research-idea
当用户提供研究资料、项目背景、实验结果、论文草稿、PR/仓库信息或自然语言线索,希望在文献调查基础上提出科学问题、凝练可证伪假设、寻找创新点或判断研究想法价值时使用。先建立研究脉络 map,再由多 agent 生成候选,并通过 Premium 查新和独立审查打磨。⚠️ 不适用:用户只需要完整实验方案/分析计划(优先 research-plan)、只要写文献综述正文(优先 research-literature-review)、或只要不需要文献依据的普通头脑风暴。
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name research-idea description 当用户提供研究资料、项目背景、实验结果、论文草稿、PR/仓库信息或自然语言线索,希望在文献调查基础上提出科学问题、凝练可证伪假设、寻找创新点或判断研究想法价值时使用。先建立研究脉络 map,再由多 agent 生成候选,并通过 Premium 查新和独立审查打磨。⚠️ 不适用:用户只需要完整实验方案/分析计划(优先 research-plan)、只要写文献综述正文(优先 research-literature-review)、或只要不需要文献依据的普通头脑风暴。 metadata {"author":"Bensz Conan"} Research Idea 把任意资料转化为领域文献证据、研究脉络 map,以及多个高价值、可查新、可证伪的“科学问题-科学假设”候选,并选出最值得推进的一对。候选生成不得脱离前置文献调查,不能由 AI 仅凭资料臆造。 与相邻 skill 的边界: research-topic-extractor :只负责把资料提炼成可检索主题。 research-literature-radar :先发现并筛选经典、前沿和重要论文,形成候选文献池。 research-literature-interpretation :逐篇解读入选论文,提取问题、机制、证据、边界和可迁移启发。 research-literature-review :负责 Premium 查新和证据综述。 parallel-vibe :负责默认 3 轮串行独立审查与打磨。 research-plan :在已有科学问题和假设后,才用于实验设计或分析计划。 输入 必需:任意资料或信息,如文本、文件、文件夹、URL、论文线索、实验现象、代码仓库或 PR 背景。 可选: 输出路径:用户指定时遵从;未指定时放在 ./docs/ideas/ 。 工作区:用户指定时遵从;未指定时为当前工作目录下 .bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/research-idea/ 。 轮次:默认 3 轮;用户指定时遵从。 流程 输入 按用户请求和配置文件提供必要输入;缺失信息应明确列出并停止依赖该输入的步骤。 执行步骤 初始化与资料归纳 运行 scripts/init_workspace.py 创建隐藏工作区和 manifest。 读取资料,只把摘要、结构化事实和必要引用写入隐藏工作区。 用 research-topic-extractor 生成主题、5-10 个英文关键词、2-5 个核心问题;保存为 theme/theme.json ,字段为 topic 、 keywords 、 core_questions 。 文献调查与解读(候选生成前置) 调用 research-literature-radar ,根据 theme/theme.json 获取领域内重要、经典、前沿和具有启发性的论文。优先获取公开 PDF 正文;若无法获得 PDF,允许使用题目、摘要和可核验元数据,但必须标记证据深度不足。 将雷达结果及其 provenance 保存到 research-literature-radar/ ,至少记录论文稳定 ID、题目、年份、来源、PDF/摘要可用性、入选理由和未覆盖风险。雷达失败或没有达到最低证据量时,不得直接生成候选,应先报告并停止后续依赖步骤。 对入选论文调用 research-literature-interpretation ,采用并行子 agent 分批执行: 一个子 agent 只负责一篇论文,独立读取该论文的 provenance 与可用正文/摘要,并将结果写入 research-literature-interpretation/ 下独立的论文目录。 同时运行的解读子 agent 最多 3 个(不含负责调度与汇总的主 agent);入选论文超过 3 篇时按批次排队,上一批全部完成(或记录失败)后再启动下一批。 本阶段不再嵌套启动额外的并行解读 agent;若单篇需要补证据或定向复核,由该子 agent 在自身任务内完成,不能突破全局并发上限。 主 agent 汇总所有成功解读,并保留每篇论文的失败/证据不足状态;任何论文未完成时不得把研究脉络 map 标记为完整。 PDF 可用时优先基于全文;只有摘要时,解读必须收缩到摘要支持的范围,不得补写全文结论。 基于全部解读建立 research-map/research-map.md (或等价结构化文件)。研究脉络 map 必须呈现:时间顺序、关键问题演化、代表性方法/机制、证据转折、争议与失败边界、尚未闭合的知识缺口、不同研究线之间的连接,以及每个判断对应的论文锚点。它是候选生成的必需输入,不是最终报告中的装饰性综述。 