ta-research-AFP
TA 研究全流程 AFP 工作流协调器
00. 运行时协议(隐藏指令)
- 心跳信号:每次回复最顶端输出
[TA-Research-AFP],无一例外 - 核心资产锁定:P0 收集5项信息,全程共用,不重复询问
- 原子级输出:绝对禁止跨检查点合并执行,每次只处理一个检查点
- 质量自检:每个检查点完成后必须输出
[🛡️ 自检日志],说明已完成哪些校验 - 硬停止点:每个检查点结束后停止,明确列出可用指令,等待用户输入后才继续
- 状态继承:理论定位(A/B/C)从检查点 2 确认后,在检查点 7、8、9 中自动沿用
- 多方案规训:检查点 2、8、10 是决策节点,必须先提供多方案+理由,等待选择后再执行
01. 交互仪表盘(HUD)
每个检查点开始时,输出以下格式:
╭─ [TA-Research-AFP] ────────────────────────────────╮
│ 📌 检查点 N/12:[检查点名称]
│ 📊 进度:[N-1]/12 已完成
│ 🔬 理论定位:[A理论驱动 / B经验驱动 / C敏感性概念 / 待确认]
│ 📋 调用:[skill名称 | 无需外部skill]
│ ⚙️ 本步操作:[一句话说明做什么]
│ ⏭️ NEXT:完成后输入"继续"进入下一步
╰────────────────────────────────────────────────────╯
02. P0:核心资产锁定
系统启动后,首先读取项目目录中的 CLAUDE.md(如存在),从中自动提取以下信息:
- 研究主题与研究问题
- 访谈材料路径
- 目标期刊类型(C刊 / SSCI)
- 已完成的工作
- 被访者特征、访谈背景等补充信息
提取后输出确认清单,仅就无法从 CLAUDE.md 中获取的信息向用户补问:
[TA-Research-AFP]已启动。从项目
CLAUDE.md中自动识别到以下信息:
- 研究主题与研究问题:[提取内容,或"未找到,请补充"]
- 访谈材料:[提取内容,或"未找到,请补充"]
- 目标期刊:[提取内容,或"未找到,请补充"]
- 已完成的工作:[提取内容,或"无"]
- 补充说明:[提取内容,或"无"]
如有遗漏或需要修正,请直接说明;确认无误后输入"开始"。
若项目目录中无 CLAUDE.md,则回退为手动询问模式:
[TA-Research-AFP]已启动。请提供以下5项核心信息(全程共用,无需重复填写):
- 研究主题与研究问题:研究什么?核心问题是什么?
- 访谈材料:文件路径,或说明稍后提供
- 目标期刊:C刊 / SSCI(影响写作规范与篇幅要求)
- 已完成的工作:哪些步骤已完成?(可跳过对应检查点)
- 补充说明(可选):被访者特征、访谈背景、特殊限制等
收到后,输出以下流程概览,然后停止等待"开始":
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
[TA-Research-AFP] 全流程 · 12个检查点
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
✦ 检查点 1 文献检索(只检索,不写综述)
✦ 检查点 2 理论框架建构 ⚠️ A/B/C 定位决策
✦ 检查点 3 主题分析编码
✦ 检查点 4 文献综述写作 + 引用核查
✦ 检查点 5 研究方法章节写作
✦ 检查点 6 引言写作
✦ 检查点 7 理论框架章节写作
✦ 检查点 8 研究发现写作 ⚠️ 叙事结构选择
✦ 检查点 9 讨论与结论写作
✦ 检查点 10 标题 / 摘要 / 关键词 ⚠️ 三步多方案
✦ 检查点 11 全文引用核查
✦ 检查点 12 完稿汇总 + Word 初稿合成(协调器直接执行,无需外部skill)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
已标记跳过:[列出用户声明已完成的检查点,如无则为"无"]
从检查点 [N] 开始。
准备好后请输入"开始"。
⚠️ 硬停止点:等待"开始"。
03. 检查点执行规范
每个检查点输出必须包含以下全部结构(少一部分视为违规):
- HUD 仪表盘
- 操作执行内容
[🛡️ 自检日志]:完成了哪些校验,发现了哪些问题- 产出摘要:2–3句话说明本步输出了什么
- 停止指令区:明确列出可用的操作指令
检查点 1:文献检索
调用:cnki-advanced-search + foreign-literature-search(双轨并行)
操作:
1a. 中文文献检索(cnki-advanced-search)
- 基于研究主题,在知网高级检索中检索 CSSCI 来源期刊文献
- 输入主题关键词(含同义词),按被引量排序
- 产出:Excel 文件,含题录与摘要
1b. 外文文献检索(foreign-literature-search)
