Literature Review

• Conduzindo uma revisão sistemática da literatura, revisão de escopo ou meta-análise para um artigo de pesquisa, tese ou solicitação de financiamento.
• Sintetizando o estado atual do conhecimento sobre um tópico biomédico, científico ou técnico em múltiplos bancos de dados e tipos de publicação.
• Redigindo a seção de Literature Review de um manuscrito e precisando de citações verificadas formatadas nos estilos APA, Nature, Vancouver, Chicago ou IEEE.
• Identificando lacunas de pesquisa, artigos seminais e direções futuras em um domínio por meio de buscas simultâneas em servidores de preprints e literatura revisada por pares.

• Você precisa apenas de um resumo básico sobre um tópico, sem necessidade de uma busca sistemática documentada e reproduzível — uma habilidade de pesquisa geral na web pode ser suficiente.
• Seu domínio está fora das áreas biomédica, científica ou técnica, pois as integrações com bancos de dados especializados (PubMed, bioRxiv, arXiv, etc.) oferecerão benefícios limitados.
• Você não precisa de verificação de citações ou saída em PDF e simplesmente deseja anotações informais sobre um assunto.

Realiza buscas no PubMed, bioRxiv, medRxiv, arXiv, Semantic Scholar e outros por meio de ferramentas científicas integradas (gget, bioservices, datacommons-client). A cobertura ampla da web acadêmica é fornecida pela skill de navegação paralela (parallel-cli search) com filtragem de domínios acadêmicos, garantindo que nenhuma fonte relevante seja ignorada.

Todas as citações são verificadas quanto à precisão usando scripts/verify_citations.py, que extrai DOIs, os resolve via CrossRef e recupera metadados autoritativos. Suporta múltiplos estilos de citação, incluindo APA (7ª edição), Nature, Vancouver, Chicago e IEEE.

Converte revisões concluídas de markdown para PDFs com formatação profissional por meio de scripts/generate_pdf.py, com tecnologia pandoc e XeLaTeX. As opções incluem estilos de citação selecionáveis, sumário e numeração de seções.

Guia a revisão pelas fases de Planejamento e Delimitação, Busca Sistemática, Triagem e Seleção, Extração de Dados e Avaliação de Qualidade, Síntese Temática, Verificação de Citações e Geração de Documentos — seguindo as melhores práticas do PRISMA e da Cochrane.

scripts/search_databases.py combina resultados de todos os bancos de dados, remove duplicatas por DOI ou título, classifica por contagem de citações e exporta resultados agregados e organizados em markdown ou JSON para triagem.

Integra-se com a habilidade de esquemas científicos para produzir figuras com qualidade de publicação, incluindo diagramas de fluxo PRISMA, diagramas de síntese temática e estruturas conceituais — com paletas amigáveis para daltônicos e alto contraste por padrão.

Um pesquisador estudando terapia gênica com CRISPR para doença falciforme utiliza a habilidade para pesquisar no PubMed, bioRxiv e Semantic Scholar com termos MeSH e operadores booleanos, triagem de centenas de resultados com base em critérios de inclusão definidos pelo PICO, extração de dados, avaliação de viés com a ferramenta Cochrane Risk of Bias e produção de um PDF em conformidade com PRISMA com citações no estilo Nature.

Um estudante de pós-graduação escrevendo uma dissertação ou tese utiliza a habilidade para realizar uma busca em múltiplas bases de dados, organizar os achados tematicamente em vez de estudo por estudo, verificar todas as citações e exportar um capítulo formatado em markdown e PDF pronto para submissão — completo com uma metodologia de busca documentada para fins de reprodutibilidade.

Um pesquisador técnico realiza um levantamento da literatura de aprendizado de máquina consultando o arXiv (categorias cs.LG, stat.ML), o Semantic Scholar e fontes acadêmicas gerais por meio de buscas web em paralelo, priorizando artigos altamente citados de eventos de destaque (NeurIPS, ICML) e sintetizando tendências, benchmarks e questões de pesquisa em aberto.

Uma equipe que prepara uma solicitação de financiamento utiliza a habilidade para mapear rapidamente uma área de pesquisa em múltiplas bases de dados, identificar obras seminais relevantes e lacunas de pesquisa, e gerar um documento de resumo conciso com citações verificadas, que fundamenta a seção de justificativa científica da proposta.