基于研究脉络 map 的初始候选 将用户资料摘要、 theme/theme.json 、研究雷达摘要、论文解读摘要和 research-map 作为共同背景,调用 parallel-vibe 一次性启动多个独立 agent 进行初始 brainstorming;默认使用 n=3 ,用户可指定数量。各 agent 必须独立提出并论证候选,不得互相读取草稿或把同一候选改写成多个版本。汇总时去重并保留分歧,最终形成 3-7 个候选。每个候选必须包含: 科学问题:明确研究对象、机制/关系/边界条件。 可证伪假设:能被实验、数据或观察推翻。 关键预测:如果假设成立,应观察到什么。 反证路径:什么结果会推翻假设。 初始价值判断:新颖性、重要性、可行性和风险。 候选必须明确指出它来自研究脉络 map 的哪个缺口、转折或矛盾,并给出至少一个支持该推理的论文锚点。若 map 证据不足,先补充雷达/解读,不得用“常识”填空。 避免只写宽泛主题,例如“研究 X 的机制”。科学问题必须能被一个具体研究计划承接。 逐对查新 逐一查新每个候选,形成候选池后再比较: 用 research-topic-extractor 把该候选转换成查新主题、关键词和核心问题。 将每个候选的主题提取结果保存到 candidates/Cx/theme.json 。 调用 research-literature-review ,档位固定为 Premium ,输出目录限定为 .bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/research-idea/*/novelty/Cx/ 。 每个候选必须形成 novelty/Cx/novelty-decision.json ,字段包括: novelty_status : 未研究 / 部分研究但关键缺口存在 / 已充分研究 direct_answer :已有研究是否直接回答该科学问题 equivalent_hypothesis_tested :是否已有等价假设被检验 key_gap :关键缺口 decision :保留 / 修改 / 淘汰 如果所有候选均为“已充分研究”,把查新结论作为反例证据,回到“基于研究脉络 map 的初始候选”重新 brainstorming;只有当 map 本身不足以支持新一轮推理时,才回到文献调查阶段补充证据。 多轮独立打磨 对保留或需修改的候选,用 parallel-vibe 做默认 3 轮串行独立审查。 rounds=3 是外层迭代轮数, n=3 是每轮独立 agent 数;必须执行 3 次 parallel-vibe ,每次把上一轮汇总后的改写版本作为下一轮输入。 科学问题-科学假设有没有什么缺陷?哪里可以改进? 执行要求: 默认 rounds=3 、每轮 n=3 ,默认串行;用户明确要求并行时才并行。 每轮/每个 thread 独立读取当前候选、用户资料摘要和查新摘要。 每个独立 agent 输出缺陷、改进建议、风险和重写版本;汇总后优化当前候选,再进入下一轮。 parallel-vibe 作为内部依赖运行;读取其 summary 后只抽取结论,不向用户交付其路径。 优先使用: for round in 1 2 3; do python3 parallel-vibe/scripts/parallel_vibe.py \ --prompt "{第 ${round} 轮审查指令}" \ --n 3 \ --out-dir "{workspace_dir}/parallel-vibe/round- ${round} " done 系统级安装时可改用 ~/.codex/skills/parallel-vibe/scripts/parallel_vibe.py 或 ~/.claude/skills/parallel-vibe/scripts/parallel_vibe.py 。 选择最佳方案 用同一套标准比较所有保留候选:科学重要性、新颖性、可证伪性、可行性、解释力、风险透明度。最佳方案应是综合价值、可证伪性和可推进性最强的一对,不一定是最宏大的问题。 写最终报告并验证 按 references/report-template.md 写最终 Markdown。写完后运行: python3 research-idea/scripts/validate_report.py --report "{最终报告路径}" # 系统级安装后也可使用: python3 ~/.codex/skills/research-idea/scripts/validate_report.py --report "{最终报告路径}" python3 ~/.claude/skills/research-idea/scripts/validate_report.py --report "{最终报告路径}" 若校验失败,先修复报告再交付。 输出 最终交付一个 Markdown 文件。未指定输出目录时,写入当前项目的 ./docs/ideas/ ;默认命名为: Research-Idea_{github仓库名}_{pr名}_{时间戳}.md 完整默认路径为 ./docs/ideas/Research-Idea_{github仓库名}_{pr名}_{时间戳}.md 。用户显式指定输出目录或文件名时遵从,但不得将正式报告放入隐藏工作区。 如果无法识别 GitHub 仓库名或 PR 名,使用当前目录名与当前分支名;仍无法识别时分别使用 repo 与 manual 。 