research-topic-extractor

v2026.09.24

当用户明确要求"从文件/图片/网页/描述中提取综述主题"、"生成主题+关键词+核心问题结构化输出",或要求使用旧名 get-review-theme skill 时使用。支持文件(PDF/Word/Markdown/Tex)、文件夹、图片、自然语言描述、网页 URL 等多种输入源,自动识别输入类型并提取内容,生成可直接用于 research-literature-review 及其他文献综述技能的结构化输出。

GitHub
安装命令
npx skhub add huangwb8/research-topic-extractor
Markdown
SKILL.md

Research Topic Extractor

  • 从文件、图片、网页、文件夹或自然语言描述中提取结构化综述主题。
  • 输出直接服务 research-literature-review 或其他文献综述工作流。
  • 兼容旧名 get-review-theme 的 prompt 触发;系统级旧目录由安装器清理。
  • 最高原则:主题要可操作、关键词要能检索、核心问题要具体。

输入

必需:

  • {输入源}:文件路径、URL、文件夹路径、图片路径,或直接文本描述

可选:

  • {输出格式}:text / yaml / json,默认 text

流程

输入

按用户请求和配置文件提供必要输入;缺失信息应明确列出并停止依赖该输入的步骤。

执行步骤

  • 当用户环境中出现因本 skill 设计缺陷导致的 bug 时,优先使用 bensz-collect-bugs 按规范记录到 ~/.bensz-skills/bugs/,严禁直接修改用户本地 Claude Code / Codex 中已安装的 skill 源码。
  • 若 AI 仍可通过 workaround 继续完成用户任务,应先记录 bug,再继续完成当前任务。
  • 当用户明确要求“report bensz skills bugs”等公开上报动作时,调用本地 gh 与 bensz-collect-bugs,仅上传新增 bug 到 huangwb8/bensz-bugs;不要 pull / clone 整个 bug 仓库。

识别输入类型

  • 自然语言描述
  • 图片
  • URL
  • 文本文件
  • PDF
  • Word
  • 文件夹

提取内容

  • 自然语言:直接使用
  • 图片:依赖 LLM 原生视觉能力
  • URL:优先网页读取工具,失败则请用户提供正文
  • 文本 / PDF / Word:直接读取
  • 文件夹:递归扫描并合并 .md/.txt/.pdf 等核心材料

原则:

  • 优先用宿主原生能力和现有标准工具
  • 工具不可用时优雅降级,不额外引入脚本依赖

语义提取

围绕以下任务输出:

  • 用一句话概括主题
  • 提取 5-10 个英文标准术语
  • 提取 2-5 个具体研究问题或挑战

格式化

  • text:适合直接复制给下游 skill

  • yaml / json:适合结构化衔接

  • topic 可直接喂给 research-literature-review

  • keywords 可补充检索策略

  • core_questions 可作为综述边界和纳排参考

输出

始终包含三项:

  • 主题
  • 关键词
  • 核心问题

格式由用户选择:

  • text
  • yaml
  • json

输出管理

本 Skill 的新任务中间文件统一写入 ./.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/{skill名}/input|output|log/。同一任务复用一个任务根目录;多 Skill 协作才创建 shared/。正式交付物不写入该目录,历史隐藏目录只允许显式兼容读取、迁移或清理。

校验

  • 主题要包含研究对象与核心问题或方法
  • 关键词优先用标准检索术语
  • 核心问题必须具体,避免“意义重大/挑战很多”这种空话

失败与恢复

  • 文件不存在:提示用户改路径或直接粘贴内容
  • 格式不支持:提示转换
  • 内容提取失败:让用户手动提供文本
  • URL 解析失败:让用户复制网页正文或提供 PDF
  • 图片语义不清:请用户补一句描述

约束

遵守以下公共约束,并执行本 Skill 的专属边界。

公共硬约束

  • 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。
  • 仅将 Skill 或 Bensz 基础设施本身的设计缺陷交给 bensz-collect-bugs;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. -->

Skill 专属约束

不得超出本 Skill description 和上方流程所声明的范围;不将未验证的信息伪装成确定结论。

发现
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版本
最新版本元数据

版本

v2026.09.24

发布时间

2026年9月24日

分类

未分类

许可证

MIT

源路径

skills/research-topic-extractor

默认分支

main

最新提交

085b453

Tree SHA

bb51ee1