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Agent skill
get-review-theme
当用户明确要求"从文件/图片/网页/描述中提取综述主题"或"生成主题+关键词+核心问题结构化输出"时使用。支持文件（PDF/Word/Markdown/Tex）、文件夹、图片、自然语言描述、网页 URL 等多种输入源，自动识别输入类型并提取内容，生成可直接用于 systematic-literature-review 及其他文献综述技能的结构化输出。
Install this agent skill to your Project
npx add-skill https://github.com/huangwb8/ChineseResearchLaTeX/tree/main/skills/get-review-theme
Metadata
Additional technical details for this skill
- author
- Bensz Conan
- keywords
-
get-review-theme 主题提取 综述主题 review topic 关键词提取 核心问题识别 文献调研准备 systematic literature review 输入分析 PDF 分析 图片理解 网页解析 内容理解 学术主题识别
- short description
- 多源输入的结构化综述主题提取工具
SKILL.md
Get Review Theme
与 bensz-collect-bugs 的协作约定
- 当用户环境中出现因本 skill 设计缺陷导致的 bug 时，优先使用
bensz-collect-bugs按规范记录到~/.bensz-skills/bugs/，严禁直接修改用户本地 Claude Code / Codex 中已安装的 skill 源码。 - 若 AI 仍可通过 workaround 继续完成用户任务，应先记录 bug，再继续完成当前任务。
- 当用户明确要求“report bensz skills bugs”等公开上报动作时，调用本地
gh与bensz-collect-bugs，仅上传新增 bug 到huangwb8/bensz-bugs；不要 pull / clone 整个 bug 仓库。
定位
- 从文件、图片、网页、文件夹或自然语言描述中提取结构化综述主题。
- 输出直接服务
systematic-literature-review或其他文献综述工作流。 - 最高原则：主题要可操作、关键词要能检索、核心问题要具体。
输入
必需：
{输入源}：文件路径、URL、文件夹路径、图片路径，或直接文本描述
可选：
{输出格式}：text/yaml/json，默认text
输出
始终包含三项：
主题关键词核心问题
格式由用户选择：
textyamljson
工作流
1. 识别输入类型
- 自然语言描述
- 图片
- URL
- 文本文件
- Word
- 文件夹
2. 提取内容
- 自然语言：直接使用
- 图片：依赖 LLM 原生视觉能力
- URL：优先网页读取工具，失败则请用户提供正文
- 文本 / PDF / Word：直接读取
- 文件夹：递归扫描并合并
.md/.txt/.pdf等核心材料
原则：
- 优先用宿主原生能力和现有标准工具
- 工具不可用时优雅降级，不额外引入脚本依赖
3. 语义提取
围绕以下任务输出：
- 用一句话概括主题
- 提取 5-10 个英文标准术语
- 提取 2-5 个具体研究问题或挑战
4. 格式化
text：适合直接复制给下游 skillyaml/json：适合结构化衔接
质量要求
- 主题要包含研究对象与核心问题或方法
- 关键词优先用标准检索术语
- 核心问题必须具体，避免“意义重大/挑战很多”这种空话
错误处理
- 文件不存在：提示用户改路径或直接粘贴内容
- 格式不支持：提示转换
- 内容提取失败：让用户手动提供文本
- URL 解析失败：让用户复制网页正文或提供 PDF
- 图片语义不清：请用户补一句描述
与下游技能的关系
topic可直接喂给systematic-literature-reviewkeywords可补充检索策略core_questions可作为综述边界和纳排参考
Recommended Agent Skills
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huangwb8/ChineseResearchLaTeX
systematic-literature-review
当用户明确要求"做系统综述/文献综述/related work/相关工作/文献调研"时使用。AI 自定检索词，多源检索→去重→AI 逐篇阅读并评分（1–10分语义相关性与子主题分组）→按高分优先比例选文→自动生成"综/述"字数预算→资深领域专家自由写作（固定摘要/引言/子主题/讨论/展望/结论），保留正文字数与参考文献数硬校验，强制导出 PDF 与 Word。支持多语言翻译与智能编译（en/zh/ja/de/fr/es）。
huangwb8/ChineseResearchLaTeX
nsfc-humanization
去除 NSFC 标书中的 AI 机器味，使文本读起来像资深领域专家亲笔撰写（不适用：非标书内容/需修改格式/需补充新内容）
huangwb8/ChineseResearchLaTeX
nsfc-research-foundation-writer
huangwb8/ChineseResearchLaTeX
nsfc-research-content-writer
当用户明确要求"写/改研究内容""研究内容+创新+年度计划编排"时使用。为 NSFC 正文"（二）研究内容"写作/重构，并同步编排"特色与创新"和"三年年度研究计划"，输出可直接落到 LaTeX 模板的三个 extraTex 文件。
huangwb8/ChineseResearchLaTeX
nsfc-qc
当用户明确要求"标书QC/质量控制/润色前质检/引用真伪核查/篇幅与结构检查"时使用。对 NSFC 标书进行只读质量控制：并行多线程独立检查文风生硬、引用假引/错引风险、篇幅与章节分布、逻辑清晰度等，最终输出标准化 QC 报告；中间文件默认归档到“交付目录内的隐藏工作区（.nsfc-qc/）”，并兼容 legacy `.nsfc-qc/`。
huangwb8/ChineseResearchLaTeX
nsfc-code
根据 NSFC 标书正文内容，结合申请代码推荐库，为你给出 5 组申请代码1/2（主/次）推荐与理由；输出到 NSFC-CODE-vYYYYMMDDHHmm.md（只读，不修改标书）
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