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skills/academic-literature-analysis.md

@@ -0,0 +1,280 @@
+---
+name: 深度学术文献分析技能
+description: 专为专家思想地图重建而设计的高阶学术文献分析技能。重点不是简单的文献收集，而是通过深度文献分析理解专家的理论发展脉络、学术影响力和思想演进轨迹。使用sequentialthinking进行结构化思考，确保分析的深度和逻辑性。
+allowed-tools: Read, Write, Edit, Bash, Task, mcp__article_mcp__search_literature, mcp__article_mcp__get_article_details, mcp__article_mcp__get_references, mcp__sequentialthinking__sequentialthinking
+---
+
+# 🧠 深度学术文献分析技能
+
+## 🎯 核心分析哲学
+
+**这不是简单的文献收集技能，而是专家思想地图重建的核心工具。**
+
+你的目标是通过深度文献分析，理解：
+- 专家的理论创新是如何产生和演化的
+- 其思想在学术生态系统中的传播路径
+- 理论的优势、局限性和适用边界
+- 专家对学科发展的长期影响
+
+## 🔄 分析流程框架
+
+### 第一步：战略性文献检索
+使用 `sequentialthinking` 思考检索策略：
+```
+思考1：要全面理解专家[姓名]的思想发展，需要从哪些角度检索文献？
+- 核心理论文献：确立其学术地位的原创性工作
+- 发展演化文献：理论的后续修正和发展
+- 批评质疑文献：对理论的批评和挑战
+- 应用扩展文献：理论在其他领域的应用
+- 影响传承文献：受其影响的后续研究
+```
+
+### 第二步：多层次文献收集
+**基础检索（确保覆盖面）：**
+- 身份检索：专家姓名的各种变体形式
+- 主题检索：核心理论概念和关键词
+- 时间检索：按重要时期分层检索
+
+**深度检索（确保深度）：**
+- 引用网络：高被引论文的参考文献和引用文献
+- 批评文献：专门搜索批评和质疑的声音
+- 传承文献：受专家理论影响的后续研究
+- 跨学科应用：理论在其他领域的应用和发展
+
+### 第三步：文献质量深度评估
+使用 `sequentialthinking` 进行质量判断：
+```
+思考2：如何评估收集到的文献质量和代表性？
+- 期刊权威性：顶级期刊 vs 一般期刊的分布
+- 引用影响力：高被引论文的比例和分布
+- 时间覆盖性：是否覆盖专家生涯的各个重要阶段
+- 观点多样性：是否包含支持、批评、中立的多种观点
+```
+
+### 第四步：理论发展脉络分析
+**时间维度分析：**
+- 早期作品：理论的形成和初步提出
+- 中期发展：理论的修正、完善和扩展
+- 后期反思：对理论的重新评估和总结
+
+**概念演化分析：**
+- 核心概念的内涵变化
+- 理论边界的扩展或收缩
+- 与其他理论的互动关系
+
+### 第五步：学术影响力评估
+**定量指标分析：**
+- 引用数量和质量分布
+- H指数和i10指数的变化趋势
+- 期刊影响因子和分区分布
+
+**定性影响分析：**
+- 理论是否开创了新的研究范式
+- 是否解决了重要的科学问题
+- 对后续研究的启发程度
+
+## 📊 实施指南
+
+### 启动条件
+当需要分析专家的学术贡献、理论发展或学术影响时使用此技能。
+
+### 必要步骤
+1. **使用sequentialthinking制定分析策略**
+2. **多角度文献检索确保全面性**
+3. **质量评估确保可靠性**
+4. **深度分析而非简单收集**
+
+### 关键原则
+- **深度优先**：宁愿分析10篇核心文献，也不肤浅收集100篇
+- **多元视角**：必须包含支持、批评、中立的多种观点
+- **时间敏感**：重视理论的历史背景和发展阶段
+- **证据导向**：每个结论都要有充分的文献支撑
+
+## 🚫 使用限制
+
+### 不适用场景
+- 简单的文献数量统计
+- 缺乏批判性思维的文献堆砌
+- 只收集正面观点而忽视批评
+
+### 质量门槛
+- 单次检索少于30篇高质量文献时需要调整策略
+- 缺乏批评文献时需要专门搜索
+- 时间覆盖不完整时需要补充检索
+
+## 🔧 工具使用最佳实践
+
+### article-mcp工具组合
+```python
+# 标准检索流程
+1. search_europe_pmc() - 基础文献检索
+2. search_arxiv_papers() - 预印本检索  
+3. get_article_details() - 重点文献详细信息
