核心功能与定位
文献回顾（Literature Survey） 是一款面向学术研究者的全流程自动化文献综述生成工具。该Skill采用8阶段结构化工作流，整合AI分析、浏览器自动化与学术写作规范，将传统需要数周完成的文献综述工作压缩至自动化流程中执行。
核心用法
用户仅需提供研究主题，Skill即可自动执行：
1. 智能关键词生成 - AI分析主题并输出中英文检索策略
2. 多数据库并行检索 - 支持CNKI、Web of Science、ScienceDirect、PubMed、Google Scholar
3. 数据清洗与去重 - DOI匹配+标题相似度算法，保留30-50篇高质量文献
4. 单篇深度分析 - 提取核心观点、局限性、争议点
5. 四步综述撰写 - 大纲生成→初稿撰写→质量审查→最终润色，输出3000-5000字学术综述
显著优点
- 零配置门槛：无需申请数据库API密钥，通过浏览器自动化完成检索
- 标准化输出：严格遵循GB/T 7714-2015引文格式，符合国内学术规范
- 深度批判性分析：不仅罗列文献，更通过AI识别研究矛盾、方法缺陷与未来方向
- 可追溯工作流：完整的会话目录结构与工作日志，支持结果复现
- 迭代质量保障：四步撰写法内置审查-修订循环，避免一次性生成导致的质量问题
潜在局限与风险
- 检索依赖性：浏览器自动化受网站反爬策略影响，可能因页面结构变更失效
- 文献覆盖盲区：未集成IEEE Xplore、Springer等付费数据库全文访问
- AI幻觉风险：单篇文献分析环节可能产生误读，需人工复核关键结论
- 时效性约束：依赖公开数据库索引，最新预印本或刚上线文献可能遗漏
- 学术伦理边界：自动化生成内容需明确标注AI辅助，避免学术不端争议
适合人群
- 硕博研究生（开题报告、学位论文文献综述章节）
- 青年教师（科研项目申请书研究现状部分）
- 跨学科研究者（快速建立新领域文献地图）
- 系统评价/Meta分析预研（初步文献筛选与主题聚类）
常规风险提示
- 生成的综述必须经人工事实核查，不可直接用于正式发表
- 涉及医学、法律等高风险领域时，建议由领域专家终审
- 大规模自动化检索应遵守各数据库使用条款，避免IP封禁