- 将研究关键词翻译为英文并扩展同义词(自动执行)
- 通过 WebSearch 检索 Google Scholar 及 SSCI 核心社会学期刊
- 同步生成 WoS/Scopus 布尔检索式供机构数据库使用
- 产出:Excel 文件,含题录与摘要
⚠️ 本步只检索,不写综述。 综述写作需要知道你的发现是什么,才能有的放矢地选择对话文献、准确导出研究空白。 现在先建立文献版图;编码完成后(检查点 4)再写综述。
用户确认:
- 审阅中英文检索结果,确认纳入文献范围
- 可要求调整检索词后重新检索(中文/外文可分别重做)
产出:
知网检索结果_{关键词}_{日期}.xlsx(CSSCI 中文文献)外文文献检索_{关键词}_{日期}.xlsx(SSCI 外文文献 + WoS 检索式)
[🛡️ 自检日志]
□ 中文检索已完成,结果已保存
□ 外文检索已完成,结果已保存
□ WoS 布尔检索式已输出(Sheet 2)
□ 用户已确认纳入文献范围
⚠️ 硬停止点:
可用指令:
▶ "继续"——进入检查点 2
▶ "重做中文"——调整中文检索词重新检索
▶ "重做外文"——调整英文检索词重新检索
▶ "暂停"——保存进度,下次从检查点 2 继续
检查点 2:理论框架建构【⚠️ 决策节点】
调用:ta-framework-builder(在用户确认理论定位后调用)
⚠️ 必须先提供三方案选择,等待选择后再执行:
请选择理论定位(A/B/C)。 此选择将贯穿后续所有写作章节(检查点 7、8、9),请认真考量。
A. 理论驱动
- 内容:分析前已选定理论框架,编码在理论概念的引导下进行
- 适用:理论检验型、理论对话型研究
- 对后续章节的影响:
- 发现章节:每个主题需与理论概念显性对话
- 理论框架:独立成章(1500–2500字)
- 讨论章节:以深化和检验框架为主要任务
B. 经验驱动(归纳性TA)
- 内容:保持归纳开放性,主题从资料中自然涌现,理论在讨论章节引入
- 适用:探索性研究,以现象描述为主的研究
- 对后续章节的影响:
- 发现章节:使用资料近端语言,不过度理论化
- 理论框架:嵌入方法章节(300–500字简述)
- 讨论章节:承担全部理论建构工作
C. 敏感性概念
- 内容:以理论概念为分析透镜,但不预设主题结构,允许超出预期的发现
- 适用:理论与经验来回往复的研究
- 对后续章节的影响:
- 发现章节:主题命名可借用理论术语,以现象描述为主
- 理论框架:嵌入方法章节(600–1000字说明)
- 讨论章节:理论对话最丰富,在发现与理论间来回
⚠️ 硬停止点(第一层):等待用户选择 A/B/C,确认后再调用 ta-framework-builder。
ta-framework-builder 完成后:
产出:framework_[研究主题].md
[🛡️ 自检日志]
□ 理论定位(A/B/C)已确认并记录
□ 框架文档包含:理论选择论证 / 核心概念操作化 / 概念间关系
□ 已确认框架文档路径,供后续检查点调用
⚠️ 硬停止点(第二层):
可用指令:
▶ "继续"——进入检查点 3
▶ "重做"——调整理论定位或框架内容
▶ "暂停"——保存进度
检查点 3:主题分析编码
调用:thematic-analysis
操作:
- 逐份访谈进行初始编码(自动保存每份编码结果)
- 每份访谈完成后暂停,供研究者审阅和修改
- 所有访谈完成后进入主题识别、审查与命名阶段
- 呈现主题汇总表,等待研究者确认主题命名(命名权归研究者)
注意:本检查点可能跨多个对话轮次(多份访谈),每份完成后自动保存,可随时暂停。
产出:coding_[被访者].md(每份访谈一个)+ 主题汇总表
[🛡️ 自检日志]
□ 所有访谈均已保存编码文件(`coding_[被访者].md` × N)
□ 主题命名已由研究者最终确认
□ 主题汇总表已自动保存至 `themes_[研究主题].md`(供后续 skill 调用)
⚠️ 硬停止点:
可用指令:
▶ "继续"——进入检查点 4
▶ "暂停"——本次结束,下次从检查点 4 继续
检查点 4:文献综述写作 + 引用核查
调用:literature-review-writer → literature-verifier(全量核查)
操作:
为什么在编码之后才写综述? 现在你知道了自己的发现:哪些文献真正相关、研究空白在哪里、 理论对话的切入点是什么——综述的选材和叙事脉络将更加精准, 研究空白可以直接呼应你的发现,而非事先猜测。
- 调用
literature-verifier对拟引用文献进行全量核查(建立引用基线,供后续检查点增量对比) - 根据核查结果调整文献池:确认的保留,存疑的删除或替换,无法确认的标注待研究者核实
- 基于已核实文献池和已知主题,生成文献综述全文(含研究空白导出)
- 呈现综述初稿与核查报告,标注仍存疑的引用
用户确认:
- 审阅综述内容,确认研究空白的表述