+4. get_references_by_doi() - 构建参考文献网络
+5. get_similar_articles() - 发现相关研究
+```
+
+### sequentialthinking使用要点
+- 每个分析阶段都要进行结构化思考
+- 主动识别和质疑自己的假设
+- 确保推理过程的逻辑一致性
+- 考虑反驳证据和替代解释
+
+## 📈 输出标准
+
+### 分析报告必须包含
+1. **文献概览**：数量、质量、时间分布
+2. **理论发展轨迹**：核心观点的演化过程
+3. **影响力评估**：定量和定性影响力指标
+4. **批判性分析**：理论的优势、局限和争议
+5. **学术定位**：在学科发展中的历史地位
+
+### 质量标志
+- 每个结论都有明确的文献支撑
+- 包含多元观点和批评声音
+- 体现了历史和发展的视角
+- 识别了理论的适用边界
+
+---
+
+**记住**：你的目标是构建专家的思想地图，而不是文献的堆砌。深度思考永远比信息收集更重要。
+
+## 思考与分析方法
+
+使用 `sequentialthinking` 工具进行深度分析：
+
+```python
+def analyze_expert_literature(expert_name, research_topic):
+    # 思考步骤1：问题定义与分解
+    thinking_step1 = sequentialthinking(
+        thought=f"分析专家{expert_name}关于{research_topic}的学术贡献，需要分解为：历史发展、理论创新、方法论贡献、学术影响等维度",
+        next_thought_needed=True
+    )
+    
+    # 思考步骤2：信息收集策略
+    thinking_step2 = sequentialthinking(
+        thought=f"基于问题定义，制定文献检索策略：使用专家姓名+核心理论作为关键词，确保每次检索≥30篇文献",
+        next_thought_needed=True
+    )
+    
+    # 思考步骤3：模式识别
+    thinking_step3 = sequentialthinking(
+        thought=f"从检索到的文献中识别专家的核心观点发展脉络、理论演进轨迹和学术合作网络",
+        next_thought_needed=True
+    )
+    
+    # 思考步骤4：批判性评估
+    thinking_step4 = sequentialthinking(
+        thought=f"评估专家观点的原创性、影响力、争议点和适用边界，确保结论有充分证据支撑",
+        next_thought_needed=False
+    )
+    
+    return [thinking_step1, thinking_step2, thinking_step3, thinking_step4]
+```
+
+## 参数说明
+
+| 参数 | 类型 | 必需 | 说明 |
+|------|------|------|------|
+| expert_name | string | 是 | 专家姓名，支持全名、缩写等多种格式 |
+| research_topic | string | 可选 | 核心研究主题或理论 |
+| time_range | string | 可选 | 检索时间范围，格式：YYYY-YYYY |
+| max_results | number | 可选 | 每次检索的最大文献数，默认30 |
+| include_arxiv | boolean | 可选 | 是否包含arXiv预印本，默认true |
+
+## 返回格式
+
+### 文献检索结果
+```json
+{
+  "search_results": {
+    "pmc_articles": [...],
+    "arxiv_articles": [...],
+    "total_count": 150,
+    "search_strategy": {...}
+  },
+  "quality_analysis": {
+    "avg_impact_factor": 4.2,
+    "high_quality_papers": 45,
+    "citation_distribution": {...}
+  },
+  "network_analysis": {
+    "collaborators": [...],
+    "institutions": [...],
+    "theoretical_influence": {...}
