# tooluniverse-literature-deep-research

Скилл для глубокого поиска по научной литературе: PubMed, EuropePMC, bioRxiv, сети цитирований. Пригодится, когда нужен обзор с оценкой доказательств и ссылками.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 664 установки · ★ 1759
- Автор: mims-harvard
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · лицензия открытая, файл — в исходнике
- Исходник: https://github.com/mims-harvard/ToolUniverse/tree/HEAD/skills/tooluniverse-literature-deep-research/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-24
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/tooluniverse-literature-deep-research

## Что делает

Скилл ведёт систематический обзор литературы по фазам: сначала уточняет запрос и выбирает режим (factoid, mini-review, full deep-research), затем разбирается с неоднозначностью терминов и только потом ищет. Поиск идёт по PubMed, EuropePMC, openalex, SemanticScholar, а для биомедицины добавляются PMC, PubTator3 и клинические руководства. Для CS и ML подключаются ArXiv и DBLP, для физики — InspireHEP.

Ключевая механика — collision-aware поиск. Скилл проверяет первые 20 результатов и, если больше 20% не по теме, строит негативный фильтр вида `NOT [collision1] NOT [collision2]`. Каждое утверждение получает оценку доказательности от T1 до T4, а все разделы отчёта обязательны, даже если доказательств мало. Для расчётов скилл пишет и запускает Python-код через Bash, а не описывает, что можно было бы посчитать.

Есть ограничения. Скилл не занимается профилированием сущностей — для генов, препаратов и болезней он делегирует в `tooluniverse-target-research`, `tooluniverse-drug-research` и `tooluniverse-disease-research`. Опциональный Noodle MCP требует переменной `NOODLE_MCP_URL` и даёт лишь сигнал для поиска, а не доказательство причинности. Запросы скилл строит на английском, а отвечает на языке пользователя.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mims-harvard/ToolUniverse --skill tooluniverse-literature-deep-research -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/tooluniverse-literature-deep-research/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/tooluniverse-literature-deep-research/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mims-harvard/ToolUniverse --skill tooluniverse-literature-deep-research -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/tooluniverse-literature-deep-research/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mims-harvard/ToolUniverse --skill tooluniverse-literature-deep-research -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/tooluniverse-literature-deep-research/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install mims-harvard/ToolUniverse tooluniverse-literature-deep-research
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/tooluniverse-literature-deep-research/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mims-harvard/ToolUniverse --skill tooluniverse-literature-deep-research -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/mims-harvard/ToolUniverse --path skills/tooluniverse-literature-deep-research
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/tooluniverse-literature-deep-research/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mims-harvard/ToolUniverse --skill tooluniverse-literature-deep-research -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/mims-harvard/ToolUniverse/tree/HEAD/skills/tooluniverse-literature-deep-research/SKILL.md

## Когда брать
- собрать обзор литературы по узкой теме с оценкой доказательств
- отсеять ложные совпадения при поиске по короткому названию гена
- проверить конкретный факт по опубликованной статье, а не по памяти модели
- расширить список статей через сети цитирований и рекомендации
- свести данные из нескольких индексов в один отчёт со ссылками

## Примеры запросов агенту
- Сделай mini-review по теме «metformin in breast cancer» с оценкой доказательств T1-T4
- Проверь факт: правда ли, что белок X взаимодействует с Y — найди статью в PubMed
- Собери полный обзор литературы по CRISPR-скринингам, добавь сети цитирований и библиографию

## Похожие
- [academic-deep-research](https://affpapa.org/nevibecode/skills/academic-deep-research.md) — скилл · 560 установок
- [literature-review](https://affpapa.org/nevibecode/skills/eyadsibai-literature-review.md) — скилл · 342 установки
- [deep-research](https://affpapa.org/nevibecode/skills/lingzhi227-deep-research.md) — скилл · 1900 установок
- [research-survey](https://affpapa.org/nevibecode/skills/research-survey.md) — скилл · 300 установок
- [firecrawl-deep-research](https://affpapa.org/nevibecode/skills/firecrawl-deep-research.md) — скилл · 35400 установок
- [systematic-literature-review](https://affpapa.org/nevibecode/skills/systematic-literature-review.md) — скилл · 2500 установок

Из того же набора: [mims-harvard/tooluniverse](https://affpapa.org/nevibecode/by/mims-harvard/tooluniverse.md) — 55 карточек

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md