bear-research

bear-research

我在学术科研工作中的一些分析思路和方法，以 Agent Skill 的形式沉淀下来。覆盖选题评估、文献溯源、论点攻防、领域入门等场景，依托文献检索命令行工具 SciMaster CLI，所有分析都基于真实文献进行。

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前置：安装 scimaster-cli

所有技能依赖 scimaster-cli，需要 Node.js >= 20。

npm install -g scimaster-cli
sci init # 粘贴 API Key 完成认证
sci --version # 确认安装成功

获取 API Key：注册 SciMaster 账号后，点击左下角用户头像打开设置界面 → API Key 页面 → 创建新 Key，复制后粘贴到 sci init 提示中。CLI 用户每月有免费检索额度，sci usage 查看余额。

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安装

方式一：skills CLI（推荐，支持 Claude Code / Codex / opencode 等）

npx skills add fei0810/bear-research-skills --all # 安装全部
npx skills add fei0810/bear-research-skills --skill bear-support # 安装单个
npx skills add fei0810/bear-research-skills --list # 查看列表

方式二：Claude Code 插件市场

/plugin marketplace add fei0810/bear-research-skills
/plugin install bear-research@bear-research

方式三：git clone

git clone https://github.com/fei0810/bear-research-skills.git ~/.claude/plugins/bear-research

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基础技能

bear-support · 找支持文献

为一个观点找真实的学术支撑。每篇文献附一行支撑关系说明，按直接支撑 / 部分支撑 / 间接相关分级，标出最应优先引用的那篇。

输入示例

# 生医
cfDNA 甲基化可以用于非侵入性的癌症早期检测

# 材料
高熵合金的晶格畸变效应会增强其机械性能

# 计算机
Transformer 架构在自然语言处理任务上优于 RNN

# 理工
锂离子电池的容量衰减主要来源于 SEI 膜的生长

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bear-counter · 找反对文献

为一个观点找学术层面的挑战。从五个方向检索：直接矛盾、边界条件、替代解释、方法批评、复制失败，每篇附威胁等级和回应方向。适合写论文 Discussion、准备答辩、预判审稿人意见。

输入示例

# 生医
gut microbiome diversity is causally linked to mental health outcomes

# 计算机
大语言模型在代码生成任务上已经超过了初级程序员的水平

# 材料
钙钛矿太阳能电池的光电转换效率已经可以媲美硅基电池

# 理工
深度学习模型的可解释性无法满足医疗诊断的临床需求

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bear-map · 概念知识地图

以一个概念为中心，从真实检索摘要里挖出 5–8 个邻近概念，生成知识地图。每个节点有实质性解释（是什么 + 与中心的关系），不从记忆里补节点。输出 Mermaid 概念图 + 可截图的 SVG HTML 地图。

输入示例

# 生医
液体活检

# 材料
拓扑绝缘体

# 计算机
强化学习

# 理工
量子纠缠

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bear-scoop · 选题撞车检测

在投入研究之前，从 5–6 个不同角度检索，返回撞车程度地图（直接撞车 / 方法孪生 / 问题孪生 / 邻居）。用四轴评分（问题 / 方法 / 结论 / 场景）判断每篇文献的邻近层级。加 -r 只看近两年和预印本。

输入示例

# 生医
用 cfDNA 片段组学特征预测肺癌术后复发风险

# 材料
用机器学习预测钙钛矿太阳能电池的长期稳定性

# 计算机
基于图神经网络的代码漏洞检测方法

# 理工
利用声学超材料实现水下目标的宽频隐身 -r

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bear-trace · 文献溯源

追溯一个研究问题从源头到今天的演化脉络。逐层向前追溯前驱工作（默认 3 层），再补充近 1–2 年的最新进展，每条传承边标注关系类型（方法来源 / 问题来源 / 证据来源 / 领域转折）。加 -d N 控制溯源层数。

输入示例

# 生医
单细胞测序

# 材料
金属有机框架 MOF 的气体吸附

# 计算机
注意力机制 Attention Mechanism

# 理工
拓扑量子计算 -d 4

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工作流

工作流是多个技能的串联，产出单一综合报告。首屏给出整体判断，下方分 tab 展开各阶段详细结果。

bear-review · 论点攻防评估

bear-support → bear-counter，同时检索正反两侧证据，输出证据格局分析：支持侧最强证据、反对侧最高威胁、有支持无反对的角度、有反对无支持的角度（最脆弱的地方）。约 10–13 次检索。

输入示例

# 生医
肠道菌群失调是 II 型糖尿病发生的促进因素之一

# 计算机
基于 Transformer 的大模型在 few-shot 场景下的泛化能力优于传统监督学习

# 材料
二维材料的层数对其电学性质有决定性影响

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bear-onboard · 领域快速入门

bear-map → bear-trace，同时建立概念版图（现在这个领域长什么样）和演化脉络（它是怎么走到今天的）。交叉识别枢纽节点——同时出现在概念地图和演化脉络里的概念，是进入陌生领域最高效的切入点。约 8–10 次检索。

输入示例

# 生医
空间转录组学

# 材料
固态电池

# 计算机
联邦学习

# 理工
量子误差纠正

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bear-propose · 研究立项前评估

bear-scoop → bear-support → bear-counter，三步不是简单串联——撞车检测的结果决定了后两步的检索方向：支撑和挑战的检索只聚焦在安静区，而不是整个 idea 的全貌。这是 bear-propose 比分别跑三个技能更有价值的核心。约 15–20 次检索。

输入示例

# 生医
利用单细胞甲基化测序解析肿瘤微环境中免疫细胞的异质性

# 材料
基于拓扑缺陷工程提升二维磁性材料的居里温度

# 计算机
为低资源语言设计基于跨语言迁移的代码生成模型

# 理工
利用光学频率梳实现高精度的大气成分实时监测

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每次运行的输出

在当前目录自动创建 {topic-slug}/ 子文件夹，产出四个文件：

文件	说明
终端打印	TUI 格式即时摘要
report.md	结构化 Markdown，含 YAML front matter，Obsidian / GitHub 友好
report.html	自包含 HTML，无外部依赖，支持 dark mode
references.bib	本次报告所有引用文献的 BibTeX，合并去重

各技能和工作流的 HTML 报告有专属可视化：bear-support / bear-counter 用文献卡片列表，bear-map / bear-onboard 用 SVG 概念星图，bear-trace 用竖向时间轴，bear-scoop / bear-propose 用同心圆雷达图，bear-review 用正反两侧对照面板。每张文献卡含 DOI 链接和可折叠摘要（中文学术译文）。

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边界

输出里的每一篇论文、每一个作者、每一条结论，都必须来自本次会话的一次真实 sci search。搜不到本身是结论，不从记忆里增补。

写完整综述、把结果加工成初稿，这些超出当前范围，技能会引导你前往 SciMaster。

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关于 SciMaster

scimaster-cli 是 SciMaster 我所在团队开发的学术检索命令行工具，bear-research 的所有论文检索能力依赖于该工具进行。如果你在使用过程中对 CLI 有建议或问题，欢迎通过下方联系方式反馈。

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联系 & 反馈

• 针对本项目的问题 / 建议：提 Issue
• 和我本人进一步沟通：微信 kaopu_bear 备注来意

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License

CC BY-NC-SA 4.0 · 可自由使用和改编，须署名原作者，不得商业使用，衍生作品须以相同许可证发布。