Обзор литературы по папке научных статей с Claude Code
Автор настроил в Claude Code команды, которые разбирают папку с научными статьями, ранжируют их по теме и находят ключевые цитируемые работы. По его оценке, 50 статей теперь занимают 30 минут вместо 2-3 дней.
Что сделали
Автор завёл в Claude Code свои слэш-команды, а тему исследования прописал в CLAUDE.md. Команда /lit-map достаёт текст из всех PDF в папке papers/. Для каждой статьи она выписывает цель, метод, вывод и ключевые слова, а затем сохраняет в literature_map.md список с релевантностью High, Medium или Low. Команда /citation-network извлекает списки литературы, находит работы, которые цитируют сразу несколько статей, и ранжирует их.
Что получилось
По словам автора, /lit-map сокращает разбор 50 статей с 2-3 дней до 30 минут, а /citation-network разбор 10 статей с 4-5 часов до 15 минут. Это оценки «до и после», а не измерения.
На что обратить внимание
На сканах и PDF из одних картинок точность падает. Оценки и пересказы ИИ исследователю всё равно нужно проверять. Прежде чем отправлять в облачные сервисы неопубликованные или защищённые авторским правом тексты, стоит изучить их условия и правила.
Пояснение
Слэш-команда это сохранённая инструкция, которую в Claude Code вызывают через косую черту, например /lit-map. CLAUDE.md это файл с постоянными указаниями, который Claude Code читает в начале работы.
Кому пригодится
Аспирантам и исследователям, которым нужно быстро разобрать десятки статей по своей теме.
Попробуйте сами с Claude Code
Прочитай все статьи в папке [путь к папке со статьями] и выпиши список литературы каждой в файл bibliographies.md. Затем найди работы, которые чаще всего цитируются в этих статьях, и напиши relevance_list.md, где все статьи ранжированы по тому, насколько они относятся к [тема моего исследования], с одним предложением обоснования для каждой. Исходные файлы не меняй и не удаляй. Готово, когда оба файла созданы и ты назвал мне 10 ключевых работ.
Нужна помощь с запуском? Вступайте в сообщество AI Pack ↗
Источник: note.com ·