スキル literature-review
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literature-review

低リスク ⚙️ 外部コマンド🌐 ネットワークアクセス📁 ファイルシステムへのアクセス

体系的な文献レビューを実施

こちらからも入手できます: davila7

文献レビューを手動で行うと、データベース検索や引用のフォーマットに時間がかかります。このスキルは、PubMed、arXiv、bioRxiv、Semantic Scholarを検索し、すべての引用を検証し、專業的なPDFを生成することで、体系的な文献レビューを自動化します。

対応: Claude Codex Code(CC)
🥈 78 シルバー
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3

オンにして利用開始

テストする

「literature-review」を使用しています。 PubMedで2020-2024年のCRISPR sickle cell 研究を検索

期待される結果:

  • PubMedで47件の関連論文を発見
  • トップ結果: 'CRISPR-Cas9遺伝子編集によるsickle cell病の治療' (2023) - 156件の引用
  • crispr_sickle_cell_pubmed.jsonに保存
  • 他のデータベースと組み合わせるときは--deduplicateフラグを使用

「literature-review」を使用しています。 私の文献レビュードキュメント内の引用を検証

期待される結果:

  • 発見されたDOI合計: 23
  • 検証済み: 22 (95.7%)
  • 失敗: 1 (DOI: 10.xxx/yyy - 解決できません)
  • literature_review_citation_report.jsonに検証レポートを保存

セキュリティ監査

低リスク
v4 • 1/17/2026

This literature-review skill is a legitimate academic research tool. Static analysis flagged 178 potential security issues, but all findings are false positives. The external_command patterns are documentation examples of standard academic tools (pandoc, xelatex, gget). Network requests target legitimate academic APIs (CrossRef, DOI resolution, PubMed). Filesystem operations write search results and verification reports. No malicious intent, data exfiltration, or command injection vectors detected.

8
スキャンされたファイル
2,637
解析された行数
3
検出結果
4
総監査数

リスク要因

⚙️ 外部コマンド (1)
scripts/generate_pdf.py:46-91
🌐 ネットワークアクセス (1)
scripts/verify_citations.py:32-47
📁 ファイルシステムへのアクセス (1)
scripts/search_databases.py:296
監査者: claude 監査履歴を表示 →

品質スコア

77
アーキテクチャ
100
保守性
87
コンテンツ
25
コミュニティ
90
セキュリティ
87
仕様準拠

作れるもの

学位論文の文献レビュー章

検証された引用と專業的なフォーマットで、博士論文の背景セクションのための包括的な文献検索を実施します。

体系的レビューの論文発表

PRISMAガイドラインに沿った体系的レビューを、複数のデータベース検索、重複排除、品質評価とともに実施します。

エビデンスに基づく医学レビュー

PubMedや医学データベースから臨床エビデンスを合成し、治療決定や臨床ガイドラインに活用します。

これらのプロンプトを試す

基本的な文献検索 
2020年から2024年までのCRISPR遺伝子治療に関する sickle cell 病の最新の論文をPubMedとbioRxivで検索してください。臨床試験とレビュー論文に焦点を当ててください。
体系的レビュー 
がん免疫療法に対するmRNAワクチンの有効性に関する体系的レビューを実施してください。PubMed、bioRxiv、arXivを検索してください。2018年から2024年までの査読付き論文とプレプリントのみを含めます。
引用の検証 
私の文献レビュードキュメント内のすべてのDOIを検証し、APAスタイルで引用をフォーマットしてください。失敗した引用を示す検証レポートを生成してください。
PDF生成 
私の文献レビューのマークダウンをNature引用スタイル、目次、セクション番号付きのPDFに変換してください。まずすべての依存関係がインストールされていることを確認してください。

ベストプラクティス

  • レビュードキュメントを完成させる前に、必ずverify_citations.pyで引用を検証してください
  • 包括的な文献カバレッジを確保するために、少なくとも3つの異なるデータベースを検索してください
  • 体系的レビューの透明性のためにPRISMAフローチャートなどの視覚的要素を含める

回避

  • 単一のデータベースに依存しないでください - これにより文献カバレッジが不十分になります
  • 研究ごとの要約は避けてください - 代わりに findings をテーマ別に整理してください
  • 引用検証を決してスキップしないでください - 検証されていない引用は学術的信頼性を損ないます

よくある質問

どのデータベースを検索する必要がありますか？
生物医学トピックの場合: PubMed、bioRxiv、Semantic Scholar。物理・CSの場合: arXivとSemantic Scholar。必ず3つ以上のデータベースを使用してください。
データベース間の重複論文をどう処理すればよいですか？
search_databases.pyで--deduplicateフラグを使用してください。最初にDOIで重複を削除し、フォールバックとしてタイトルマッチングで重複を削除します。
どのような引用スタイルがサポートされていますか？
APA、Nature、Vancouver、Chicago、IEEEスタイルがサポートされています。PDF生成時に--citation-styleフラグを使用してください。
何かをインストールする必要がありますか？
PDF生成にはpandocとLaTeXをインストールしてください。データベース検索はWeb APIを使用し、追加のインストールは不要です。
引用検証はどのように機能しますか？
スクリプトはドキュメントからDOIを抽.doi.org経由で解決できることを確認し、CrossRefからメタデータを取得し、引用を適切にフォーマットします。
レビューにプレプリントを含めることはできますか？
はい、bioRxivとarXivのプレプリントがサポートされています。常にプレプリントは査読されていないことに記載し、 findings を慎重に検証してください。

開発者の詳細

作成者

K-Dense-AI

ライセンス

MIT license

リポジトリ

https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/literature-review

参照

main

ファイル構成

📁 assets/

📄 review_template.md

📁 references/

📄 citation_styles.md

📄 database_strategies.md

📁 scripts/

📄 generate_pdf.py

📄 search_databases.py

📄 verify_citations.py

📄 SKILL.md