research-lookup (Thu thập bằng chứng học thuật)

Làm được gì

Skill dùng Parallel Search + Extract để thu thập bằng chứng bên ngoài cần cho bản thảo khoa học hoặc bản tóm tắt nghiên cứu.

• Chạy 6 lượt tìm kiếm: nghiên cứu gốc mới, tổng quan hệ thống/phân tích gộp, công trình nền tảng, phương pháp – quy trình – kiểm định, bằng chứng trái ngược/âm tính, và một lượt tìm mở bổ sung.
• Loại trùng theo DOI, PMID, URL chuẩn và tiêu đề, sau đó dùng Extract để xác minh tác giả, năm, tạp chí, thiết kế nghiên cứu, cỡ mẫu, kết quả định lượng, hạn chế và tình trạng bị rút bài.
• Xuất ra bộ tệp có thể kiểm toán: packet.md, references.bib, evidence-matrix.json, claim-source-map.json, synthesis.json, coverage.json, search-ledger.json.
• Mục tiêu là 60 tài liệu đã xác minh và không trùng lặp; nếu thiếu, skill báo khoảng trống trong coverage.json chứ không nhồi nguồn yếu.

Phù hợp với ai

• Nghiên cứu sinh, nhà nghiên cứu cần khối lượng lớn trích dẫn cho phần Mở đầu và Thảo luận.
• Người muốn có cả bằng chứng ủng hộ và bằng chứng phản biện cho một luận điểm.
• Người cần nhanh chóng thấy khoảng trống nghiên cứu và tiền lệ phương pháp.
• Nếu cần tổng quan hệ thống chuẩn PRISMA, hãy dùng literature-review thay vì skill này.

Ví dụ sử dụng

1. Gói bằng chứng cho bản thảo: tạo manuscript-context.json (câu hỏi, thiết kế, dân số, nhóm so sánh, kết cục) rồi chạy với --academic --target-references 60 --packet-dir sources/manuscript-research.
2. Báo cáo nghiên cứu sâu: khi người dùng yêu cầu rõ "toàn diện", dùng --force-backend research --processor pro để nhận báo cáo tổng hợp dài.
3. Tra cứu nhanh: chỉ cần hướng dẫn mới nhất thì dùng --no-academic --search-mode basic.
4. Xử lý nhiều chủ đề: --batch "chủ đề 1" "chủ đề 2" tạo thư mục gói riêng cho từng truy vấn.

Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart.
Copy thư mục skills/research-lookup từ repo GitHub K-Dense-AI/scientific-agent-skills vào ~/.claude/skills/research-lookup/ của mình.
Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.