Literature Review

• 為研究論文、學位論文或經費申請進行系統性文獻回顧、範疇綜述或統合分析。
• 跨多個資料庫與出版品類型，綜合整理生醫、科學或技術主題的當前知識現況。
• 撰寫手稿中的文獻回顧章節，並需要以 APA、Nature、Vancouver、Chicago 或 IEEE 格式提供經過驗證的引用文獻。
• 同步搜尋預印本伺服器與同儕審查文獻，以識別某領域的研究缺口、奠基性論文及未來研究方向。

• 您只需要某個主題的快速背景摘要，而不需要有文件記錄、可重現的系統性搜尋——一般的網路搜尋功能可能就已足夠。
• 您的領域不屬於生物醫學、科學或技術領域，因為專業資料庫整合（PubMed、bioRxiv、arXiv 等）所能提供的效益有限。
• 您不需要引用驗證或 PDF 輸出，只是想針對某個主題取得非正式的筆記。

透過整合的科學工具（gget、bioservices、datacommons-client），跨 PubMed、bioRxiv、medRxiv、arXiv、Semantic Scholar 等多個平台進行搜尋。平行網路技術（parallel-cli search）搭配學術領域篩選，提供廣泛的學術網路覆蓋範圍，確保不遺漏任何重要來源。

所有引用均透過 scripts/verify_citations.py 進行準確性驗證，該腳本會擷取 DOI、透過 CrossRef 解析，並取得權威性元數據。支援多種引用格式，包括 APA（第7版）、Nature、Vancouver、Chicago 及 IEEE。

透過 scripts/generate_pdf.py 將完成的文獻回顧從 markdown 轉換為專業格式的 PDF，由 pandoc 與 XeLaTeX 驅動。選項包括可選擇的引用樣式、目錄以及章節編號。

引導審查流程依序完成「規劃與範疇界定」、「系統性搜尋」、「篩選與選擇」、「資料萃取與品質評估」、「主題綜合」、「引用文獻驗證」及「文件生成」——遵循 PRISMA 與 Cochrane 最佳實踐標準。

scripts/search_databases.py 整合所有資料庫的搜尋結果，依 DOI 或標題移除重複項目，依引用次數進行排序，並將乾淨的彙整結果以 Markdown 或 JSON 格式匯出，以供篩選使用。

與 scientific-schematics 技能整合，可製作達發表品質的圖表，包括 PRISMA 流程圖、主題綜合圖及概念框架——預設採用色盲友善與高對比配色。

一位研究鐮刀型紅血球疾病 CRISPR 基因療法的研究人員，運用此技能在 PubMed、bioRxiv 及 Semantic Scholar 上以 MeSH 詞彙與布林運算子進行檢索，依據 PICO 定義的納入標準篩選數百筆結果、擷取資料、以 Cochrane 偏誤風險工具評估偏誤，並產出符合 PRISMA 規範、採用 Nature 引用格式的 PDF 報告。

一位正在撰寫論文的研究生運用此技能，進行跨多個資料庫的文獻搜尋，以主題式架構而非逐篇研究的方式整理研究發現，核實所有引用文獻，並匯出格式完整的 Markdown 及 PDF 章節以供提交——同時附有完整記錄的搜尋方法論，確保研究過程可重現。

一位技術研究人員透過 parallel-web 查詢 arXiv（cs.LG、stat.ML 類別）、Semantic Scholar 及一般學術來源，對機器學習文獻進行系統性調查，優先篩選來自頂尖學術會議（NeurIPS、ICML）的高引用論文，並綜合整理當前趨勢、基準測試結果與尚待解決的研究問題。

一個正在準備補助申請的團隊，運用此技能快速針對多個資料庫進行研究領域的範疇探索，識別關鍵的奠基性著作與研究缺口，並生成一份簡潔、經引用驗證的摘要文件，以支撐提案中的科學論據章節。