东方天意生物医学文献检索
将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中:
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md 安装 @org-ekt13cme/paper-search 到你的 AI 助手中。
技能介绍
解决的问题
生物医学文献检索常常卡在「知道要看什么,但不知道用什么词查」这一步。研究问题往往包含疾病、基因、实验方法、动物模型、临床结局等多个维度,直接丢给数据库容易漏检,或者检索范围过宽。该技能用于把这类自然语言研究问题整理成更明确的文献检索线索,降低人工反复拆词的成本。
工作方式
围绕 @org-ekt13cme/paper-search 的检索目标,技能通常会先识别生物医学主题和关键概念,再辅助形成可用于检索的关键词、同义词或限定表达,并整理候选文献线索。关键步骤包括:
- 主题拆解:从提问中提取疾病、生物分子、方法、人群或研究类型等线索。
- 检索词组织:将口语化问题转化为更贴近文献标题、摘要和关键词的表达。
- 线索整理:把相关文献条目按可读性排列,便于后续核对来源、标题和摘要。
- 迭代追问:支持继续缩小范围、更换关键词或补充限定条件。
适用边界
它适合作为文献检索的前期辅助工具,帮助形成检索策略和候选清单;不替代数据库权限、版权获取、引用格式核验和人工精读。若缺少具体数据库接口或权威来源,输出更适合作为检索线索,而不是最终可引用结论。
使用场景
- 在开题前把某疾病、基因和动物模型整理成可检索的文献关键词。
- 写综述时把中文口语问题转成贴近标题、摘要和关键词的检索表达。
- 查某个实验方法时,整理候选文献的标题、来源和摘要线索。
- 精读前反复缩小人群、研究类型和临床结局范围,生成候选清单。
适合人员
- 生物医学研究生,开题时需要把课题问题拆成可查的文献关键词。
- 综述作者,写引言前要把中文口语表达整理成标题和摘要常用的检索词。
- 临床研究者,查某类患者结局文献时需要缩小人群和研究类型范围。
- 实验室方法学人员,确认某实验方法相关论文时需要整理候选标题和摘要线索。