Agent skill · huangwb8
research-literature-radar
发现、筛选并长期归档重要研究论文；当用户要求按主题寻找经典、rising star、社区精选、热点或顶会/顶刊论文时使用。采用分层发现策略，调用 research-literature-search 完成其中的关键词/数据库检索，再由本 skill 负责多渠道汇总、idea-level 价值判断、论文类型分类、跨轮次跟踪和论文库归档。
What it needs
About 1k tokens when loaded.
What this skill does
Research Literature Radar 定位与边界 把来自不同发现渠道的候选论文转成可持续维护的研究雷达。research-literature-search 只是本 skill 的一个检索子步骤，负责基于显式关键词的数据库召回、字段规范化、canonical 去重和 provenance；本 skill 仍负责分层发现、跨渠道汇总、价值判断、分类、跟踪与归档。 本 skill 负责： 将用户目标转成筛选标准和论文类型配额； 对候选做主题相关性硬过滤和 idea-level 价值评分； 分类、排序、记录不确定性和落选理由； 将入选论文映射到稳定 ID，写入论文库并维护跨轮次跟踪。 触发与输入 用户提出“找值得读的论文”“建立某主题论文雷达”“按经典/热点/顶会等类型推荐论文”或类似发现与学习需求时触发。 必填：用户选题和目标数量。可选：领域/子主题、五类论文配额（classic、rising-star、community、hot、top-venue）、时间窗、作者/venue 白名单、排除项、是否下载公开 PDF、笔记深度。 运行前读取 .bensz-api/research-literature-radar/catalog.jsonl（不存在则创建），并保留用户原始请求和运行日期。 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 仅将本 Skill 的设计缺陷（流程漏判、输入契约不完整或环境假设错误）视为可上报 bug；用户数据错误、第三方服务抖动、用户主动改源码和模型偶发波动不属于此范围。 发现设计缺陷时先脱敏记录到 ~/.bensz-skills/bugs/，当前任务继续；只有用户明确要求公开上报时，才使用本机 gh api 直传，不 clone 仓库。 不收集用户名、主机名、工作目录、密钥、令牌、Cookie 或其它无关隐私；不得直接修改用户本地已安装 Skill 的源代码来“顺手修 bug”。 版本唯一来源为同目录 config.yaml:skillinfo.version；本文件只描述稳定工作契约，不重复易变配置。 不要把论文发现简化成单一关键词检索。根据用户选题和目标数量，组合以下五类渠道；每类都可以使用联网检索、研究者脉络或社区信号，但必须记录其来源和用途： 经典论文：定位领域奠基者、明星研究者、综述、奖项和公认里程碑，再查找其代表性工作。 rising-star 论文：寻找近 3–5 年持续突破的作者、实验室或研究线，关注尚未广为人知但影响快速上升的研究者。 社区精选：检查 Hugging Face Daily/Weekly/Monthly Papers、Import AI、研究者通讯、公众号/X 账号和可信整理页。 偶然的热点论文：关注近期发表后因讨论度、代码传播、新闻或社交平台而受到关注的论文，即使作者并不知名。 顶会/顶刊近期论文：仅在用户选题足够窄时重点使用，结合明确的 venue 和时间窗，避免宽主题造成无穷候选。 research-literature-search 负责其中“基于关键词检索学术数据库”的小步骤；经典作者脉络、社区精选和热点信号不能假设会自动出现在该检索 bundle 中。 首选：调用 search 后端 当分层策略需要关键词/数据库召回时，调用 research-literature-search 的 run，为其提供合法的 topic 和 5–25 条显式查询；随后调用其 validate。只接受 manifest.json 的 status 为 success 或 partialsuccess 的 bundle。没有需要数据库检索的渠道时，不得为了形式强行调用；但必须说明使用了哪些其它发现渠道。 将以下文件作为只读输入保存到本轮 radar run： 候选必须符合 rls.paper.v1。保留 manifest、contract version、artifact hash、canonical 候选数量和 search source path，便于追溯。若实际调用了 search 但 bundle 校验失败、没有合法查询或 search skill 不可发现，应停止该检索子步骤并报告原因；不能静默改用另一套内嵌 provider。其它分层渠道仍可独立记录为补充发现，但不得伪装成 search 结果。 补充发现信号 社区精选、奖项、研究者整理、代码传播或新闻讨论等非标准数据库信号可以作为补充证据，但必须： 记录 URL、访问日期、来源用途和对应论文身份； 映射到已有 canonical 候选，或作为明确标记的待确认候选； 不伪装成 search provider 结果，不覆盖 search 的 canonical …
How to use it
Reference it in AdaL, Claude Code, Cursor or any coding agent — nothing to install:
@skills huangwb8/research-literature-radar