К основному содержанию
плагин

litreview — плагин для Claude Code: обзор литературы и установка

Плагин превращает исследовательский вопрос в план мини-обзора и готовит руководство в DOCX. Пригодится для первого знакомства с незнакомой научной областью.

Установить в Claude Code · Через маркетплейс плагинов Все способы и платформы ↓
/plugin marketplace add alirezarezvani/claude-skills
/plugin install litreview@claude-code-skills
Открыть на GitHub

Что делает litreview

Работа начинается с вопросов об исследовательской теме, подходящей рамке и глубине поиска. После первичной разведки плагин предлагает структуру по PICO, SPIDER или декомпозиции, затем ждёт подтверждения рамки, подтем и глубины. Поиск выполняется последовательно: выбор глубины задаёт бюджет в 5, 10 или 20 запросов.

По умолчанию используются бесплатные API PubMed E-utilities и OpenAlex, для них не нужны ключ и аккаунт. Подключённый Consensus MCP можно использовать как дополнительный источник. Результат — DOCX с восемью разделами: от обзора темы и библиографии до открытых вопросов и журнала аудита. Это ориентир для дальнейшего чтения, а не готовый систематический обзор.

Для создания документа нужна библиотека Node.js docx, устанавливаемая командой npm install docx. В плагине также есть скрипты поиска, рекомендации рамки, учёта ссылок и объединения результатов. Без docx собрать DOCX не получится.

Какие задачи решает

  • сформулировать план поиска по исследовательскому вопросу
  • выбрать рамку PICO, SPIDER или декомпозицию
  • разбить тему на подтемы для дальнейшего чтения
  • собрать библиографию и открытые вопросы в DOCX

Примеры запросов агенту

  • Составь ориентир по литературе для вопроса: «Как большие языковые модели справляются с клиническими рассуждениями?» Используй /cs-litreview <research-question>.
  • Подготовь мини-обзор по PICO и покажи подтемы перед основным поиском через /cs-litreview <research-question>.
  • Собери руководство по литературе с глубиной 10 запросов для моего исследовательского вопроса через /cs-litreview <research-question>.

Как установить litreview

Через маркетплейс плагинов

/plugin marketplace add alirezarezvani/claude-skills
/plugin install litreview@claude-code-skills

По шагам, с командами для каждой платформы: Плагины Claude Code: маркетплейсы, установка и как собрать свой

Вопросы о litreview

Как установить litreview в Claude Code?

Выполните команды по порядку: /plugin marketplace add alirezarezvani/claude-skills, затем /plugin install litreview@claude-code-skills.

Что делает litreview?

Он планирует мини-обзор по исследовательскому вопросу, ищет литературу и формирует восьмичастное руководство в DOCX. Это документ для ориентации в области, а не законченный обзор.

Какие источники использует litreview?

По умолчанию поиск идёт через PubMed E-utilities и OpenAlex без ключа или аккаунта. Если в сессии подключён Consensus MCP, его можно использовать дополнительно.

Исходный текст

litreview · MIT
# litreview

Academic literature orientation skill. Turns a research question into a strategically planned mini literature review, delivered as a researcher-friendly Word document (`.docx`).

The output is a **launching pad** — not a finished review, but the orientation document that lets a researcher entering an unfamiliar field start reading and searching with confidence. Think: what a generous colleague who knows the field would tell you over coffee.

## What this skill does

1. **Phase 0 — Grill-me intake** (3 forcing questions): research question specificity + framework hint + tentative depth
2. **Phase 1 — Initial reconnaissance** (one broad search via the free lane — PubMed E-utilities + OpenAlex, keyless — to map themes, terminology, methodological distinctions; if the Consensus MCP is connected, additionally search there)
3. **Phase 2 — Framework + sub-areas** (PICO default; SPIDER / Decomposition / hybrid fallbacks)
4. **Interactive checkpoint** — show framework breakdown table + sub-areas + depth-selector; wait for user confirmation before consuming search budget
5. **Phase 3 — Targeted searches** (sequential, 1 q/sec, budget-allocated by depth tier)
6. **Phase 4 — DOCX research guide** (8 sections: Topic Overview, Start Here, How the Field Got Here, Sub-area Guides, Key Research Groups, Open Questions, Bibliography, Audit Log)

## Sibling skill relationship

`litreview` is part of the **research pack** (sibling of `pulse`, future siblings: `grants`, `patent`, `dossier`, `syllabus`). All share:

- The Agent Integrity Rules block (1 q/sec rate limit, source discipline, three-count tracking, retry-once-after-3s, stop-after-3-consecutive-failures)
- The grill-me intake discipline
- The hard rule: cite only what the search tool returned this session

Different from `pulse`:
- Source: PubMed + OpenAlex, optionally Consensus (academic) vs Reddit/HN/Web (recency)
- Output: 8-section DOCX vs multi-platform briefing
- Discipline: sequential within single source vs parallel across sources

## Source spec

`megaprompts/09-litreview-megaprompt.md` (maintainer-local draft spec — gitignored, not in the public repo) (PR #657). Canonical. Drift = bug.

