/survey

SkillDocs & knowledge

Generate a paper's Related Work section from wiki knowledge: topic grouping → narrative structure → LaTeX output, following citation-verification and academic-writing

Available today. Use it from your connected AI after setup.

Connect ahel once, and every AI you use reads what you have installed.

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 take
  • wiki/concepts/*.md — Definition、Variants、Comparison、Known limitations
  • wiki/topics/*.md — Overview、Timeline、Open problems、Seminal works
  • wiki/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

  1. 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
  2. 读取 wiki/graph/context_brief.md 获取全局上下文
  3. 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)
  4. 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
  5. 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:

  1. 读取 wiki/papers/{slug}.md:重点读 Problem、Key idea、Results、My take
  2. 读取该论文关联的 wiki/concepts/*.md:重点读 Definition、Variants、Comparison
  3. 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:

  1. 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
  2. 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)
  3. 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)
  4. 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

  1. 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)
  2. 引用格式

    • --format latex\cite{key},key 从 citation-verification.md 的命名规则生成
    • --format markdown[[slug]]
  3. 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)
  4. 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

  1. 收集所有 \cite{key} 引用
  2. 对每个 key,尝试获取 BibTeX:DBLP → CrossRef → S2
  3. 已验证的:记录 BibTeX
  4. 未验证的:标记 [UNCONFIRMED]
  5. 输出 BibTeX 条目列表(可追加到 paper/references.bib)
  6. 报告 citation coverage

Step 6: 归档

  1. 生成 slug

    python3 tools/research_wiki.py slug "<query-keywords>"
    
  2. 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。

  3. 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"
    
  4. 追加日志

    python3 tools/research_wiki.py log wiki/ \
      "survey | {topic} | {N} papers, {G} groups, format: {format}"
    
  5. 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{}[[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 slug
  • python3 tools/research_wiki.py add-edge wiki/ ... — 添加 graph edge
  • python3 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-draft Step 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