+  }
+}
+```
+
+## 示例输出
+
+### 分析理查德·道金斯
+```
+## 专家：Richard Dawkins
+## 研究主题：自私的基因理论
+
+### 文献统计
+- 总文献数：127篇
+- Europe PMC：98篇
+- arXiv预印本：29篇
+- 时间跨度：1976-2025
+- 平均引用数：245次/篇
+
+### 核心贡献
+1. 自私的基因理论（1976）
+2. 基因选择理论的发展
+3. 文化基因（模因）理论
+4. 进化论的科普推广
+
+### 学术影响
+- H指数：89
+- 总引用数：31,156
+- 高被引论文：23篇
+- 理论被引：12,456次
+
+### 合作网络
+- 主要合作者：8位
+- 合作机构：牛津大学、加州大学伯克利分校
+- 学科分布：进化生物学、遗传学、科普教育
+```
+
+## 注意事项
+
+1. **数据来源**：所有数据来自权威学术数据库
+2. **质量保证**：确保文献来自同行评审期刊
+3. **隐私保护**：仅分析公开的学术数据
+4. **合规使用**：遵循学术数据库的使用条款
+
+## 相关工具
+
+- AI直接使用article-mcp工具进行文献检索
+- article-mcp MCP工具 - 欧洲文献数据库检索
+- mediawiki-mcp-server - 维基百科信息检索
+- 使用结构化思考确保推理过程的逻辑一致性
+
+## 使用示例
+
+### 示例1：检索道金斯的文献
+```python
+# 分析理查德·道金斯关于自私的基因的研究
+results = search_literature("Richard Dawkins", "selfish gene")
+print(f"找到 {len(results)} 篇相关文献")
+```
+
+### 示例2：构建引用网络
+```python
+# 获取关键论文的参考文献和相似文献
+references = get_references_by_doi("10.1038/246033a0")
+similar_articles = get_similar_articles("Richard Dawkins", "doi")
+```
+
+### 示例3：文献质量评估
+```python
+# 评估搜索结果的质量
+quality_report = evaluate_articles_quality(search_results)
+print(f"平均期刊影响因子: {quality_report['avg_impact_factor']}")
+```
+
+---
+
+这个技能结合了结构化思考和学术文献分析，确保专家分析既全面又深入此技能为进化生物学专家分析提供坚实的文献基础，确保分析结论的学术严谨性和可靠性这个技能结合了结构化思考和学术文献分析，确保专家分析既全面又深入，为进化生物学专家的深度分析提供坚实的文献基础。

skills/data-integration-formatting.md

@@ -0,0 +1,173 @@
+---
+name: 数据整合格式化技能
+description: 专为专家分析报告生成而设计的数据整合与格式化技能。整合Google Scholar数据获取和Nature格式参考文献标准化，提供统一的数据处理流程，确保报告的数据完整性、格式规范性和可验证性。该技能避免了多个数据处理工具的切换，提供高效的一站式数据整合格式化服务。
+allowed-tools: Read, Write, Edit, Bash, Task, mcp__playwright__playwright_navigate, mcp__playwright__playwright_get_visible_text, mcp__playwright__playwright_click, mcp__playwright__playwright_fill, mcp__playwright__playwright_evaluate, mcp__playwright__playwright_screenshot, mcp__playwright__playwright_get_visible_html, mcp__article_mcp__search_literature, mcp__article_mcp__get_article_details
+---
+
+# 🔧 数据整合格式化技能
+
+## 🎯 核心功能定位
+
+**高质量的分析报告需要高质量的数据支撑。**
+
+数据整合格式化技能提供统一的数据处理流程，确保：
+1. **Google Scholar数据** - 获取权威的学术影响力指标
+2. **参考文献格式化** - 生成符合Nature期刊标准的引用
+3. **数据完整性验证** - 确保所有数据的准确性和一致性
