research-idea

v2026.09.24

当用户提供研究资料、项目背景、实验结果、论文草稿、PR/仓库信息或自然语言线索,希望在文献调查基础上提出科学问题、凝练可证伪假设、寻找创新点或判断研究想法价值时使用。⚠️ 不适用:用户只需要完整实验方案/分析计划(优先 research-plan)、只要写文献综述正文(优先 research-literature-review)、或只要不需要文献依据的普通头脑风暴。

GitHub
Install command
npx skhub add huangwb8/research-idea
Markdown
SKILL.md

Research Idea

目标

从用户资料与可审计文献证据中建立研究脉络,提出科学问题和可证伪假设,分开判断科学价值、可信度与近期投入,形成有界推荐、当前范围内无合格候选或证据不足结论。候选必须来自前置调查,不得仅凭资料臆造。

相邻 Skill:research-topic-extractor 提取检索主题;research-literature-search 生成 rls.v1 候选与 provenance;research-literature-radar 建立全量 landscape;research-literature-interpretation 逐篇解读;parallel-vibe 独立审查。完整综述使用 research-literature-review,实验/分析计划使用 research-plan。

流程

输入

  • 必需:文本、文件/目录、URL、论文线索、实验现象、仓库或 PR 背景中的至少一种。
  • 可选:研究目标、时间/资源边界、输出路径、审查轮数和人数。
  • 默认报告目录:./docs/ideas/;默认任务区:./.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/research-idea/。
  • 默认审查 3 轮、每轮 3 人;论文解读最多并行 3 个任务。

执行步骤

  1. 启动与归纳。 阅读 运行说明,锁定任务目录,只用 scripts/start_workflow.py 建立 BSK 身份;仅当 status=initialized 且 run/visit/attempt 非空时开始 literature 阶段。摘要目标贡献、服务的问题/决策和资源状态,只保存必要的脱敏内容。用 research-topic-extractor 生成主题、5–10 个英文关键词、2–5 个核心问题,并在 input/theme.json 引用原始产物。

  2. 文献证据。 用 research-literature-radar 消费 Search manifest 和全部 canonical 候选,生成逐条覆盖的 landscape 与 hash/计数摘要;未全量对账或 hash 漂移时停止。对入选论文调用 research-literature-interpretation:一任务一论文、最多并行 3 个、不嵌套;只有可对账的宿主回执才称“独立 agent”。全文优先,只有摘要时收缩结论;记录稳定来源、证据深度/范围、问题、方法、结果、限制和支持/反驳关系。

  3. 研究 map。 按 研究综合指南 写 output/research-map.md,包含研究线比较、landscape 覆盖、关系/演化、稳定 O 机会编号、R 核心论文锚点和 Search record ID。来源关系与“待验证综合判断”分开;时间先后、术语相似或测量差异不自动证明继承、因果或矛盾。

  4. 生成与筛选候选。 以用户摘要、主题、证据和 map 为共同事实,用 parallel-vibe n=3 独立生成候选;首轮不预设最佳方向,agent 不互读草稿。初始探索 3–7 个,最终可保留一个或零个。按 报告模板 写问题、假设、关键预测、反证、价值/非平凡性、创新/颠覆潜力、最近工作增量、最强替代方向、可信度、投入和 O/R 依据。定义性假设、无知识增量、方法名代替机制或无意义场景迁移优先重构/淘汰。全部不合格时最多用新证据或新解释重新探索一次;资料不足保持 insufficient。

  5. 候选级查新。 对每个拟保留候选生成 candidates/Cx/theme.json,围绕直接近邻、等价假设、反方证据和适用边界提出 5–25 条查询,调用 research-literature-search 生成独立 rls.v1 bundle。逐条消费 canonical 候选,按 查新指南 保存 novelty/Cx/novelty-decision.json。摘要可排除明显不等价工作;决定新颖性的近邻才升级全文。决定性近邻未核验时可带缺口进入审查,但 scientific_evidence_sufficient=false、claim_eligible=false。淘汰项记录未执行查新的原因,不伪造结果。

  6. 独立审查与选择。 按 审查参考 串行执行约定轮次,默认依次挑战价值、解释/辨别能力、重新选择与迁移边界。reviewer 必须独立读证据,并有 thread/done/RESULT completed 回执、模型、输入/输出哈希和时间;只有 RESULT、角色化草稿或复述不计入 required review。主 Agent 按论证与反例综合,不按多数票;实质改写问题/假设后重新查新。分别报告价值、可信度和投入,不用可行性抵消低价值。

  7. 结论与报告。 结论只能是 recommended、no_qualified 或 insufficient;bounded_recommendation/degraded 可阶段性交付但不能 completed。按模板写报告并运行:

python3 research-idea/scripts/validate_report.py --report "{最终报告路径}"
python3 research-idea/scripts/check_completion.py --project-root . --task-root "{本轮任务根}" --report "{最终报告路径}"

自定义文件名时为结构校验增加 --allow-custom-name,或让完成检查读取 manifest。保存 research-idea/output/completion-evidence.json(schema research-idea-completion-v6),绑定依赖产物、论文解读、reviewer、汇总和最终综合。只有 required Verifier、BSK Gate、completed 状态和完成检查全通过,才能宣称完成。

输出

最终交付一个 Markdown,默认路径:

./docs/ideas/Research-Idea_{github仓库名}_{pr名}_{时间戳}.md

无法识别仓库/PR 时用当前目录/分支,仍失败则用 repo/manual。报告包含证据深度、研究 map、候选或零候选依据、价值/可信度/投入、最近工作、查新、反证、风险和最小下一步;不得暴露隐藏任务区、测试/parallel-vibe 路径、manifest 或内部指令。

输出管理

同一任务复用一个 .bensz-api/task-* 根;各 Skill 使用独立 input|output|log,跨 Skill 材料才放 shared/。查新、审查、草稿和日志留在隐藏工作区,正式报告留在用户目录。--task-root 必须位于项目内;旧 --workspace-dir 布局只读保留,不自动迁移。

校验

  • 分开核验 artifact_ready、execution_recorded、evidence_sufficient、claim_eligible;文件存在或格式通过不证明科学 claim。
  • Search bundle 保留 rls.v1、查询/canonical hash、数量和全量消费状态;论文解读、全文源与 reviewer 回执可回到源 artifact。
  • 拟推荐候选不得跳过多查询查新。关键编码手册、独立真值、标注一致性、审计/伦理前置或 baseline evidence 缺失时,只能给 insufficient/bounded_recommendation。
  • 测试源码位于 tests/research-idea/;缓存和日志写任务区。版本只在 config.yaml:skill_info.version 维护;接口或目录变化同步 README、CHANGELOG 和测试。

失败与恢复

保留错误证据和已完成产物,按运行快照、Kernel 投影、active attempt 与原参数恢复。证据变化或 Verifier 失败时以 phase_entry.py --mode retry supersede attempt,再重新授权/审查;旧 handoff、Gate 和授权不得复用。Skill/解释器漂移、legacy 身份、快照损坏、Kernel 不可用或 transition 失败时停止,不补写历史身份或伪称完成。

控制

config.yaml:runtime 声明五个 State 和两个 required Verifier;索引见 states 与 verifiers。stage-readiness 判断流水线/证据/claim 就绪度,hypothesis-merit 审问创新性、非平凡性与颠覆潜力。BSK 负责身份、绑定、Gate、事件和状态;本 Skill 只保留领域适配。

每阶段先以 phase_entry.py --mode start 消费当前 visit/attempt 的 action authorization,再用 --mode finish 获取 handoff并提交绑定同一 evidence_hash/evidence_refs 的 required 结果。全部结果 completed 且 pass 才转移;其它 verdict 留在当前 State。

scripts/edge_rules.py 供阶段入口、完成检查和 evidence-consistency 共享:四条前向边的 hypothesis-merit applicability 依次为 not_applicable、applicable、not_applicable、applicable。BSK 校验 evidence/Gate/transition 绑定,Skill 对账论文解读与 reviewer 回执。v2–v5 或未绑定 transition 的旧现场只读保留。

约束

遵守以下公共约束,并执行本 Skill 的专属边界。

<!-- BEGIN COMMON CONSTRAINTS --> <!-- Source-Hash: sha256:15120201e9e0c7569517261d57ecefb63ac279c26ed13876f8e95b6dc35854d3 --> <!-- Template-ID: skill-common-constraints; Template-Version: 1; Sync-Policy: exact-block -->

公共硬约束

本块由 docs/templates/skill-common-constraints.md 统一维护;每个 SKILL.md 的 ## 约束 必须逐字同步本块,不得在副本中改写公共规则。

  • 任务需要落盘时,使用唯一的 ./.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/ 根目录;共享材料放入 shared/,Skill 专属材料放入该 Skill 的 input/、output/、log/。
  • 正式交付物、源代码和正式计划按项目约定保存,不写入任务工作区;未经授权不覆盖、删除、迁移或远程写入。
  • 项目维护变更检查 BAC 可用性并记录需求、AI 产出、工具结果、文件改动和验证摘要;BAC 只做过程审计,不替代署名、责任或合规判断。
  • 不记录 API Key、访问令牌、密码、Cookie、环境/凭据文件、私有 Prompt、身份信息、本地用户名、主机名或不必要的大体积原始数据。
  • 文件路径必须规范化并限制在授权项目范围内;外部 URL、子进程和网络访问遵循最小权限,防止路径遍历、SSRF 和命令注入。
  • Skill 版本唯一记录在自身 config.yaml:skill_info.version;公开 API、协议、目录或配置变更同步文档与 CHANGELOG.md。
  • bensz-collect-bugs 是一个 Agent Skill;仅将 Bensz Agent Skill 或 Bensz 基础设施本身的设计缺陷交给它。先脱敏写入 ~/.bensz-skills/bugs/,当前任务不中断,只有用户明确要求才公开上报,禁止直接修改用户已安装的 Skill 源码。
<!-- End of canonical common constraints. --> <!-- END COMMON CONSTRAINTS -->

Skill 专属约束

不得超出 frontmatter description 和上述流程范围;不得把未验证信息、未执行步骤或阶段性结果伪装成确定结论。

Discovery
Tags

No tags published for this skill.

Version
Latest version metadata

Version

v2026.09.24

Published

Sep 24, 2026

Category

Uncategorized

License

MIT

Source path

skills/research-idea

Default branch

main

Latest commit

085b453

Tree SHA

bb51ee1