systematic-review
Structured methodology for comprehensive literature review following PRISMA guidelines. Use during literature search and screening stages.
DeepseekModel
キュレーション済みスキル
品質 優秀 · 90
v1.0.0
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https://deepseekmodel.com/api/download.php?id=aiming-lab-autoresearchclaw-researchclaw-skills-builtin-experiment-systematic-review-skill-md&format=skill
ダウンロード .skill
標準形式。system_prompt と model_config を収録し、任意の Agent で利用可能
.skill ファイルの system_prompt フィールドの実際の内容。
name systematic-review description Structured methodology for comprehensive literature review following PRISMA guidelines. Use during literature search and screening stages. metadata {"category":"experiment","trigger-keywords":"literature,review,survey,related work,prior work","applicable-stages":"3,4,5,6","priority":"3","version":"1.0","author":"researchclaw","references":"Page et al., The PRISMA 2020 statement, BMJ 2021"} Systematic Review Best Practice Follow PRISMA-like methodology for literature search: Define clear inclusion/exclusion criteria BEFORE searching Use multiple databases (Semantic Scholar, arXiv, OpenAlex) Search with both broad and narrow queries Screen by title/abstract first, then full text Extract: method, dataset, metrics, key findings Synthesize gaps and opportunities, not just summaries Prioritize recent (last 2-3 years) high-citation papers Include at least one seminal/foundational paper per sub-topic
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| フィールド | 説明 |
|---|---|
| format | フォーマット識別子（skill/v1） |
| skill_id | スキル固有 ID |
| name | スキル名 |
| version | バージョン |
| description | 説明 |
| category | カテゴリ（配列） |
| trigger_words | トリガーワード |
| tags | タグ |
| source | ソース |
| source_url | ソース URL（本ページ） |
| exported_at | エクスポート日時（ダウンロード毎） |
| system_prompt | システムプロンプト本文 |
| model_config | モデル設定：provider / model / temperature / max_tokens / top_p |
| examples | サンプル |
| install_guide | 各プラットフォームの導入説明（Coze / Dify / Claude / カスタム） |