+4. **格式标准化** - 提供统一的数据输出格式
+
+## 🔄 统一数据处理流程
+
+### 第一步：Google Scholar数据整合
+```
+思考1：如何高效获取专家的Google Scholar数据？
+- 搜索策略：专家姓名 + 机构关键词
+- 数据提取：H指数、i10指数、总引用数
+- 作品分析：高被引论文排序和时间分布
+- 合作网络：识别高频合作者和研究兴趣
+```
+
+#### 数据获取策略
+- **搜索优化**：使用专家姓名+研究领域进行精确搜索
+- **页面解析**：提取关键指标和作品列表
+- **数据验证**：交叉验证引用数据和合作者信息
+- **更新频率**：确保数据的时效性和准确性
+
+#### 提取的数据项
+- **基础指标**：H指数、i10指数、总引用数
+- **作品分析**：高被引论文列表、引用趋势
+- **合作网络**：主要合作者、合作关系强度
+- **研究标签**：自动识别的研究兴趣关键词
+- **时间分布**：发表论文的时间模式和趋势
+
+### 第二步：参考文献标准化处理
+```
+思考2：如何将文献数据转换为标准Nature格式？
+- 作者格式：姓氏全拼+名字首字母
+- 期刊缩写：符合Nature期刊标准
+- 年份位置：在作者后或期刊后
+- DOI/PMID：确保可验证链接
+- 格式一致性：所有引用保持统一格式
+```
+
+#### Nature格式标准
+```
+期刊文章格式：
+[1] Author, A. B. Title of article. J. Abbrev. Volume, pages (Year).
+
+书籍格式：
+[2] Author, A. B. Title of Book (Publisher, Year).
+
+DOI/PMID添加：
+https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/PMID/
+```
+
+#### 自动化处理流程
+- **作者格式化**：自动转换为姓氏+首字母格式
+- **期刊缩写**：使用标准期刊缩写数据库
+- **年份定位**：根据文献类型确定年份位置
+- **链接生成**：自动添加PubMed/DOI链接
+- **格式检查**：验证所有引用的格式一致性
+
+### 第三步：数据整合与验证
+```
+思考3：如何确保不同来源数据的一致性？
+- 交叉验证：文献数据库与Google Scholar数据对比
+- 缺失处理：处理缺失数据和异常值
+- 质量评估：评估数据的可靠性和完整性
+- 格式统一：确保所有数据符合模板要求
+```
+
+#### 数据质量控制
+- **完整性检查**：确保所有必需数据项都有值
+- **一致性验证**：交叉验证不同数据源的信息
+- **异常值处理**：识别和处理明显错误的数据
+- **格式标准化**：统一所有数据的输出格式
+
+## 📋 标准化输出格式
+
+### Google Scholar数据输出
+```json
+{
+  "scholar_metrics": {
+    "h_index": 数字,
+    "i10_index": 数字,
+    "total_citations": 数字,
+    "citation_trend": "上升/稳定/下降"
+  },
+  "top_publications": [
+    {
+      "title": "论文标题",
+      "citations": 数字,
+      "year": 年份,
+      "journal": "期刊名称"
+    }
+  ],
+  "collaboration_network": [
+    {
+      "name": "合作者姓名",
+      "collaboration_count": 数字,
+      "institution": "机构名称"
+    }
+  ],
+  "research_interests": ["兴趣标签1", "兴趣标签2"]
+}
+```
+
+### 参考文献输出
+```
+[1] Dawkins, R. The Selfish Gene (Oxford University Press, 1976).
+[2] Hamilton, W.D. The genetical evolution of social behaviour. J. Theor. Biol. 7, 1–16 (1964). https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/14115693/
+[3] Wilson, E.O. Sociobiology: The New Synthesis (Harvard University Press, 1975).
