wesley-yin77/nsfc_medicine_all/nsfc-references

Claude Code and agent skill by wesley-yin77/nsfc_medicine_all

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NSFC标书参考文献检索、筛选、格式化与插入管理。从假说中提取关键词, 调用学术搜索引擎检索近3年高相关度文献,按NSFC标准格式输出,并标注 建议插入位置。触发词:参考文献、引用、找文献、检索文献、文献补充、 查新、更新文献、文献格式。

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SKILL.md

NSFC References — 参考文献管理器

从标书假说中提取检索要素,调用学术搜索引擎查找近3年文献, 按NSFC标准格式化输出,标注建议插入位置,并诊断现有引用时效性。

Routing protocol

1. Load the manifest and core layer

Read manifest.yaml. Always load:

  • ../../../_shared/core/winning-patterns.md — 参考文献模式(数量/时效/期刊层级)
  • ../../../_shared/references/nsfc-official-guide-2026.md — 2026查新要求
  • static/core/stance.md — 默认立场
2. Detect axes
AxisValuesMethod
actionsearch / audit / format从用户需求检测
grant_type面上 / 青年C类 / 地区从标书信息检测
search_scopebroad / targeted / 补漏从检索范围检测

action 说明:

  • search — 从零检索新文献
  • audit — 诊断现有文献的时效性和质量
  • format — 将现有文献列表格式化为NSFC标准格式
3. Action: search — 检索新文献
3.1 提取检索要素

从用户的标书/假说中提取三组关键词:

词组提取来源示例
疾病/表型词第1小节(疾病背景)DLBCL, lymphoma, immune microenvironment
核心分子/通路词第3-4小节(核心分子)CIP2A, MYC, lactate, histone lactylation, PP2A
机制/方法词假说段feedback loop, immune checkpoint, PD-L1, CD47, tumor microenvironment
3.2 构建检索式

为每个小节构建针对性的PubMed检索式:

小节1(疾病背景):"(disease) AND (epidemiology OR clinical challenge)"
小节2(领域综述):"(disease) AND (pathway OR mechanism) AND review"
小节3(核心分子):"(gene/protein) AND (disease) AND (function OR mechanism)"
小节4(机制深入):"(gene) AND (pathway) AND (phenotype) AND (year:2023-2026)"
小节5(Gap+假说): 通常引用上文已出现的文献即可
3.3 执行检索

使用 WebSearch 在以下来源检索:

  1. PubMed / Google Scholar — 主要来源
  2. Semantic Scholar — 补充高引文献
  3. PubMed Central — 获取全文链接

检索参数:

  • 时间过滤:2023-2026
  • 排序:按相关性
  • 每关键词组合检索10-15条
3.4 筛选标准

按NSFC查新标准对检索结果分级:

等级标准处理
Tier 1CNS主刊/大子刊,2024-2026,高相关必纳入
Tier 2领域顶刊(IF>10),2023-2026,高相关优先纳入
Tier 3IF>5,2023-2026,中等相关选择性纳入
排除2022年之前 / 低IF期刊 / 低相关不纳入
3.5 输出格式

对每篇入选文献输出:

[编号] Author AB, Author CD, Author EF. Full title with accurate capitalization[J].
Journal Abbreviation, Year, Volume(Issue): Pages.
- 检索来源:PubMed/Google Scholar
- 期刊IF:XX.X | 中科院分区:X区
- 发表年份:20XX
- 建议插入位置:[小节X] [具体论点]
- 引用理由:支撑[XX论点] / 提供[YY方法] / 对比[ZZ发现]
4. Action: audit — 诊断现有文献
4.1 时效性诊断

统计现有参考文献的发表年份分布:

近3年(2024-2026):XX篇(XX%)⚠️ 目标≥80%
3-5年(2021-2023):XX篇(XX%)
5-10年(2016-2020):XX篇(XX%)
10年+:XX篇(XX%)

输出诊断结论:

  • 近3年≥80% → ✅ 符合查新要求
  • 近3年60-80% → ⚠️ 边缘,建议补充5-10篇近3年文献
  • 近3年<60% → ❌ 不达标,列出需要替换的旧文献和推荐的替换方向
4.2 期刊层级诊断
层级目标占比实际占比状态
CNS主刊/子刊15-30%XX%✅/⚠️
领域顶刊(IF>10)30-40%XX%✅/⚠️
IF 5-1030-40%XX%✅/⚠️
IF<5 或 非SCI<10%XX%✅/⚠️
4.3 自引率诊断
  • 统计申请人作为作者(含共同作者)的文献占全部引用比例
  • 目标:15-25%
  • <10%:建议适度增加自引展示连续性
  • >30%:自引过高,建议替换部分
5. Action: format — 格式化文献

将用户提供的文献信息统一格式化为NSFC标准:

[编号] 作者1 AB, 作者2 CD, 作者3 EF. 完整论文标题[J].
期刊缩写, 年份, 卷(期): 页码-页码.
中文文献:
[编号] 作者1, 作者2, 作者3. 完整论文标题[J].
期刊全名, 年份, 卷(期): 页码-页码.

格式化规则:

  • 英文:作者姓在前名缩写,标题仅首字母大写(专有名词除外),期刊用标准缩写
  • 中文:作者全名,标题用中文标点,期刊用全名
  • 3名以上作者用"et al" / "等"
  • 卷号用粗体,期号在括号中
6. 时效性约束(强制)
⚠️ 2024年后默认标准:近3年文献占比 ≥ 80%
如果是前沿热点领域(乳酸化、相分离等2020年后新发现),近3年比例应更高

检索时自动排除:

  • 2022年12月31日之前的文献(除非是领域的奠基性CNS论文)
  • 低IF期刊(IF<3)
  • 非SCI/非核心期刊(特殊情况除外,如重要的中文流行病学数据)

经典论文例外清单(可以纳入5年+文献的情况):

  • 该领域的首次发现(如Zhang D et al. Nature 2019 — 乳酸化首次报道)
  • 方法学奠基性论文
  • 关键临床试验结果(如R-CHOP方案首次报道)
7. 插入位置映射

将检索到的文献按标书小节映射到建议插入位置:

小节需要的文献类型每节约需新文献数
疾病背景流行病学/临床研究2-3篇
领域综述综述/领域进展3-5篇
核心分子分子功能/机制研究5-8篇
机制深入具体机制/通路研究3-5篇
小结+假说通常引用上文文献0-1篇
8. Anti-patterns
坑问题修正
盲信AI检索AI生成的文献可能不存在每条文献必须能在线验证
年份造假把旧文献的年份改为2024+严格验证发表年份
期刊IF夸大标注过时的IF用最新JCR数据
文献与论点脱节插入的文献不支撑论点每条文献标注"引用理由"
忘了中文文献只用英文忽略中文(如流行病学数据)适当补充中文核心期刊
9. 参考
  • NSFC参考文献格式详细规范 → references/nsfc-citation-format.md
  • 期刊缩写标准 → references/journal-abbreviations.md
  • 各小节文献密度数据 → ../../../_shared/core/winning-patterns.md(参考文献模式)
  • 2026查新标准 → ../../../_shared/references/nsfc-official-guide-2026.md

Security

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