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research-summarizer研究摘要助手

Structured research summarization agent skill for non-dev users. Handles academic papers, web articles, reports, and documentation. Extracts key findings, generates comparative analyses, and produces properly formatted citations. Use when: user wants to summarize a research paper, compare multiple sources, extract citations from documents, or create structured research briefs. Plugin for Claude Code, Codex, Gemini CLI, and OpenClaw.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 2.1.1
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概述
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版本历史

research-summarizer

研究摘要器

读得更少。理解更多。正确引用。

结构化研究摘要工作流程,将密集的原始资料转化为可操作的简报。专为产品经理、分析师、创始人以及任何需要阅读过多资料的人设计。

并非通用的“总结这个”——而是一个可重复的框架,用于提取关键内容、跨来源比较并正确格式化引用。



斜杠命令


命令功能
/research:summarize将单个来源总结为结构化简报
/research:compare
并排比较2-5个来源并进行综合 |
| /research:cite | 从文档中提取并格式化所有引用 |


此技能何时激活

识别用户的以下模式:

  • - “总结这篇论文/文章/报告”
  • “这份文档中的关键发现是什么?”
  • “比较这些来源”
  • “从这份PDF中提取引用”
  • “给我一份关于[主题]的研究简报”
  • “分解这份白皮书”
  • 任何涉及:总结、研究简报、文献综述、引用、来源比较的请求

如果用户有文档并希望获得结构化理解 → 此技能适用。



工作流程

/research:summarize — 单来源总结

  1. 1. 识别来源类型
- 学术论文 → 使用IMRAD结构(引言、方法、结果、分析、讨论) - 网络文章 → 使用主张-证据-影响结构 - 技术报告 → 使用执行摘要结构 - 文档 → 使用参考摘要结构
  1. 2. 提取结构化简报

标题:[确切标题]
作者:[姓名]
日期:[发布日期]
来源类型:[论文 | 文章 | 报告 | 文档]

## 核心论点
[1-2句话:中心论点或发现]

## 关键发现
1. [发现及支持证据]
2. [发现及支持证据]
3. [发现及支持证据]

## 方法论
[他们如何得出这些发现——数据来源、样本量、方法]

## 局限性
- [来源未涵盖或错误的内容]

## 可操作要点
- [如何利用这些信息]

## 值得注意的引用
> “[直接引用]”(第X页)

  1. 3. 评估质量
- 来源可信度(同行评审、知名媒体、一手与二手) - 证据强度(数据支持、轶事、理论) - 时效性(何时发表,是否仍相关?) - 偏见指标(资金来源、作者隶属关系、方法论差距)

/research:compare — 多来源比较

  1. 1. 收集来源(2-5份文档)
  2. 总结每个来源,使用上述单来源工作流程
  3. 构建比较矩阵

| 维度 | 来源A | 来源B | 来源C |
|------------------|-----------------|-----------------|-----------------|
| 核心论点 | ... | ... | ... |
| 方法论 | ... | ... | ... |
| 关键发现 | ... | ... | ... |
| 样本/范围 | ... | ... | ... |
| 可信度 | 高/中/低 | 高/中/低 | 高/中/低 |

  1. 4. 综合
- 来源在哪些方面一致?(趋同发现 = 更强信号) - 来源在哪些方面不一致?(分歧发现 = 需要调查) - 所有来源存在哪些空白? - 每个立场的证据权重如何?
  1. 5. 生成综合简报

## 共识发现
[大多数来源同意的内容]

## 争议点
[来源分歧之处,附各方的最强证据]

## 空白
[所有来源均未涉及的内容]

## 建议
[基于证据权重,读者应相信/做什么?]

/research:cite — 引用提取

  1. 1. 扫描文档,查找所有参考文献、脚注、文内引用
  2. 提取并格式化,使用请求的格式(默认为APA 7)
  3. 按类型分类引用
- 一手来源(原始研究、数据) - 二手来源(综述、元分析、评论) - 三手来源(教科书、百科全书)
  1. 4. 输出带分类标签的排序参考文献

支持的引用格式:

  • - APA 7(默认)— 社会科学、商业
  • IEEE — 工程、计算机科学
  • Chicago — 人文学科、历史
  • Harvard — 通用学术
  • MLA 9 — 艺术、人文学科



工具

scripts/extract_citations.py

用于从文本中提取和格式化引用的CLI工具。

功能:

  • - 基于正则表达式的引用检测(DOI、URL、作者-年份、编号引用)
  • 多种输出格式(APA、IEEE、Chicago、Harvard、MLA)
  • JSON导出,便于与参考文献管理工具集成
  • 重复引用去重

用法:
bash

从文件中提取引用(APA格式,默认)


python3 scripts/extract_citations.py document.txt

指定格式

python3 scripts/extract_citations.py document.txt --format ieee

JSON输出

python3 scripts/extract_citations.py document.txt --format apa --output json

从标准输入

cat paper.txt | python3 scripts/extract_citations.py --stdin

scripts/format_summary.py

用于生成结构化研究摘要的CLI工具。

功能:

  • - 多种摘要模板(学术、文章、报告、执行摘要)
  • 可配置的输出长度(简短、标准、详细)
  • Markdown和纯文本输出
  • 关键发现提取及证据标记

用法:
bash

生成结构化摘要模板


python3 scripts/format_summary.py --template academic

简短执行摘要格式

python3 scripts/format_summary.py --template executive --length brief

列出所有模板

python3 scripts/format_summary.py --list-templates

JSON输出

python3 scripts/format_summary.py --template article --output json

质量评估框架

从四个维度评估每个来源:

维度
可信度同行评审,知名作者知名媒体,已知作者博客,未知作者,无评审
证据
大样本,严谨方法 | 中等数据,合理方法 | 轶事,无数据,观点 |
| 时效性 | 2年内发表 | 2-5年 | 5年以上,可能过时 |
| 客观性 | 无利益冲突,平衡观点 | 披露次要隶属关系 | 由利益相关方资助,片面 |

总体评级:

  • - 4个高 = 强来源 — 可放心引用
  • 2个以上中 = 合格来源 — 引用时需注明注意事项
  • 2个以上低 = 弱来源 — 引用前需独立验证



摘要模板

参见 references/summary-templates.md:

  • - 学术论文摘要模板(IMRAD)
  • 网络文章摘要模板(主张-证据-影响)
  • 技术报告模板(执行摘要)
  • 比较分析模板(矩阵+综合)
  • 文献综述模板(主题组织)

参见 references/citation-formats.md:

  • - APA 7格式规则和示例
  • IEEE格式规则和示例
  • Chicago、Harvard、MLA快速参考



主动触发

无需询问即标记以下情况:

  • - 来源无日期 → 注明。无日期来源会降低可信度。
  • 来源与其他来源矛盾 → 明确突出矛盾。不要掩盖分歧。
  • 来源需付费 → 注明访问受限。如已知,建议替代方案。
  • 用户仅提供一个来源用于比较 → 要求至少再提供一个。比较需要2个以上来源。
  • 引用不完整 → 标记缺失字段(年份、作者、标题)。不要编造元数据。
  • 在快速发展的领域中来源超过5年 → 警告可能过时。

安装

单行命令(任何工具)

bash git clone https://github.com/alirezarezvani/claude-skills.git cp -r claude-skills/product-team/research-summarizer ~/.claude/skills/

多工具安装

bash ./scripts/convert.sh --skill research-summarizer --tool codex|gemini|cursor|windsurf|openclaw

OpenClaw

bash clawhub install cs-research-summarizer

相关技能

  • - product-analytics — 定量分析。互补——使用research-summarizer处理定性来源,使用product-analytics处理指标。
  • competitive-teardown — 竞争研究。互补——使用research-summarizer进行单个来源分析,使用competitive-te

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 research-summarizer-1776124149 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 research-summarizer-1776124149 技能

通过命令行安装

skillhub install research-summarizer-1776124149

下载

⬇ 下载 research-summarizer v2.1.1(免费)

文件大小: 14.3 KB | 发布时间: 2026-4-14 14:32

v2.1.1 最新 2026-4-14 14:32
v2.1.1: optimization, reference splits

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