报告必须包含: 文献调查摘要与证据深度说明。 研究脉络 map 的时间线、研究线、关键转折和知识缺口摘要。 多个科学问题-科学假设对。 选择理由、最佳方案及原因。 查新摘要、证据缺口、可证伪路径和最小下一步。 报告不得暴露 .bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/research-idea/ 、 tests/research-idea/ 、 parallel-vibe/ 、 .parallel-vibe/ 、 .parallel_vibe/ 、 @main/summary.md 、manifest 或其他中间产物路径。 输出管理 本 Skill 的新任务中间文件统一写入 ./.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/{skill名}/input|output|log/ 。同一任务复用一个任务根目录;多 Skill 协作才创建 shared/ 。正式交付物不写入该目录,历史隐藏目录只允许显式兼容读取、迁移或清理。 默认工作区: {cwd}/.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/research-idea/{yyyy-mm-dd-hh-mm}/ 。 所有中间文件、查新记录、并行审查产物、草稿和日志都必须保存在隐藏工作区内;除最终 Markdown 外,不要写到项目根目录或 docs/ideas/ 。 若用户显式指定工作区,目录名仍必须是隐藏目录(以 . 开头),并且位于当前工作目录内;输出目录不得位于隐藏工作区内。 初始化优先使用脚本: python3 research-idea/scripts/init_workspace.py --input-label "{简短主题或资料名}" --cwd . # 系统级安装后也可使用: python3 ~/.codex/skills/research-idea/scripts/init_workspace.py --input-label "{简短主题或资料名}" --cwd . python3 ~/.claude/skills/research-idea/scripts/init_workspace.py --input-label "{简短主题或资料名}" --cwd . 脚本会先检查 research-topic-extractor 、 research-literature-review 与 parallel-vibe ;缺失时早失败。只在开发测试时传 --with-test-dir 创建测试区。 校验 默认测试区: ./tests/research-idea 。 测试材料、验证日志和测试报告放入该目录;最终报告不得引用测试区路径。 普通用户运行初始化脚本时不创建测试区;开发测试时传 --with-test-dir 。 科学问题必须是问题,不是主题名。 假设必须可证伪,不写无法被推翻的价值判断。 查新结论必须区分“没有研究过”和“研究过但缺口仍在”。 不因查新成本高而跳过 Premium 文献调研。 不把文献综述正文当作最终输出;最终输出是研究想法报告。 不泄露隐藏工作区、中间文件、agent 内部指令或测试路径。 失败与恢复 保留错误证据和已完成产物;仅在输入、环境或外部依赖恢复后从最近的失败步骤重试。 约束 遵守以下公共约束,并执行本 Skill 的专属边界。 公共硬约束 任务需要落盘时,使用唯一的 ./.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/ 根目录;共享材料放入 shared/ ,Skill 专属材料放入该 Skill 的 input/ 、 output/ 、 log/ 。 正式交付物、源代码和正式计划按项目约定保存,不写入任务工作区;未经授权不覆盖、删除、迁移或远程写入。 项目维护变更检查 BAC 可用性并记录需求、AI 产出、工具结果、文件改动和验证摘要;BAC 只做过程审计,不替代署名、责任或合规判断。 不记录 API Key、访问令牌、密码、Cookie、环境/凭据文件、私有 Prompt、身份信息、本地用户名、主机名或不必要的大体积原始数据。 文件路径必须规范化并限制在授权项目范围内;外部 URL、子进程和网络访问遵循最小权限,防止路径遍历、SSRF 和命令注入。 Skill 版本唯一记录在自身 config.yaml:skill_info.version ;公开 API、协议、目录或配置变更同步文档与 CHANGELOG.md 。 仅将 Skill 或 Bensz 基础设施本身的设计缺陷交给 bensz-collect-bugs ;先脱敏写入 ~/.bensz-skills/bugs/ ,当前任务不中断,只有用户明确要求才公开上报,禁止直接修改用户已安装的 Skill 源码。 Skill 专属约束 不得超出本 Skill description 和上方流程所声明的范围;不将未验证的信息伪装成确定结论。
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ダウンロードした .skill に含まれるフィールド。
| 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) |