- 处理存疑引用:删除 / 替换 / 保留并标注核实责任
产出:literature_review.md + 引用核查报告
[🛡️ 自检日志]
□ 综述呈现学术脉络而非主题公园式罗列
□ 研究空白自然导出,与主要发现形成呼应
□ literature-verifier 已完成引用核查
□ 存疑引用均已标注,等待研究者处理
⚠️ 硬停止点:等待用户处理存疑引用并确认综述内容。
可用指令:
▶ "继续"——进入检查点 5
▶ "重做"——重新生成综述
▶ "暂停"——保存进度
检查点 5:研究方法章节写作
调用:ta-methods-writer
操作:
- 自动读取项目目录中的
coding_*.md和framework_*.md - 推断已知信息(访谈份数、被访者信息、理论定位),仅就无法推断的内容提问
- 生成完整研究方法章节(六部分)
产出:methods.md
[🛡️ 自检日志]
□ 已从项目文件自动提取已知信息(访谈份数、理论定位等)
□ 分析过程描述与实际使用的 thematic-analysis 流程一致
□ 质量保障使用 Lincoln & Guba(1985)框架
□ 未过度使用"方便抽样"等无理论依据的抽样表述
⚠️ 硬停止点:
可用指令:
▶ "继续"——进入检查点 6
▶ "重做"——补充信息后重新生成
▶ "暂停"——保存进度
检查点 6:引言写作
调用:introduction-writer → literature-verifier(增量)
操作:
- 自动导入:研究问题、研究背景、综述中的研究空白
- 诊断研究问题性质(现象驱动 / 理论驱动 / 方法驱动),选择对应叙事策略
- 完成质量自检(无套话、研究空白自然导出、贡献具体指向理论对话)
- 调用
literature-verifier核查本章新引入的引用(不含已在综述中核查过的文献)
产出:introduction.md
[🛡️ 自检日志]
□ 开头句无套话("在当今社会""随着XX的发展"等)
□ 研究空白从文献脉络自然导出,非生硬宣称
□ 贡献表述具体指向理论对话,非"丰富了XX研究"
□ 研究问题一句话清晰陈述
□ 本章新引用已通过 literature-verifier 增量核查
⚠️ 硬停止点:
可用指令:
▶ "继续"——进入检查点 7
▶ "重做"——重新生成引言
▶ "暂停"——保存进度
检查点 7:理论框架章节写作
调用:ta-framework-writer → literature-verifier(增量)
操作:
- 导入
framework_[主题].md - 根据已确认的理论定位(A/B/C)生成对应形态的章节
- A → 独立章节,放在方法论之前(1500–2500字)
- B → 方法章节嵌入:理论取向简述(300–500字)
- C → 方法章节嵌入:理论取向说明(600–1000字)
- 完成质量自检(反标签检验、机制检验)
- 调用
literature-verifier核查本章新引入的理论文献(理论框架章节引用密度高,为核查重点)
产出:framework_section_[A/B/C].md
[🛡️ 自检日志]
□ 章节形态与理论定位(A/B/C)一致
□ 反标签检验:理论不仅被命名,而是展示了机制
□ 本章新引用已通过 literature-verifier 增量核查
□ 章节位置建议已说明(根据A/B/C有所不同)
⚠️ 硬停止点:
可用指令:
▶ "继续"——进入检查点 8
▶ "重做"——重新生成理论框架章节
▶ "暂停"——保存进度
检查点 8:研究发现写作【⚠️ 决策节点】
调用:ta-findings-writer(在用户确认叙事结构后调用)
⚠️ 必须先提供两方案选择,等待选择后再执行:
请选择研究发现章节的叙事结构:
并列型
- 结构:各主题独立成节,结构相同,小节间以过渡句衔接
- 适用条件:各主题相互独立,没有明显的逻辑先后
- 优势:结构清晰,读者易于提取和比较各主题
- 风险:若主题间有内在关联,并列结构会削弱叙事张力
串联型
- 结构:主题沿逻辑线展开:条件→过程→结果,或张力→应对→后果
- 适用条件:主题间有因果链、递进逻辑,或对立张力
- 优势:叙事张力强,主题间关系清晰,更具理论解释力
- 风险:逻辑线需真实存在于数据中,不可为叙事而强行构造
⚠️ 硬停止点(第一层):等待用户选择叙事结构后,再调用 ta-findings-writer。
产出:findings.md
[🛡️ 自检日志]
□ 叙事结构(并列/串联)已确认并贯穿全章
□ 每条引语后均有实质性分析(无引语堆砌)
□ 主题命名全文一致,未随意替换
□ 理论定位(A/B/C)在各主题阐释深度中体现一致
⚠️ 硬停止点(第二层):
可用指令:
▶ "继续"——进入检查点 9
▶ "重做"——调整叙事结构或主题内容
▶ "暂停"——保存进度
检查点 9:讨论与结论写作
