/survey
SkillDocs & knowledgeGenerate a paper's Related Work section from wiki knowledge: topic grouping → narrative structure → LaTeX output, following citation-verification and academic-writing
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Then ask your AI: use the /survey skill
What this skill tells your AI
The instructions your AI receives, as published by lambenthan/empiricalwiki in .claude/skills/survey/SKILL.md and read by ahel’s review.
基于 wiki 已有知识,生成可直接用于论文的 Related Work 章节。 从 wiki/papers/、concepts/、topics/ 取材,按研究方向分组(非逐篇罗列), 每组以「与本文的区别」收尾。引用遵循 citation-verification.md, 写作遵循 academic-writing.md 的 Related Work 规则。 支持 LaTeX 和 Markdown 两种输出格式。
Inputs
query:以下之一:- 研究问题描述(自由文本,如 "parameter-efficient fine-tuning for LLMs")
- claim slugs 列表(从 wiki/claims/ 中,用于围绕特定 claims 组织相关工作)
- PAPER_PLAN.md 路径(从中提取 Related Work section 定义)
--format(可选,默认latex):输出格式latex:\cite{key}引用,可直接嵌入论文markdown:[[slug]]wikilink 引用,用于 wiki 存档
--max-papers(可选,默认 30):最多引用的论文数量
Outputs
wiki/outputs/related-work-{slug}-{date}.md— Related Work 文本(归档)wiki/graph/edges.jsonl— derived_from 边(若新建 output)wiki/log.md— 追加日志- 终端输出 — Related Work 正文(方便直接复制)
Wiki Interaction
Reads
wiki/papers/*.md— Problem、Key idea、Results、Related、My takewiki/concepts/*.md— Definition、Variants、Comparison、Known limitationswiki/topics/*.md— Overview、Timeline、Open problems、Seminal workswiki/claims/*.md— Statement、source_papers(若输入为 claim slugs)wiki/ideas/*.md— Motivation(了解本文定位)wiki/index.md— 内容目录,按 importance 筛选wiki/graph/context_brief.md— 全局上下文wiki/graph/edges.jsonl— 论文间语义关系(same_problem_as、similar_method_to、complementary_to、builds_on、compares_against、improves_on、challenges、surveys).claude/skills/shared-references/academic-writing.md— Related Work 写作规则.claude/skills/shared-references/citation-verification.md— 引用纪律
Writes
wiki/outputs/related-work-{slug}-{date}.md— 归档文件wiki/graph/edges.jsonl— derived_from 边wiki/log.md— 追加操作日志
Graph edges created
derived_from:related-work output → source papers
Workflow
前置:确认工作目录为 wiki 项目根(包含 wiki/、raw/、tools/ 的目录)。
Step 1: 定位相关知识
- 解析输入:
- 若为自由文本:提取关键词,在 wiki/index.md 中匹配 tags 和 titles
- 若为 claim slugs:读取每个 claim 的 source_papers,收集相关论文
- 若为 PAPER_PLAN 路径:读取 Related Work section 的 groupings 和 citations
- 读取 wiki/graph/context_brief.md 获取全局上下文
- 读取 wiki/graph/edges.jsonl:提取论文间语义关系(same_problem_as、similar_method_to、complementary_to、builds_on、compares_against、improves_on、challenges、surveys)
- 生成候选论文列表:
- 从 index.md 按 importance 降序排列
- 按 tags 和 domain 匹配度排序
- 限制为
--max-papers篇
- 若候选论文 < 5 篇:警告「相关论文不足,建议先 /ingest 更多论文」
Step 2: 精读相关页面
对候选论文列表中的每篇论文:
- 读取
wiki/papers/{slug}.md:重点读 Problem、Key idea、Results、My take - 读取该论文关联的
wiki/concepts/*.md:重点读 Definition、Variants、Comparison - 读取相关
wiki/topics/*.md:重点读 Timeline、Open problems
记录每篇论文的:
- 核心贡献(一句话)
- 方法类别(属于哪个研究方向)
- 与本文的关系(same problem / similar method / complementary / builds on / compares against / improves on / challenges / surveys)
- 局限性(从 Limitations 或 My take 提取)
Step 3: 主题分组
遵循 shared-references/academic-writing.md 的 Related Work 规则:
- 按研究方向分组(非逐篇罗列):
- 从 wiki/topics/ 和 concepts/ 的分类中提取自然分组
- 每组 3-8 篇论文
- 分组标题描述研究方向(如 "Parameter-Efficient Fine-Tuning"),非单篇论文
- 确定组间顺序:
- 从宏观到具体(大方向 → 子方向 → 最相关方法)
- 或按时间线(早期奠基 → 发展 → 最新)
- 确定组内顺序:
- 按年份升序(展现演进)
- 重要论文详写(2-3 句),次要论文简写(1 句)
- 标注每组与本文的关系:
- 每组结尾一句:「Unlike these approaches, our method...」或「We build upon X by...」
Step 4: 生成段落
遵循 shared-references/academic-writing.md:
-
每组一段或两段:
- 开头:该方向的背景和重要性
- 中间:按组内顺序展开每篇论文的贡献
- 结尾:与本文的定位关系(必须有)
-
引用格式:
--format latex:\cite{key},key 从 citation-verification.md 的命名规则生成--format markdown:[[slug]]
-
写作规范:
- 不写平铺列表("X did Y. Z did W.")
