研究总结工具

少阅读，多理解，规范引用。

斜杠命令

/research:summarize

/research:compare

/research:cite

技能触发场景

• "总结这篇论文/文章/报告"
• "这份文档的关键发现是什么？"
• "对比这些来源"
• "从这份PDF中提取引用"
• "给我一份关于[主题]的研究简报"
• "拆解这份白皮书"
• 任何涉及以下关键词的请求：总结、研究简报、文献综述、引用、来源对比

工作流程

/research:summarize

— 单一来源总结

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）
   • 网页文章 → 使用主张-证据-启示结构
   • 技术报告 → 使用执行摘要结构
   • 文档 → 使用参考摘要结构
2. 提取结构化简报

   标题: [准确标题]
   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：核心论证或发现]
   
   ## 关键发现
   1. [带支撑证据的发现]
   2. [带支撑证据的发现]
   3. [带支撑证据的发现]
   
   ## 研究方法
   [他们得出这些发现的方式——数据源、样本量、方法]
   
   ## 局限性
   - [该来源未涵盖或存在错误的内容]
   
   ## 可执行要点
   - [如何利用这些信息]
   
   ## 重要引用
   > "[直接引用]" (第X页)

3. 质量评估
   • 来源可信度（同行评审、知名渠道、一手 vs 二手）
   • 证据强度（数据支持、轶事、理论）
   • 时效性（发布时间，是否仍具相关性？）
   • 偏见指标（资金来源、作者所属机构、方法漏洞）

/research:compare

— 多来源对比

1. 收集来源（2-5份文档）
2. 逐一总结 使用上述单一来源工作流
3. 构建对比矩阵

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

4. 综合分析
   • 各来源的共识点？（趋同发现 = 更强信号）
   • 各来源的分歧点？（差异发现 = 需要进一步调查）
   • 所有来源都存在哪些信息空白？
   • 每个立场的证据权重如何？
5. 生成综合简报

   ## 共识发现
   [多数来源达成一致的内容]
   
   ## 争议点
   [来源存在分歧的内容，以及各方最有力的证据]
   
   ## 信息空白
   [所有来源均未涉及的内容]
   
   ## 建议
   [基于证据权重，读者应相信/采取的行动]

/research:cite

— 引用提取

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 使用指定格式（默认APA 7）
3. 按类型分类引用:
   • 一手来源（原创研究、数据）
   • 二手来源（综述、元分析、评论）
   • 三手来源（教科书、百科全书）
4. 输出 带分类标签的排序参考文献列表

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

工具集

scripts/extract_citations.py

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

# 从文件提取引用（默认APA格式）
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

# 从标准输入读取
cat paper.txt | python3 scripts/extract_citations.py --stdin

scripts/format_summary.py

• 多种总结模板（学术、文章、报告、执行摘要）
• 可配置输出长度（简短、标准、详细）
• Markdown和纯文本输出
• 带证据标记的关键发现提取

# 生成结构化总结模板
python3 scripts/format_summary.py --template academic

# 简短的执行摘要格式
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

• 4项均为高 = 强来源 — 可放心引用
• 2项及以上为中 = 合格来源 — 引用时需注明 Caveats
• 2项及以上为低 = 弱来源 — 引用前需独立验证

总结模板

references/summary-templates.md

• 学术论文总结模板（IMRAD）
• 网页文章总结模板（主张-证据-启示）
• 技术报告模板（执行摘要）
• 对比分析模板（矩阵 + 综合分析）
• 文献综述模板（主题式组织）

references/citation-formats.md

• APA 7格式规则及示例
• IEEE格式规则及示例
• Chicago、Harvard、MLA快速参考

主动触发规则

• 来源无日期 → 注明该情况。无日期来源会降低可信度评分。
• 来源与其他来源矛盾 → 明确突出矛盾点。不要掩盖分歧。
• 来源需付费访问 → 注明访问受限。如有已知替代方案可建议。
• 用户仅提供一个来源用于对比 → 请求至少再提供一个。对比需要2个及以上来源。
• 引用信息不完整 → 标记缺失字段（年份、作者、标题）。不要编造元数据。
• 来源在快速发展领域已发布5年以上 → 警告可能已过时。

安装

一键安装（适用于所有工具）

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

多工具安装

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

OpenClaw

clawhub install cs-research-summarizer

相关技能

• product-analytics — 定量分析。互补技能 — 使用research-summarizer处理定性来源，product-analytics处理指标数据。
• competitive-teardown — 竞品研究。互补技能 — 使用research-summarizer进行单个来源分析，competitive-teardown进行市场格局分析。
• content-production — 内容创作。research-summarizer为content-production提供素材 — 先总结来源，再进行写作。
• product-discovery — 发现框架。互补技能 — research-summarizer用于案头研究，product-discovery用于用户研究。