Skip to content
Back to skills

Review Synthesis

ASecurity

综述文章的证据综合(乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流 · 综述文章工作台 阶段③)。把最终纳入的文献全文综合成 研究发现.md:按 选题.md 锚块的 review_type 三路分流——systematic 走 meta-analysis(效应量/异质性/敏感性/发表偏倚/偏倚风险/GRADE)或降级为 SWiM 定性系统综述;semi-systematic 走主题综合与 meta-narrative(RAMESES);integrative 走概念整合出新框架(Torraco)。方法锚 Snyder (2019) + Cochrane Handbook + RAMESES + Torraco (2005)。**这是综述文章专用,不要用实证论文的 data-analysis-round / analyze-quantitative-data 代替**(那两个锚的是单研究数据分析,没有效应量合成)。Trigger on:"综合我的综述语料库"、"做 meta-analysis"、"把纳入文献综合成研究发现"、"主题综合 / meta-narrative / 整合...

  • 9 stars
  • 0 votes
  • 0 copies
  • 0 views
  • Added October 16, 2026
researchpythonapi

Works with

  • api
  • mcp

Security analysis

A100/100

Scanned October 16, 2026

npx -y skills add qiaomiaojoe/ai-academic-workflow --skill review-synthesis --agent claude-code

Installs into .claude/skills of the current project.

Are you the author of Review Synthesis?

Add the live security badge to your README. It updates with every re-scan.

Security grade badge for Review Synthesis
[![Security: A — Skills Directory](https://www.skillsdirectory.com/api/skills/qiaomiaojoe-review-synthesis/badge)](https://www.skillsdirectory.com/skills/qiaomiaojoe-review-synthesis)

More formats (shields.io, HTML) on the badges page. Keep it an A: scan every change in CI with Pro.

Download with Pro
SKILL.md
---
name: review-synthesis
description: 综述文章的证据综合(乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流 · 综述文章工作台 阶段③)。把最终纳入的文献全文综合成 研究发现.md:按 选题.md 锚块的 review_type 三路分流——systematic 走 meta-analysis(效应量/异质性/敏感性/发表偏倚/偏倚风险/GRADE)或降级为 SWiM 定性系统综述;semi-systematic 走主题综合与 meta-narrative(RAMESES);integrative 走概念整合出新框架(Torraco)。方法锚 Snyder (2019) + Cochrane Handbook + RAMESES + Torraco (2005)。**这是综述文章专用,不要用实证论文的 data-analysis-round / analyze-quantitative-data 代替**(那两个锚的是单研究数据分析,没有效应量合成)。Trigger on:"综合我的综述语料库"、"做 meta-analysis"、"把纳入文献综合成研究发现"、"主题综合 / meta-narrative / 整合式综述的综合"、"synthesize my review corpus"、"run the synthesis for my systematic review"。
---

# Review Synthesis · 综述文章的证据综合

把**最终纳入的研究**综合成 `研究发现.md`——综述文章的 Results/Synthesis 节的权威输入(下游 `review-draft` 直接用)。

**三型三方法,由 `选题.md` 机器锚块的 `review_type` 决定,不得中途换型。**

| review_type | 报告规范 | 综合路线 |
|---|---|---|
| systematic | PRISMA (+ SWiM) | 可合成 → meta-analysis;不可合成 → 结构化叙事综合(SWiM) |
| semi-systematic | RAMESES | 主题综合 / 内容分析 / meta-narrative |
| integrative | Torraco (2005) | 批判性概念整合 → 新框架 / taxonomy / 议程 |

## 调用约定(独立运行)

- **输入**:① `RV_综述/01_选题/选题.md`(锚块定型 + RQ + 纳入标准);② 纳入集——`RV_综述/02_检索筛选/筛选决定.csv` 中 `final_decision = include` 的记录;**人还没填 `final_decision` 时用 `ai_decision = include`**(上游是摘要层定稿模式,`ai_decision` 就是纳入决定),并在产出里写明纳入集尚未经人工确认;③ 这些研究的全文——**由本 skill 的 Step 0.5 负责获取**,上游 `sr-search-record` 不取全文。
- **输出**:默认 `RV_综述/03_综合成文/`;`研究发现.md` 是唯一正式产出,中间产物带前缀不覆盖。
- **`RV_综述/` 是综述文章在项目里的独立子树**(`01_选题` / `02_检索筛选` / `03_综合成文`),与实证论文那条线彻底隔离。**尤其不要把本 skill 的 `研究发现.md` 写进 `04_数据/`**——实证论文那条线的 `04_数据/研究发现.md` 是另一回事(`findings-synthesis` 的产出),同名不同义,覆盖了从文件名看不出来,下游成文会写出内容错位却看着正常的初稿。
- **不要求 `03_方法/`**。综述项目没有研究设计初稿——RQ、变量、分层维度一律从 `选题.md` 和抽取表来,**不要去找 `研究设计初稿.md`**。
- **调用方覆盖约定**:调用方(工作台 prompt / 用户)显式给出的参数、输入路径、落盘路径与工具选择,一律覆盖本 skill 的默认;但本 skill 的方法步骤、硬约束与停点不可被省略或稀释——调用方若要求跳过某硬约束,以本 skill 为准并提示冲突。