- 每段有 topic sentence
- 使用对比连接词("While X focuses on..., Y addresses...")
- 不使用 AI 特征词汇(参考 academic-writing.md de-AI 列表)
-
De-AI polish:
- 扫描并替换 AI 特征词汇
- 变化 sentence openings
- 移除 filler sentences
Step 5: BibTeX 准备(仅 --format latex)
若输出格式为 LaTeX,遵循 shared-references/citation-verification.md:
- 收集所有
\cite{key}引用 - 对每个 key,尝试获取 BibTeX:DBLP → CrossRef → S2
- 已验证的:记录 BibTeX
- 未验证的:标记
[UNCONFIRMED] - 输出 BibTeX 条目列表(可追加到 paper/references.bib)
- 报告 citation coverage
Step 6: 归档
-
生成 slug:
python3 tools/research_wiki.py slug "<query-keywords>" -
写入归档文件: 创建
wiki/outputs/related-work-{slug}-{date}.md:--- title: "Related Work: {topic}" type: related-work format: {latex|markdown} paper_count: {N} date_generated: YYYY-MM-DD ---正文为完整 Related Work 文本。 若 latex 格式:附录包含 BibTeX 条目。
-
添加 graph edges:
# output → 每篇引用的论文 python3 tools/research_wiki.py add-edge wiki/ \ --from "outputs/related-work-{slug}-{date}" --to "papers/{paper-slug}" \ --type derived_from --evidence "Cited in related work section" -
追加日志:
python3 tools/research_wiki.py log wiki/ \ "survey | {topic} | {N} papers, {G} groups, format: {format}" -
终端输出:完整 Related Work 正文 + citation coverage 统计
Constraints
- 只引用 wiki 中已有论文:不凭空编造引用。每个
\cite{}或[[slug]]必须对应 wiki/papers/ 中的页面 - 按主题分组,非逐篇列表:每段覆盖一个研究方向,非「Paper A did X. Paper B did Y.」
- 每组必须有定位句:与本文的关系(结尾处说明区别或继承)
- 候选论文 < 5 篇时警告:提示用户先 /ingest 更多论文
- BibTeX 遵循 citation-verification.md:不从 LLM 记忆生成(仅 --format latex)
- de-AI polish 必选:生成后必须执行 polish pass
- 归档到 outputs/:不直接修改 wiki 的 papers/concepts/topics 页面
- graph edges 使用 tools/research_wiki.py:不手动编辑 edges.jsonl
Error Handling
- wiki 论文不足 3 篇:报错,建议先 /ingest 足够数量的论文
- 无匹配论文:扩大搜索范围(放宽 tag 匹配),若仍无则报错
- BibTeX 获取全部失败(latex 格式):使用 [UNCONFIRMED] 占位,报告数量
- PAPER_PLAN 格式不匹配:忽略 plan 的分组建议,使用自动分组
- slug 冲突:追加日期后缀
Dependencies
Tools(via Bash)
python3 tools/research_wiki.py slug "<title>"— 生成 slugpython3 tools/research_wiki.py add-edge wiki/ ...— 添加 graph edgepython3 tools/research_wiki.py log wiki/ "<message>"— 追加日志python3 tools/fetch_s2.py search "<title>"— BibTeX fallback(S2 搜索)
MCP Servers
- 无(survey 不需要 Review LLM,可通过 /review --focus writing 单独审查)
Claude Code Native
Read— 读取 wiki 页面Glob— 查找 wiki 页面WebFetch— DBLP / CrossRef BibTeX 获取(仅 --format latex)
Shared References
.claude/skills/shared-references/academic-writing.md— Related Work 写作规则 + de-AI polish.claude/skills/shared-references/citation-verification.md— BibTeX 获取和 [UNCONFIRMED] 协议
Called by
/paper-draftStep 3(Related Work section 可委托此 skill)- 用户手动调用
Signals
- GitHub stars
- 83
- Forks
- 17
- Last commit
- Jun 2026
Advanced
- Catalog kind
- skill
- Gateway key
survey-lambenthan- Source
- github.com/lambenthan/empiricalwiki