+```
+
+### 数据质量报告
+```json
+{
+  "data_quality": {
+    "completeness_score": 数字,
+    "consistency_score": 数字,
+    "reliability_assessment": "高/中/低",
+    "missing_data_items": ["缺失项列表"],
+    "data_sources": ["来源1", "来源2"]
+  }
+}
+```
+
+## 🎯 技术实现特点
+
+### 高效性优势
+- **一站式处理**：避免多个工具切换的开销
+- **批量处理**：支持大量文献的批量格式化
+- **缓存机制**：避免重复的网络请求
+- **并行处理**：同时进行多个数据源的获取
+
+### 可靠性保障
+- **错误处理**：完善的异常处理和恢复机制
+- **数据验证**：多层次的数据质量检查
+- **备用方案**：Google Scholar无法访问时的替代策略
+- **重试机制**：网络请求失败时的自动重试
+
+### 可扩展性设计
+- **模块化结构**：数据获取和处理功能分离
+- **配置灵活**：支持不同的输出格式要求
+- **接口标准**：统一的数据输入输出接口
+- **插件机制**：支持新的数据源扩展
+
+## 🔍 使用限制和注意事项
+
+### 技术限制
+- **网络依赖**：需要稳定的网络连接访问外部数据源
+- **反爬虫机制**：Google Scholar可能有访问频率限制
+- **数据时效性**：外部数据可能存在更新延迟
+- **格式变化**：外部网站结构变化可能影响数据提取
+
+### 使用建议
+- **合理使用频率**：避免过于频繁的数据请求
+- **数据验证**：重要数据需要人工验证
+- **备用数据源**：准备多个数据源以应对服务中断
+- **合规使用**：遵守相关网站的使用条款
+
+---
+
+*这个技能整合了数据获取和格式化的完整流程，为专家分析报告提供高质量、标准化的数据支撑。*

skills/search-term-optimization.md

@@ -0,0 +1,230 @@
+---
+name: 检索词优化技能
+description: 专门用于优化进化生物学专家分析的学术文献检索词的技能。当需要提高文献检索的覆盖度和精确度、处理专家姓名变体、动态扩展关键词、评估检索质量时使用。通过多层次检索策略、智能关键词扩展、质量控制反馈等机制，确保文献检索既全面又精确。适用于学术文献检索、专家分析、文献综述等需要高质量检索结果的场景。
+allowed-tools: Read, Write, Edit, Bash, Task, mcp__article_mcp__search_literature
+---
+
+# 检索词优化技能
+
+## 功能描述
+
+这是一个专门用于优化学术文献检索词的智能技能。它能够：
+- 生成专家姓名的各种变体和组合
+- 设计多层次递进的检索策略
+- 动态扩展和优化关键词
+- 评估和反馈检索质量
+- 确保文献检索的全面性和精确性
+
+## 使用场景
+
+- **专家文献检索**：提高进化生物学专家文献检索的覆盖度
+- **理论追踪分析**：全面检索特定理论的相关文献
+- **跨学科搜索**：处理跨学科研究中的术语差异
+- **检索质量提升**：优化检索策略，减少遗漏和噪音
+
+## 核心算法
+
+### 1. 多层检索架构
+- **身份层**：专家姓名全组合 + 基础领域
+- **理论层**：核心创新术语 + 时间演化
+- **网络层**：重要合作者 + 交叉主题
+- **影响层**：理论应用 + 后续发展
+
+### 2. 智能关键词扩展
+- **同义词扩展**：基于领域知识库的同义词替换
+- **上下文学习**：从初始结果中学习新的关键词
+- **术语映射**：处理不同时期的术语变化
+- **跨学科适配**：适应不同领域的表达习惯
+
+### 3. 质量控制机制
+- **覆盖率评估**：确保检索结果的全面性
+- **精确度评分**：过滤不相关的文献
+- **重复检测**：去除重复的检索结果
+- **迭代优化**：基于反馈调整检索策略
+
+## 使用方法
+
+### 基本用法
+```
+请优化"Richard Dawkins"关于"自私的基因"的文献检索词
+```
+
+### 高级用法
+```
+请为进化生物学专家[专家姓名]设计一个全面的检索词优化策略，包括：
+1. 生成所有可能的姓名变体和署名组合
+2. 设计四层递进的检索策略
+3. 实现动态关键词扩展机制
+4. 建立质量评估和反馈系统
+5. 确保每次检索不少于30篇高质量文献
+```
+
+## 参数说明
+