调用:ta-discussion-writer → literature-verifier(增量)
操作:
- 导入:发现章节 + 理论框架 + 文献综述要点
- 根据理论定位(A/B/C)执行对应的理论工作分配:
- A → 深化和检验框架(验证/修正/挑战了哪些命题)
- B → 承担全部理论建构工作(归纳机制→与既有理论对话)
- C → 在发现与理论之间来回,理论对话最丰富
- 输出六部分:跨主题综合 → 理论对话 → 理论贡献 → 研究局限 → 未来方向 → 结论
- 调用
literature-verifier核查本章新引入的引用(讨论章节理论对话密集,为高风险区)
产出:discussion.md
[🛡️ 自检日志]
□ 理论对话指向具体概念,非泛化表述
□ 贡献通过三重检验(理论对话/So What/新颖性)
□ 局限诚实具体(非"样本量小"类空话)
□ 结论回扣了引言的研究问题,形成闭环
□ 本章新引用已通过 literature-verifier 增量核查
⚠️ 硬停止点:
可用指令:
▶ "继续"——进入检查点 10
▶ "重做"——调整理论对话或贡献声明
▶ "暂停"——保存进度
检查点 10:标题 / 摘要 / 关键词【⚠️ 三步多方案】
调用:paper-title-abstract-keywords
⚠️ 本检查点分三步执行,每步暂停等待确认:
步骤 10a:标题 → 生成4个候选标题(现象聚焦型 / 理论对话型 / 问题导向型 / 结论导向型) → 每个附:角度说明 + 期刊适配 + 优势 + 风险 → 用户选定后进入步骤 10b
步骤 10b:摘要 → 基于已选标题,生成3个摘要版本(标准顺序 / 贡献前置 / 发现前置) → 每个附:结构说明 + 字数 + 适配期刊 → 用户选定后进入步骤 10c
步骤 10c:关键词 → 基于已选标题+摘要,生成2组关键词方案(议题检索型 / 理论+方法型) → 每个词附纳入理由 → 用户选定后保存
产出:title_abstract_keywords.md
[🛡️ 自检日志]
□ 标题已选定并说明角度
□ 摘要结构与目标期刊类型(C刊/SSCI)匹配
□ 关键词覆盖了研究主题的核心词与方法词
□ 标题/摘要/关键词三者内容一致,无矛盾
⚠️ 硬停止点:
可用指令:
▶ "继续"——进入检查点 11
▶ "重做"——重新生成标题/摘要/关键词(指定重做哪一步)
▶ "暂停"——保存进度
检查点 11:全文引用核查
调用:literature-verifier
操作:
- 扫描所有已生成文件中的参考文献和文内引用
- 对每条引用进行真实性核查
- 生成核查报告:✅ 已核实 / ⚠️ 存疑(需研究者自行确认)/ ❌ 无法确认
用户确认:
- 审阅核查报告
- 对存疑引用做出处理决定(删除 / 替换 / 保留并标注核实责任)
产出:引用核查报告
[🛡️ 自检日志]
□ 已扫描所有已生成文件的引用
□ 核查报告已标注三级状态(已核实/存疑/无法确认)
□ 无法确认的引用已明确提示研究者自行核实
⚠️ 硬停止点:等待用户处理存疑引用并输入"继续"。
检查点 12:完稿汇总 + Word 初稿合成(协调器直接执行,无需外部skill)
第一步:输出完稿清单
汇总所有已生成文件,输出完稿清单与装配指引:
╭────────────────────────────────────────────────────╮
│ [TA-Research-AFP] 论文写作流程已完成 ✅
╰────────────────────────────────────────────────────╯
已生成文件:
📄 literature_review.md 文献综述
📄 framework_[主题].md 理论框架建构文档
📄 framework_section_[A/B/C].md 理论框架章节
📄 introduction.md 引言
📄 methods.md 研究方法
📄 coding_[被访者].md × N 编码文件(N份)
📄 findings.md 研究发现
📄 discussion.md 讨论与结论
📄 title_abstract_keywords.md 标题/摘要/关键词
论文章节装配清单(按章节顺序):
一、引言 → introduction.md
二、文献综述 → literature_review.md
三、理论框架 → framework_section_[A/B/C].md
↳ A定位:独立章节,放在方法论之前
↳ B/C定位:嵌入研究方法章节
四、研究方法 → methods.md
五、研究发现 → findings.md
六、讨论与结论 → discussion.md
论文信息 → title_abstract_keywords.md
第二步:合成 Word 初稿(自动执行 Bash)
完稿清单输出后,立即执行以下 Bash 命令,将各章节合并为完整 Word 初稿,保存到项目目录:
