学术雷达

要解决什么问题

临床医生、医学科研人员和研究生往往需要在 PubMed、预印本与会议动态之间持续盯新文献，而不是偶尔做一次检索。手工刷源容易漏、重复，也容易把「今天没新论文」和「抓取/API 挂了」混在一起。Academic Radar（学术雷达）的定位是定时监测：按你确认的研究方向与关键词，定期汇总新条目并推送，同时把每条结果留在本地存档里便于追溯。

技能如何帮你跑通闭环

加载本技能后，Agent 的职责不是把 README 命令丢给你，而是从预检环境到长期调度完整接手：

• 配置引导：按 keyword_template.yaml 的六层结构（疾病/领域、干预、试验方案、机制、标志物、排除词）逐层确认，避免一次甩整张表；子串匹配且顺序敏感，英文为主、中文为辅。
• 确定性流水线 + 受限的 LLM：多数据源抓取后，由代码做关键词筛选与去重；LLM 只做相关性评分和基于原摘要的总结，不生成或改写标题、作者、DOI 等书目字段。
• 真实烟测与单一调度：在虚拟环境中实跑 radar_main.py，核对日志、data/radar/*.json 存档与推送送达；只注册 一种定时机制（系统 cron 或 Agent 调度器，勿并用）。
• 日常维护：改 academic_radar_config.yaml 即可调整关键词、作者/机构、频率、数据源与推送渠道；详细边界见仓库 AGENT.md。

适用边界

这是持续监测工具，不替代一次性系统综述、诊疗决策或穷尽式循证检索。若你质疑某条论文的真实性，应优先查存档中的 fetch_sources、abstract_source 与 DOI 验证信息，而不是让模型「补全」缺失书目信息。