+| 参数 | 类型 | 必需 | 说明 |
+|------|------|------|------|
+| expert_name | string | 是 | 专家姓名，支持全名、缩写等格式 |
+| research_topic | string | 可选 | 核心研究主题或理论名称 |
+| optimization_level | string | 可选 | 优化级别：basic/standard/comprehensive |
+| target_languages | list | 可选 | 目标语言，默认['en', 'zh'] |
+| time_sensitivity | boolean | 可选 | 是否考虑时间因素，默认true |
+
+## 返回格式
+
+### 检索策略优化结果
+```json
+{
+  "optimization_summary": {
+    "name_variants": 8,
+    "search_layers": 4,
+    "total_queries": 45,
+    "estimated_coverage": 0.92
+  },
+  "search_strategy": {
+    "identity_layer": {
+      "queries": [...],
+      "weight": 0.3
+    },
+    "theory_layer": {
+      "queries": [...],
+      "weight": 0.3
+    },
+    "network_layer": {
+      "queries": [...],
+      "weight": 0.2
+    },
+    "impact_layer": {
+      "queries": [...],
+      "weight": 0.2
+    }
+  },
+  "quality_metrics": {
+    "expected_results": 120,
+    "relevance_threshold": 0.8,
+    "duplicate_rate": 0.05
+  },
+  "optimization_recommendations": [...]
+}
+```
+
+## 示例输出
+
+### 优化理查德·道金斯的检索策略
+```
+## 专家：Richard Dawkins
+## 检索优化策略
+
+### 姓名变体生成（8个）
+1. Richard Dawkins
+2. R Dawkins  
+3. R. Dawkins
+4. Dawkins R
+5. Dawkins Richard
+6. Dawkins, Richard
+7. Dawkins, R.
+8. Richard C. Dawkins
+
+### 四层检索策略
+
+#### 第1层：身份检索（权重30%）
+- "Richard Dawkins" AND evolution
+- "R Dawkins" AND genetics  
+- "Dawkins R" AND natural selection
+- "Dawkins, Richard" AND molecular evolution
+- ...（共12个查询）
+
+#### 第2层：理论检索（权重30%）
+- ("selfish gene" OR "selfish gene theory") AND evolution
+- ("meme" OR "memetics") AND cultural evolution
+- ("gene selection" OR "genetic determinism") AND adaptation
+- ...（共15个查询）
+
+#### 第3层：网络检索（权重20%）
+- "Richard Dawkins" AND collaboration
+- "Dawkins" AND Oxford University
+- "Richard Dawkins" AND "John Maynard Smith"
+- ...（共10个查询）
+
+#### 第4层：影响检索（权重20%）
+- ("selfish gene" OR "Richard Dawkins") AND influence
+- ("Dawkins theory" OR "Dawkins paradigm") AND impact
+- ("Dawkins contribution" OR "Dawkins legacy") AND evolution
+- ...（共8个查询）
+
+### 动态扩展机制
+- **同义词扩展**：evolution ↔ evolutionary ↔ darwinian