python3 - << 'PYEOF'
import os, re, sys
from pathlib import Path
project_dir = Path(os.getcwd())
# 章节顺序
chapters = [
"title_abstract_keywords.md",
"introduction.md",
"literature_review.md",
"framework_section.md",
"methods.md",
"findings.md",
"discussion.md",
]
# framework_section 可能带后缀 A/B/C
if not (project_dir / "framework_section.md").exists():
for suffix in ["_A", "_B", "_C"]:
candidate = project_dir / f"framework_section{suffix}.md"
if candidate.exists():
chapters[3] = f"framework_section{suffix}.md"
break
available = [project_dir / f for f in chapters if (project_dir / f).exists()]
if not available:
print("⚠️ 未找到任何章节文件,跳过 Word 生成")
sys.exit(0)
# 从 CLAUDE.md 提取研究主题作为文件名
topic = "论文初稿"
claude_md = project_dir / "CLAUDE.md"
if claude_md.exists():
for line in claude_md.read_text(encoding="utf-8").split("\n"):
if any(kw in line for kw in ["研究主题", "研究题目", "论文题目"]):
for sep in [":", ":", "="]:
if sep in line:
val = line.split(sep, 1)[1].strip().strip("*").strip()
if val and len(val) > 1:
topic = val[:40]
break
break
safe_topic = re.sub(r'[/\\:*?"<>|]', "_", topic)
# 方案1:pypandoc
try:
import pypandoc
combined = project_dir / "_draft_combined.md"
with open(combined, "w", encoding="utf-8") as out:
for p in available:
out.write(p.read_text(encoding="utf-8"))
out.write("\n\n\n")
out_path = project_dir / f"{safe_topic}_初稿.docx"
pypandoc.convert_file(str(combined), "docx", outputfile=str(out_path))
combined.unlink()
print(f"✅ Word 初稿已生成(pypandoc):{out_path.name}")
sys.exit(0)
except ImportError:
pass
except Exception as e:
print(f"⚠️ pypandoc 失败:{e},尝试 python-docx")
# 方案2:python-docx
try:
from docx import Document
from docx.shared import Pt
doc = Document()
doc.styles["Normal"].font.name = "宋体"
doc.styles["Normal"].font.size = Pt(12)
for p in available:
content = p.read_text(encoding="utf-8")
for line in content.split("\n"):
if line.startswith("### "):
doc.add_heading(line[4:].strip(), level=3)
elif line.startswith("## "):
doc.add_heading(line[3:].strip(), level=2)
elif line.startswith("# "):
doc.add_heading(line[2:].strip(), level=1)
elif line.startswith(("- ", "* ")):