## 全局硬约束

1. **不编造。** 每个数字、每条引语都要能落到「哪篇文献 + 哪页/哪张表」。落不到就写 `[待核: 文献-位置]`,**不许用看起来合理的数值填空**。
2. **只综合纳入集。** 摘要层筛掉的研究不得悄悄捡回来;确需纳入的,走协议偏离记录并回写选择流程。
   **反过来也一样:拿不到全文不构成排除。** 上游是摘要层定稿,纳入集在筛选阶段就已经定了——本 skill **不得因为取不到 PDF 就把一篇研究踢出纳入集**,只能降级为摘要级证据并标注。
3. **零结果合法。** 证据不足、方向冲突、无法合成——如实写,不许拼一个漂亮结论。
4. **不做没有前提的统计。** 结局不可比、效应量不可换算、研究数太少 → **不做 meta-analysis**,明确降级并写理由。降级不是失败。
5. **每条结论标证据基数**:k 篇研究 / n 参与者(或语料规模)。没有基数的论断不许出现。
6. **算了就要能复算。** 用 R(`metafor` / `meta`)或 Python 实算并保留脚本与数据表;**没有可用环境时明确说"未实算"**,给出可复算的数据表与公式,**绝不描述一个没跑过的结果**。
7. **不中途讨许可。** 一口气跑完;只有三类停点——① 权威输入缺失或数字对不上;② 上下文预算将尽(先写盘再报续跑位置);③ 跑完的收尾汇报。

## Step 0 · 定型与对账

1. 读 `选题.md` 锚块取 `review_type` / `report_standard` / RQ;**锚块缺失或与用户口述冲突时停下问**(这是合法停点 ①)。
2. 清点纳入集:篇数与 `选择流程.md`(旧项目为 `PRISMA流量.md`)的「纳入集」对不上就停下报差异。
3. 纳入集里的 `unclear` 记录:**不自动纳入也不自动排除**,单列一节交人裁决,先按"未纳入"综合,人裁决后可增量补。

## Step 0.5 · 取全文(best-effort,**不阻塞**)

上游 `sr-search-record` 不取全文,纳入集是在摘要层定稿的。本步尽可能把全文找齐,**但一篇都拿不到也要继续往下综合**。

对纳入集逐条按顺序尝试,**每条最多走完这四级就收手,不要在单篇上反复重试**:

1. 台账 `oa_url` 直链下载(`rank` 已把 OpenAlex 的 OA 链接带进台账)
2. 调 `lit-pdf-zotero` 的多渠道获取能力(**只用它找 PDF,不重建 Collection、不建金字塔**)
3. 调 `scansci-pdf`(机构 / WebVPN / 多源)
4. 仍拿不到 → 收手

PDF 落 `RV_综述/02_检索筛选/pdf_download/`(命名 `AuthorYear.pdf`)。回写台账两列:

- `pdf_status` ∈ `oa` / `retrieved` / `not-retrieved`
- **`evidence_level` ∈ `fulltext` / `abstract`** ← 这一列是本 skill 后面所有标注的依据

**登录页 / 付费墙 HTML 不得当成 PDF 落盘**(校验文件头与页数),误抓的移进 `pdf_download/_invalid/`。

**已知故障(不要踩)**:`zotero_add_from_file` 没有 parent 参数,永远新建父条目——**禁止用它给已入库条目挂 PDF**;zotero-mcp 的 `attach_mode="auto"` 上传失败时仍返回「PDF attached」,**要报告附件状态必须用子项接口复查**;`scansci_pdf_zotero_push` 需要 scansci-pdf 的 MCP env 里配 `ZOTERO_API_KEY`,没配就直接失败——失败不阻塞,PDF 留在本地即可。

跑完报一行:**全文获取率 X / N**,并把这个数回写 `选择流程.md` 里留空的「全文获取率」栏。获取率低不是失败,是要写进局限的事实。

## Step 1 · 数据抽取(三型共用,map-reduce 逐篇)

**一篇一行**,逐篇读全文填抽取表 `RV_综述/03_综合成文/综合-抽取表.csv`。**逐篇处理是为了防爆上下文,不是汇报节奏——不要每篇停下汇报。**

共用字段:`study_id, 作者年份, evidence_level, 国家/情境, 设计, 样本(n 与构成), 抽样, 数据收集, 关键构念与操作化, 主要结果, 页码/表号, 局限, 资助/利益冲突`

**`evidence_level = abstract` 的研究照样抽取,但**:只填摘要里明确写了的字段,**其余一律留空并标 `[摘要未报告]`——绝不从题名、期刊或常识推断**。页码列填 `摘要`。这类研究在后面每一处出场都要带上摘要级标记。

按型加字段:

- **systematic**:`结局指标, 效应量类型与数值, 方差/SE/CI, 分组人数, 时间点, 偏倚风险评级`
- **semi-systematic**:`理论视角/研究传统, 核心主张, 关键引语(带页码), 与其他传统的关系`
- **integrative**:`概念定义, 概念边界与冲突, 所属理论传统, 对新框架的贡献点`

同一研究多篇报告 → 按 `study_id` 归并,**不要当成多项研究重复计数**。

## Step 2A · systematic:meta-analysis 或 SWiM

**先做可合成性判断(四问,任一为否即降级)**:① 有没有共同的结局指标?② 效应量能不能换算到同一尺度?③ 研究间的人群/干预/设计是否足够同质?④ 可合成的研究数是否 ≥3(<5 时结果高度不稳,必须写明)?

**能合成 → meta-analysis:**

1. **效应量**:连续结局 → Hedges *g*(小样本偏倚校正的 SMD)或 MD(同量表时);二分结局 → OR / RR / RD;相关 → Fisher *z* 转换后合并、结果再逆变换回 *r*。**换算公式与来源数据逐研究留档。**
2. **模型**:跨研究存在真实效应差异时用**随机效应**(REML 优先,DerSimonian–Laird 作为经典对照);仅在明确同质时用固定效应。**默认随机效应并说明理由。**
3. **异质性**:报 Q 检验、*I²*、*τ²*。*I²* 按 Cochrane 的粗略区间解释(0–40% 可能不重要 / 30–60% 中等 / 50–90% 实质性 / 75–100% 相当大),**区间有意重叠,不要机械切分**,要结合效应方向一致性与 CI 重叠一起判。
4. **森林图** + 合并效应量、95% CI、(随机效应时)预测区间。
5. **亚组 / meta-regression**:只做**事先设定**的调节变量;meta-regression 每个协变量经验上需要 ≥10 项研究,不够就只做描述性亚组并写明功效不足。
6. **敏感性分析**:留一法;剔除高偏倚风险研究;换模型/换效应量指标看结论稳不稳。
7. **发表偏倚**:漏斗图;**Egger 等不对称检验只在研究数 ≥10 时做**(更少时功效不足,做了也不可解释)——不够就明说不做。
8. **偏倚风险**:RCT 用 RoB 2;非随机干预研究用 ROBINS-I;观察性研究用 NOS 或 JBI 工具。**逐研究评级并汇总**,这是 systematic review 的必需项,不是可选项。
9. **证据确定性**:按 GRADE 逐结局评(五个降级域:偏倚风险 / 不一致性 / 间接性 / 不精确性 / 发表偏倚),给出高/中/低/极低。

**不能合成 → 结构化叙事综合(按 SWiM 报告)**:说明分组依据、综合方法(如按效应方向的结构化列表)、如何处理缺失效应量、以及**为什么不做 meta-analysis**。用 vote counting 时必须写明其不考虑样本量与效应量大小的局限。

## Step 2B · semi-systematic:主题综合 / meta-narrative

按题目性质择一(或组合),**在产出里写明选了哪条与理由**:

- **主题综合(Thomas & Harden 三阶段)**:逐行编码原文结果段 → 归并成描述性主题 → 提炼出超越原研究的**分析性主题**(回答 RQ 的那一层)。描述性与分析性两层必须分开呈现。
- **内容分析**:预设或涌现的类目 + 频次,**频次只做描述,不当证据强度**。
- **meta-narrative(RAMESES)**:识别各**研究传统**(奠基文献 / 核心概念 / 典型方法)→ 比较各传统如何提出与回答问题 → 呈现传统间的冲突、互补与演化。遵循六原则:务实、多元、历史性、争议性、反身性、同行评议。

产出:**主题 × 研究矩阵**(谁支持谁反对,带页码)+ 脉络/演化图 + 冲突点清单 + 研究议程。

## Step 2C · integrative:批判性概念整合(Torraco)

1. **概念矩阵**:概念 × 文献,标出各文献的定义、边界、测量方式的异同与冲突。
2. **批判性分析**:不是逐篇摘要,而是**指认现有文献的结构性问题**——定义漂移、层次混淆、证据与主张不匹配、被忽略的边界条件。
3. **综合出新东西**(Torraco 认可的四类产物,至少落一类):研究议程 / taxonomy 分类学 / 概念框架 / 元理论。
4. **"新在哪"必须显式写出来**:新框架相对于既有框架多解释了什么。**只做总结不算整合式综述。**

## Step 3 · 交叉检验与置信度(三型共用)

- **一致与冲突**:哪些结论跨研究收敛、哪些分歧,分歧能不能用情境/设计/测量差异解释。
- **证据基数**:每条结论标 k 篇 / n 样本,**并拆出其中几篇是摘要级证据**(写成 `k=12(其中 3 篇仅摘要)`),再注明证据集中在哪些情境(国别、学科、人群)。
- **摘要级证据的用法边界**:
  - 摘要级研究**可以**支撑"该主题存在、有人这么做过、方向如此"这类主张。
  - **不得**单独支撑需要方法细节的主张(效应量大小、样本代表性、因果解释、偏倚风险评级)。
  - **一条结论若全部证据都是摘要级,必须显式降级表述**(如"初步迹象表明")并在溯源表标出。
  - systematic 型的 meta-analysis **只用 `evidence_level = fulltext` 的研究**;摘要级研究单列在敏感性分析或叙述部分。
- **局限**:检索源限制(如仅 OpenAlex / 单库)、语言限制、**上游未做全文合格性评估(筛选在题摘层定稿)**、**本轮全文获取率 X/N 及其对结论的影响**、未做的分析(如未做发表偏倚检验及原因)。

## Step 4 · 产出 `RV_综述/03_综合成文/研究发现.md`

结构:① 纳入研究概览(选择流程数字 + 特征表:设计/国别/样本/年份分布 + **证据级别构成:全文 X 篇 / 仅摘要 Y 篇**);② 偏倚风险 / 质量评价汇总(systematic 必须有;**摘要级研究评不了,标 `无法评级(仅摘要)`,不得给一个猜的评级**);③ 逐 RQ 的综合结果(每条结论后跟证据表:支持文献 + 页码/表号 + 基数 + 证据级别);④ 一致性与冲突;⑤ 证据确定性(systematic 走 GRADE;**摘要级证据在"间接性"域降级**);⑥ 局限;⑦ 溯源表(结论 → study_id → 页码 / `摘要`)。

中间产物:`综合-抽取表.csv`、`综合-meta分析.R`/`.py` 与其输出、`综合-森林图.*`、`综合-主题矩阵.md`、`综合-概念矩阵.md`(按型取用),多轮不覆盖(加 `-R2` / `-R3`),记账追加 `RV_综述/03_综合成文/分析日志.md`。

**未跑完时**:产出开头必须放醒目警告——已综合 X / N 篇、结论均为部分值、不得据此成文,并写清续跑位置。

## 与其他 skill 的边界

- **上游**:检索与筛选 → `sr-search-record`(本 skill 不做检索、**不改纳入集**)。上游是**摘要层定稿**:纳入集在摘要层已定,没有全文筛选层,所以**全文获取归本 skill 的 Step 0.5**,且取不到全文不得改动纳入集。
- **下游**:成文 → `review-draft`(本 skill 只出 `研究发现.md`,不写正文)。
- **不要用 `data-analysis-round` / `analyze-quantitative-data` / `analyze-qualitative-data` 代替本 skill**:那三个是**实证论文**的单研究数据分析(锚 Neuman Ch12/Ch14——codebook、单变量/双变量、回归、elaboration、三段编码),**不含效应量合成、异质性、发表偏倚、GRADE 中的任何一项**,做不了 meta-analysis。实证论文分析自己的数据集时才用它们。
- 多轮综合的汇总仍可复用 `findings-synthesis` 的记账思路,但方法以本 skill 为准。

Attribution

Is this your skill, or is something wrong with this listing? Request removal or report an issue. Author removals are honored within 72 hours.

Comments

Loading comments…

Newsletter

Get the weekly list of safe new skills, and the ones we pulled.