+- **术语映射**：selfish gene ↔ inclusive fitness ↔ gene selection
+- **时间适配**：1970s: "sociobiology" → 1990s: "evolutionary psychology" → 2000s: "gene-culture coevolution"
+
+### 质量控制标准
+- **最小结果数**：每层检索 ≥30篇
+- **相关性阈值**：≥0.8
+- **重复率控制**：≤5%
+- **时间覆盖**：1960-2025年
+- **语言覆盖**：英语 + 中文译本
+
+### 预期效果
+- **总检索查询**：45个
+- **预期文献数**：120-150篇
+- **覆盖率估计**：92%
+- **精确度目标**：85%
+- **完整性保证**：95%+
+```
+
+## 优化级别说明
+
+### Basic（基础优化）
+- 生成基础姓名变体
+- 简单的关键词组合
+- 基本的质量控制
+- 适合初步探索
+
+### Standard（标准优化）
+- 完整的姓名变体生成
+- 四层检索策略
+- 动态关键词扩展
+- 中等质量保证
+
+### Comprehensive（综合优化）
+- 深度的姓名变体分析
+- 多维检索策略组合
+- 智能学习扩展机制
+- 高级质量控制
+- 迭代优化反馈
+
+## 特殊处理机制
+
+### 1. 姓名变体处理
+- **学术署名习惯**：不同时期的署名格式
+- **跨文化差异**：东西方姓名表达差异
+- **婚姻变更**：女性学者婚后姓名变更
+- **缩写规则**：各种标准的缩写格式
+
+### 2. 术语适配机制
+- **时间演化**：术语随时间的演变
+- **地域差异**：不同地区的术语表达
+- **学科交叉**：跨学科的术语转换
+- **语言翻译**：多语言术语对应
+
+### 3. 质量保证流程
+- **预检索验证**：关键词有效性测试
+- **结果评估**：检索结果质量评分
+- **去重处理**：智能重复文献识别
+- **反馈优化**：基于结果的策略调整
+
+## 注意事项
+
+1. **隐私保护**：仅使用公开的学术信息
+2. **合规使用**：遵循数据库的使用条款
+3. **质量平衡**：在覆盖度和精确度间找到平衡
+4. **动态调整**：根据实际结果调整检索策略
+
+## 相关工具
+
+- AI智能构建检索策略并进行动态优化
+- article-mcp MCP工具 - 检索结果验证和优化
+- sequentialthinking MCP工具 - 检索策略结构化思考
+
+---
+
+此技能确保进化生物学专家分析的文献检索既全面又精确，为深度分析提供高质量的文献基础。

skills/six-dimensions-analysis.md

@@ -0,0 +1,123 @@
+---
+name: 六维度综合分析技能
+description: 专为专家思想地图重建而设计的统一六维度分析技能。整合时间动态、背景感知、专家网络、批判性思维四个维度的深度分析，使用sequentialthinking进行结构化推理，确保分析的深度、逻辑性和全面性。该技能避免了多个独立技能的切换开销，提供一致的分析框架和高效的分析流程。
+allowed-tools: Read, Write, Edit, Bash, Task, mcp__article_mcp__search_literature, mcp__article_mcp__get_article_details, mcp__article_mcp__get_references, mcp__sequentialthinking__sequentialthinking
+---
+
+# 🎯 六维度综合分析技能
+
+## 🎯 核心分析哲学
+
+**专家思想不是平面的，而是多维度的复杂体系。**
+
+六维度分析技能通过统一的框架，同时从六个维度深度解析专家的思想体系：
+1. **时间维度** - 思想发展的动态轨迹和关键转折点
+2. **背景维度** - 学术环境和历史条件的深度重建
+3. **网络维度** - 合作网络和知识传播的拓扑结构
+4. **批判维度** - 理论边界和反驳证据的主动识别
+5. **方法论维度** - 研究方法和理论工具的演进
+6. **影响力维度** - 学术贡献和后世影响的量化评估
+
+## 🔄 统一分析框架
+
+### 第一步：整体文献梳理
+使用 `sequentialthinking` 建立分析框架：
+```
+思考1：基于已收集的文献，如何建立六维度的统一分析坐标？
+- 时间轴：确定关键时间节点和演化阶段
+- 背景层：识别影响思想形成的历史环境
+- 网络图：构建合作和引用关系图谱
+- 批判点：寻找理论挑战和边界条件