## Plugin layout

```
research/litreview/
├── .claude-plugin/plugin.json
├── README.md
├── agents/cs-litreview.md             ← academic-research persona, checkpoint enforcer
├── commands/cs-litreview.md           ← /cs-litreview <research-question>
└── skills/litreview/
    ├── SKILL.md                        ← Path-B converted from megaprompt 09
    ├── references/
    │   ├── framework_selection.md      ← PICO / SPIDER / Decomposition canon (7+ sources)
    │   ├── search_budget_allocation.md ← 5/10/20 depth tiers + cross-search intelligence (7+ sources)
    │   └── docx_8_sections.md          ← Research guide DOCX spec + technical requirements (7+ sources)
    └── scripts/
        ├── free_search.py              ← stdlib: free keyless search lane (PubMed E-utilities + OpenAlex via urllib)
        ├── citation_tracker.py         ← stdlib: JSON-backed three-count audit (sent/received/cited)
        ├── framework_recommender.py    ← stdlib: heuristic PICO/SPIDER/Decomp suggestion from Q1
        └── cross_search_aggregator.py  ← stdlib: repeat-hits + recurring-authors + citation-per-year
```

## Dependencies

- **Free keyless APIs** (default search lane, no key/account) — PubMed E-utilities (`eutils.ncbi.nlm.nih.gov`, ≤3 req/s keyless) + OpenAlex (`api.openalex.org`, polite pool via `mailto`)
- **Consensus MCP** (optional enhancement) — used only when connected in the session; one runtime check, no plan-tier detection
- **`docx` Node.js library** (required) — `npm install docx`
- **DOCX skill** (reference) — hyperlink / table / list / validation patterns
- **DOCX validation step** — zip-integrity check: `python3 -c "import zipfile,sys; zipfile.ZipFile(sys.argv[1]).testzip()" output.docx` (no output = intact), then confirm required sections present

## Quick start

```bash
# Free-lane search (keyless: PubMed + OpenAlex)
python skills/litreview/scripts/free_search.py --query "LLM clinical reasoning" --source both --max 10

# Track citations across the session
python skills/litreview/scripts/citation_tracker.py --action start --session litreview-2026-05-15

# Recommend a framework from a research question
python skills/litreview/scripts/framework_recommender.py --question "How do LLMs perform on clinical reasoning?"

# After all searches complete, aggregate cross-search intelligence
python skills/litreview/scripts/cross_search_aggregator.py --session litreview-2026-05-15
```

## License

MIT.

© Alireza Rezvani · MIT · alirezarezvani/claude-skills

Похожие плагины

Все плагины по теме «Наука и исследования» →
math-proof официальный Anthropic Решает сложные математические задачи исследовательского уровня и сохраняет итоговое доказательство в proof.md. Содержит одиночный режим и многоагентный протокол осады. ★ 44 635звёзд репо math-olympiad официальный Anthropic Решает задачи уровня IMO, Putnam и USAMO и проверяет доказательства отдельными агентами, которые не видят ход рассуждений. ★ 44 635звёзд репо technical-spike официальный Awesome Copilot Community Создаёт технические спайки для проверки критических решений до спецификации и реализации. Помогает разобрать неизвестные и проверить допущения. ★ 40 418звёзд репо exa Exa Плагин подключает Claude Code к веб-поиску Exa и чтению страниц. Пригодится для исследования темы по нескольким источникам или извлечения текста с конкретных URL. ★ 5 163звёзд репо voltagent-research VoltAgent Community Набор субагентов для Claude Code, который закрывает задачи глубоких исследований, анализа когорт, оценки A/B-тестов, поиска научных публикаций и валидации продуктовых идей. ★ 26 065звёзд репо julia-development Community Contribution Плагин для работы с современной Julia: управление пакетами, научные вычисления и код под высокую производительность. Пригодится, когда проект на Julia нужно вести по правилам продакшена. CX Codex ★ 41 729звёзд репо

Из того же набора463

Весь набор →
syllabus Составляет список научной литературы к учебному курсу на основе силлабуса и генерирует готовый файл DOCX через Consensus MCP. ★ 28 733звёзд репо patent Плагин для патентного поиска: prior art, freedom-to-operate, конкурентный ландшафт. Выдаёт редактируемый .docx с вердиктом и ранжированными находками. ★ 28 733звёзд репо dossier Собирает проверяемое досье на компанию, человека или НКО: проверяет вашу гипотезу, а не пересказывает общие факты. Пригодится перед встречей, наймом или сделкой. ★ 28 733звёзд репо grants Подбирает грантовые механизмы NIH под научный проект и готовит отчёт в DOCX. Помогает клиническим исследователям выбрать институт и составить план подачи. ★ 28 733звёзд репо deep-research Плагин для Claude, который ведёт исследование по девяти фазам и требует минимум три независимых источника на каждый тезис. Пригодится, когда ошибка дороже потраченных токенов. ★ 28 733звёзд репо pulse Исследует актуальные настроения и обсуждения темы на Reddit, Hacker News и в вебе за последние 7–90 дней. Помогает быстро собрать срез мнений без ручного поиска по площадкам. ★ 28 733звёзд репо landing Собирает премиальный лендинг в одном самодостаточном HTML-файле: GSAP-анимации, параллакс за курсором, три секции. ★ 28 733звёзд репо swedish-mentor Определяет уровень шведского языка по шкале CEFR с помощью короткого теста и выстраивает план обучения с проверенными подкастами. ★ 28 733звёзд репо

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой