Свой агент-скилл для обзора научной литературы по опорным статьям
Автор поста на Reddit сделал свой агентный скилл для обзоров научной литературы. Скилл идёт от опорных статей по ссылкам и цитированиям, отбирает работы и дорабатывает обзор, и в тестах автора результат вышел лучше обычного ИИ-текста.
Сделано со своим агентом
Что сделали
Обычные чат-боты пропускали нужные статьи и не умели прослеживать цитирования, поэтому автор сделал лёгкий скилл для агента. Скилл начинает с опорных статей, идёт назад по их спискам литературы и вперёд по работам, которые их цитируют. Найденные статьи он отсеивает и шаг за шагом дорабатывает обзор. Часть процесса жёстко прописана в скриптах. Запускать скилл предполагается внутри Claude Code, Codex, Gemini CLI или OpenClaw.
Что получилось
В тестах автора итоговый обзор вышел лучше обычного документа, написанного ИИ, особенно по охвату и отбору статей. Цифр и конкретных провалов в обсуждении нет.
На что обратить внимание
Процесс автономен только отчасти. Часть шагов прописана в скриптах, так что это не полностью свободный агент.
Пояснение
Скилл (skill) это набор инструкций и скриптов, который агент вроде Claude Code подгружает под конкретную задачу. Поиск «назад» идёт по списку литературы статьи, поиск «вперёд» по более поздним работам, которые её цитируют.
Кому пригодится
Аспирантам, исследователям и студентам, которым нужно собрать обзор литературы по теме и не пропустить ключевые работы.
Попробуйте сами
Сделай обзор литературы по теме [тема], начиная с этих опорных статей [названия или DOI]. Пройди назад по их спискам литературы и вперёд по работам, которые их цитируют. Отбирай кандидатов по критериям [критерии включения] и повторяй, пока новые раунды не перестанут находить что-то подходящее. На выходе дай таблицу включённых статей с кратким пересказом каждой, короткий обзор главных тем и список исключённых статей с причинами.
Нужна помощь с запуском? Вступайте в сообщество AI Pack ↗
Источник: reddit.com ·