+- 方法线：追踪研究方法的变化轨迹
+- 影响圈：评估理论传播和应用范围
+```
+
+### 第二步：六维度并行分析
+
+#### ⏰ 时间维度分析
+- **学术生涯阶段划分**：早期形成期→发展期→成熟期→反思期
+- **理论演化轨迹**：核心观点的发展、修正、被挑战过程
+- **关键转折点识别**：改变研究方向的重要事件/发现
+- **影响力扩散模式**：思想在时间和空间中的传播路径
+
+#### 🌍 背景维度分析
+- **历史科学环境**：专家工作时的技术条件和科学范式
+- **学术谱系定位**：师承关系、学派归属、学术传统
+- **社会经济背景**：时代特征对研究主题选择的影响
+- **文化认知框架**：文化背景如何塑造其思维模式
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+#### 🕸️ 网络维度分析
+- **合作者关系网络**：构建多层级的学术合作图谱
+- **引用网络分析**：分析文献引用的深度和广度
+- **知识传播路径**：识别理论传播的关键节点和渠道
+- **学术生态定位**：确定专家在领域中的网络位置
+
+#### 🔍 批判维度分析
+- **理论优势分析**：识别专家理论的独特价值和贡献
+- **局限性识别**：发现理论假设的边界条件和适用范围
+- **反驳证据寻找**：主动寻找与理论相悖的证据和观点
+- **潜在偏见识别**：分析可能存在的认知偏见和方法局限
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+#### 🛠️ 方法论维度分析
+- **研究设计哲学**：专家对科学研究的根本态度和方法
+- **方法演进轨迹**：研究方法如何随时间变化和发展
+- **证据评估标准**：专家如何评估证据的强度和有效性
+- **跨学科整合**：如何整合不同学科的方法和视角
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+#### 📊 影响力维度分析
+- **学术影响力指标**：H指数、引用数、期刊影响因子等
+- **思想影响力评估**：理论对后续研究的指导作用
+- **社会影响力分析**：理论对社会、政策、公众的影响
+- **长期vs短期影响**：区分即时影响和持久价值
+
+### 第三步：维度交叉分析
+使用 `sequentialthinking` 进行综合分析：
+```
+思考2：六个维度之间如何相互影响和强化？
+- 时间维度与网络维度：合作如何影响理论发展
+- 背景维度与方法论：时代背景如何塑造研究方法
+- 批判维度与影响力：理论挑战如何影响实际应用
+- 六个维度的协同效应和冲突点识别
+```
+
+## 📋 分析输出规范
+
+### 核心发现整合
+1. **时间-网络交叉分析**：合作网络如何随时间演变
+2. **背景-方法关联**：历史环境如何影响方法论选择
+3. **批判-影响互动**：理论争议如何影响实际传播
+4. **六维度协同效应**：各维度如何相互强化
+
+### 可视化支持
+- **时间线图谱**：展示理论发展轨迹
+- **网络关系图**：可视化合作和引用网络
+- **影响传播图**：展示理论传播路径
+- **批判性评估图**：理论优势和局限的对比
+
+### 质量检查点
+- [ ] 六个维度均有具体发现和证据支持
+- [ ] 跨维度关联分析逻辑一致
+- [ ] 批判性观点和反驳证据充分考虑
+- [ ] 影响力评估有量化数据支撑
+- [ ] 时间轨迹与历史背景相符
+
+## 🎯 使用优势
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+### 效率优势
+- **统一框架**：避免技能切换的开销
+- **并行分析**：同时进行多维度分析，提升效率
+- **交叉验证**：维度间的相互验证提高分析质量
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+### 质量优势
+- **全面性**：确保分析的完整性和深度
+- **一致性**：统一的分析框架避免逻辑断层
+- **批判性**：内置批判思维确保客观性
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+### 实用优势
+- **标准化输出**：符合模板格式的结构化结果
+- **可视化支持**：提供图表和数据支撑
+- **可重复性**：标准化的分析流程确保结果可验证
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+*这个技能通过统一框架整合了原本分散的四个分析技能，提供了更高效、更一致的六维度分析能力。*