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scientific-thinking-literature-review

学術・技術文献を検索し、選定基準に沿って比較・統合するスキルです。検索履歴や除外理由を残し、根拠の強さと引用を確認したレビューにまとめます。

原文原文の説明を見る

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging. Use when the task is to find, screen, synthesize, and cite a body of academic or technical literature.

インストール方法を見る

こんなときに便利

  • 研究テーマの全体像を把握したいとき
  • 検索手順を記録した文献レビュー
  • 研究結果の矛盾や未解決課題の整理
  • 引用付きの背景説明を書きたいとき

日本語での紹介

できること

学術・技術文献を探し、採用する資料を選び、テーマごとに知見をまとめます。研究の問い、検索先、期間、採用・除外基準を先に定め、検索履歴や重複の除去、除外理由を記録します。各研究の方法、対象、比較条件、結果、限界を表に整理し、一致する結果だけでなく矛盾や未解決の問いも扱います。主張の確信度を分け、最後に著者名、発表年、DOIなどの引用情報を確認します。

こんなときに便利

研究分野の全体像をつかむ調査や、手順を再現できる文献レビューに向いています。論文や報告書の背景説明に根拠を添えたい場合、査読論文、未査読のプレプリント、特許、技術報告を比較したい場合にも使えます。

使い方の例

  • 「この研究テーマの主要な方法と未解決の課題を整理して」
  • 「検索条件と除外理由を記録して文献レビューを作って」
  • 「研究間で結果が食い違う点を比較し、引用を確認して」

注意点

検索先にはPubMed、arXiv、Semantic Scholar、Crossrefなどが挙げられています。検索結果の短い抜粋だけを根拠にせず、プレプリントと査読論文、総説と一次研究を区別します。系統的レビューと呼ぶには、再現可能な検索・選定手順が必要です。

この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(Claude Haiku)が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。

含まれるファイル(1)

  • SKILL.md5.1 KB

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

Literature Review

Use this skill when the task is to find, screen, synthesize, and cite a body of academic or technical literature.

When to Use

  • Building a systematic, scoping, or narrative literature review.
  • Synthesizing the state of the art for a research question.
  • Finding gaps, contradictions, or future-work directions.
  • Preparing citation-backed background sections for papers or reports.
  • Comparing evidence across peer-reviewed papers, preprints, patents, and technical reports.

Review Types

  • Narrative review: broad synthesis; useful for orientation.
  • Scoping review: maps concepts, methods, and evidence gaps.
  • Systematic review: predefined protocol, reproducible search, explicit screening and exclusion.
  • Meta-analysis: systematic review plus quantitative effect aggregation.

Ask the user which level of rigor is needed. If unspecified, default to a scoping review for exploratory work and a systematic review for publication or clinical claims.

Workflow

1. Define the Question

Convert the prompt into a searchable research question.

For clinical or biomedical work, use PICO:

  • Population
  • Intervention or exposure
  • Comparator
  • Outcome

For technical work, use:

  • system or domain
  • method or intervention
  • comparison baseline
  • evaluation metric

2. Plan the Search

Create a search protocol before collecting sources:

  • databases to search
  • date range
  • languages
  • publication types
  • inclusion criteria
  • exclusion criteria
  • exact search strings

Minimum useful database set:

  • PubMed for biomedical and life-sciences literature.
  • arXiv for CS, math, physics, quantitative biology, and preprints.
  • Semantic Scholar or Crossref for broad academic discovery.
  • Domain-specific sources when relevant, such as clinical-trial registries, patent databases, standards bodies, or official technical docs.

3. Search and Log Evidence

Keep a search log that makes the review reproducible:

| Database | Date searched | Query | Filters | Results | Export |
| --- | --- | --- | --- | ---: | --- |
| PubMed | 2026-05-11 | `("CRISPR"[tiab] OR "Cas9"[tiab]) AND "sickle cell"[tiab]` | 2020:2026, English | 86 | PMID list |
| arXiv | 2026-05-11 | `CRISPR sickle cell gene editing` | q-bio, 2020:2026 | 9 | BibTeX |

Save raw IDs, URLs, DOIs, abstracts, and notes separately from the final prose.

4. Deduplicate

Deduplicate in this order:

  1. DOI
  2. PMID or arXiv ID
  3. exact title
  4. normalized title plus first author and year

Record how many duplicates were removed.

5. Screen Sources

Screen in stages:

  1. title
  2. abstract
  3. full text

For systematic work, record exclusion reasons:

  • wrong population
  • wrong intervention
  • wrong outcome
  • not primary research
  • duplicate
  • unavailable full text
  • outside date range

6. Extract Data

Use a structured extraction table:

| Study | Design | Population/Data | Method | Comparator | Outcome | Key finding | Limitations |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Author Year | RCT/cohort/review/etc. | sample or corpus | method | baseline | measured outcome | result | caveat |

For technical papers, include dataset, benchmark, metric, baseline, and reproducibility notes.

7. Synthesize

Group evidence by theme rather than summarizing papers one by one.

Useful synthesis lenses:

  • strongest evidence
  • conflicting evidence
  • methodological weaknesses
  • population or dataset limits
  • recency and replication
  • practical implications
  • unanswered questions

Separate claims by confidence:

  • High confidence: replicated, high-quality evidence across sources.
  • Medium confidence: plausible but limited by sample, method, or recency.
  • Low confidence: early, speculative, single-source, or weakly measured.

8. Verify Citations

Before finalizing:

  • verify DOI, PMID, arXiv ID, or official URL
  • check author names and publication year
  • do not cite a paper for a claim it does not make
  • mark preprints as preprints
  • distinguish reviews from primary evidence

Output Template

# Literature Review: <Topic>

Generated: <date>
Review type: <narrative | scoping | systematic | meta-analysis>
Search window: <dates>
Databases: <list>

## Research Question

## Search Strategy

## Inclusion and Exclusion Criteria

## Evidence Summary

## Thematic Synthesis

## Gaps and Limitations

## References

## Search Log

Pitfalls

  • Do not treat search snippets as evidence.
  • Do not mix preprints, reviews, and primary studies without labeling them.
  • Do not omit negative or conflicting findings.
  • Do not claim systematic-review rigor without a reproducible protocol.
  • Do not use a single database for a broad claim unless the scope is explicitly limited to that database.

レビュー

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