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Research Topic Extractor
ASecurity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。
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- Added August 31, 2026
Works with
Security analysis
100/100Pro scans all 5 files and shows the line behind each finding
npx -y skills add huangwb8/ChineseResearchLaTeX --skill research-topic-extractor --agent claude-codeAre you the author of Research Topic Extractor?
Add the live security badge to your README. It updates with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/huangwb8-research-topic-extractor)---
name: research-topic-extractor
description: 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。
metadata:
author: Bensz Conan
---
# 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。
Files in this skill
- CHANGELOG.md
- README.md
- SKILL.md
- config.yaml
- references/prompt_templates.md
Attribution
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