報の確定
  • 必要に応じて会議録・ジャーナルの一次情報、一般 Web 検索

手順

  1. スコープを確定する — テーマ / 期間(例: 直近5年)/ 分野・会場 / 深さ(俯瞰か網羅か)/ 言語。曖昧なら確認する。
  2. 多源で検索する — 上記ソースを横断。検索クエリ(キーワード・著者・引用追跡)を記録して再現可能にする。
  3. 選別する — 関連度と品質で絞る。査読の有無、被引用数、新しさ、一次研究か総説か、撤回の有無を見る。プレプリントは「未査読」と明記。
  4. 各論文を抽出する — 論文ごとに 問題設定 / 手法・データ / 主要な結果 / 限界・前提 / 書誌(著者・年・会場・DOI/arXiv ID) を整理。
  5. 合成する — 個別要約の列挙で終わらせない。テーマ別の整理・年代的な発展・合意点と対立点・未解決の研究ギャップを論じる。
  6. 引用を整える — 本文の主張に出典を紐づける。論文執筆用途なら BibTeX を出力する。

ルール・コツ

  • 存在しない論文・引用を作らない。 タイトル・著者・DOI は実在を必ず裏取りする(→ deep-research の検証)。記憶だけで引用しない。
  • 一次情報を優先。 二次的な要約より原論文を当たる。数値・主張は原文で確認する。
  • プレプリント/撤回論文/査読済みを区別して明記する。
  • 検索の網羅性に限界がある場合は、その旨と探索範囲(使ったソース・クエリ・期間)を明記する(黙って打ち切らない)。
  • 出力は「俯瞰表 + 物語的な合成 + ギャップ」の構成。俯瞰表はこの列で揃える:
| 論文(著者, 年) | 会場/種別 | 問題設定 | 手法・データ | 主要な結果 | 限界・前提 | DOI/arXiv |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Smith+ 2024 | USENIX Sec(査読済) | ... | ... | ... | ... | 10.xxxx/... |
| Doe+ 2025 | arXiv(プレプリント・未査読) | ... | ... | ... | ... | 2501.xxxxx |

補足

  • 社名・内部情報・未公開データを混ぜない。公開済みの一次文献に基づく。
  • 市場・製品の調査は market-research、ライブラリ選定は library-eval を使う。

完了条件

以下を全て満たしたら完了。満たせない項目があれば、黙って省略せず理由を報告する。

  • スコープ(テーマ/期間/深さ)を確定してから検索した
  • 使ったソースと検索クエリを記録・報告した(再現可能)
  • 引用した全論文の実在を確認した(タイトル・著者・DOI/arXiv ID。記憶だけの引用ゼロ)
  • プレプリント / 査読済みを区別して明記した
  • 出力に「俯瞰表 + 合成(テーマ/年代/対立点) + 研究ギャップ」が含まれ、探索範囲の限界を明記した

What ships with it

Read from the repository

Just SKILL.md. No reference files, no scripts.

Keep looking

Skills are one crate of 325,949. Ordering is by how many stacks a row turns up in, so the top of any crate is what has actually been picked rather than what has the most stars.