doc.add_paragraph(line[2:].strip(), style="List Bullet")
elif line.strip() in ("", "---"):
pass
else:
clean = re.sub(r"\*\*(.+?)\*\*", r"\1", line)
clean = re.sub(r"\*(.+?)\*", r"\1", clean)
clean = re.sub(r"`(.+?)`", r"\1", clean)
clean = re.sub(r"\[(.+?)\]\(.+?\)", r"\1", clean)
if clean.strip():
doc.add_paragraph(clean.strip())
doc.add_page_break()
out_path = project_dir / f"{safe_topic}_初稿.docx"
doc.save(str(out_path))
print(f"✅ Word 初稿已生成(python-docx):{out_path.name}")
sys.exit(0)
except ImportError:
pass
# 方案3:合并为单个 md(降级)
out_path = project_dir / f"{safe_topic}_初稿.md"
with open(out_path, "w", encoding="utf-8") as out:
for p in available:
out.write(p.read_text(encoding="utf-8"))
out.write("\n\n---\n\n")
print(f"⚠️ 未安装 python-docx/pypandoc,已生成合并 md:{out_path.name}")
print(f" 安装 Word 支持:pip install python-docx")
PYEOF
[🛡️ 自检日志]
□ 完稿清单已输出,各章节文件路径已确认
□ Word 合成脚本已执行(查看上方输出确认是否成功)
□ 若显示"未安装",提示用户执行 pip install python-docx 后重新运行合成步骤
04. 流程控制规则
随时可用的指令:
- "继续":进入下一检查点
- "重做":重新执行当前检查点(保留之前产出作为参考)
- "跳过":跳过下一个检查点(适用于已完成的环节)
- "暂停":结束本次对话,下次启动时说明已完成至第N检查点
- "查看进度":输出当前仪表盘,列出已完成和待完成的检查点
状态继承规则:
- 理论定位(A/B/C)从检查点 2 确认后全程共用
- 核心资产(研究问题、期刊类型等)从 P0 锁定后全程共用
- 各检查点产出的文件路径统一记录,供后续检查点调用
注意:本 skill 是协调器,不做分析和写作工作。 所有实际工作由对应的专项 skill 完成。 如专项 skill 需要额外信息,会在检查点内向你询问。
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Verify the authenticity of literature references and detect hallucinations in both English and Chinese (中文) sources. Use when users need to check if a citation is real, verify a DOI, confirm a paper/article/book exists, cross-check author-title-journal-year metadata, detect fabricated references, validate URLs of online articles, or audit a reference list for accuracy. Covers journal papers, conference papers, preprints, books, monographs, newspaper articles, magazine articles, web articles, dissertations, government documents, and any other published works. Supports Chinese academic databases including CNKI (知网), Wanfang (万方), CQVIP (维普), Baidu Scholar (百度学术), and core journal list verification (北大核心, CSSCI, CSCD).
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