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Skillv1.0.0

academic-research-workflow

可成长的社科人文研究认知外挂。用research-distiller从学术材料中蒸馏研究框架,用topic-problematization诊断选题,用research-execution诊断执行层,用research-contribution诊断贡献收敛,用research-architecture诊断研究阶段。思考脚手架,非论文生产线。三层四步架构完整。

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科研诊断工作流 (Academic Research Workflow)

定位

这是一个可成长的社科人文研究认知外挂,不是论文生产流水线。

它不替你思考,但帮你记住、组织和连接你读过的一切——让你在需要思考时站在更高的起点上。

子技能 角色 做什么
research-distiller 蒸馏引擎(基石) 从学术材料中提取研究框架。工作流的所有方法论知识从这里生长
topic-problematization 选题问题化(诊断) 基于9份权威材料的四步选题框架,诊断选题驱动类型、检验问题质量、辩护选题价值
research-execution 执行层诊断 理论推导(从问题到假设结构)→ 方法辩护(为什么用这个方法),文献对话贯穿全程
research-contribution 贡献收敛诊断 判断和建构研究贡献:类型定位→六路径建构诊断→Discussion表述→局限真诚性
research-architecture 研究架构(诊断) 基于蒸馏出的三层四步架构,诊断研究阶段、提出正确的问题

设计哲学

  • 可成长:每投喂一份新材料,框架就可能被更新。材料越多,系统越丰富——不是"学得更准",而是"看到更多变体"
  • 思考脚手架,非思考替代品:架构告诉你"你现在应该问自己什么问题",但答案必须由你给出
  • 不可替代的部分:conceptualize、"什么值得研究"的判断、学科交界处的直觉——这些留在你的脑子里,工作流不碰

触发方式

用户通过以下方式启动子技能:

调用 research-distiller(蒸馏)

  • "蒸馏这篇/这些材料"
  • "提取这篇论文的研究框架"
  • "分析这个学者的论证结构"
  • 投喂材料 + 声明蒸馏意图

调用 topic-problematization(选题)

  • "我卡在选题了"
  • "帮我看看我的研究问题"
  • "我的选题有问题吗"
  • "怎么判断这个问题好不好"

调用 research-execution(执行层)

  • "我确定了选题,接下来怎么设计研究"
  • "我的研究问题需要什么方法"
  • "怎么论证我选的方法是对的"
  • "我的理论推导逻辑有没有问题"

调用 research-contribution(贡献收敛)

  • "我觉得论文贡献不够,帮我看看"
  • "怎么判断我的研究有没有理论贡献"
  • "审稿人说我的Discussion太弱"
  • "我的局限写作是不是太模板化了"

调用 research-architecture(指导)

  • "帮我看看我的论证结构"
  • "我的论文改不下去了"
  • "我在研究方法上纠结"

首次使用建议

如果你刚接触这个工作流,建议按以下顺序使用:

  1. 如果你有想分析的材料 → 先调用 research-distiller("蒸馏这篇材料"),把材料的结构提取出来。这是工作流的知识输入口。
  2. 如果你卡在选题 → 调用 topic-problematization,它会用四步框架诊断你的研究问题。
  3. 如果你确定了选题,不知道怎么做研究设计 → 调用 research-execution,它会诊断你的理论推导→方法辩护完整链。
  4. 如果你的研究做完了,不确定贡献是否足够 → 调用 research-contribution,它会用四步框架诊断你的贡献类型、建构质量、表述有效性和局限真诚性。
  5. 如果你不知道卡在哪 → 调用 research-architecture,它会先定位你的研究阶段,再引导到对应的深度诊断。
  6. 如果你想全面理解一个研究领域 → 先投喂3-5篇该领域的核心材料到 distiller 蒸馏,再考虑是否需要创建新的子技能。

所有子技能不替你写内容——它们给你正确的问题,答案必须由你来给出。

子技能间的协作

  1. 先蒸馏,后指导:research-distiller 积累足够的框架后,topic-problematization、research-execution 和 research-contribution 的指导才更充实
  2. 指导中发现缺口:诊断子技能发现某维度缺乏材料支撑 → 触发新一轮蒸馏
  3. 横向定位 + 纵向深入
    • research-architecture(横向广度)——覆盖选题→执行→收敛全流程,帮你定位"现在在哪一步"
    • topic-problematization(纵向深度)——专攻第一层(锚定/选题)
    • research-execution(纵向深度)——专攻第二层(执行/设计),覆盖理论推导→方法辩护完整链
    • research-contribution(纵向深度)——专攻第三层(收敛/贡献),诊断贡献类型→建构→表述→局限
    • 用户说"卡在选题"→ architecture 定位 + problematization 深入;用户说"不知道怎么设计研究"→ architecture 定位 + execution 深入;用户说"不确定贡献够不够"→ architecture 定位 + contribution 深入
  4. 蒸馏产出统一记录:所有蒸馏结果追加到 compendium.md,所有子技能共享

关键约束

  1. 指导建议必须可追溯到蒸馏材料 — "这个标准来自李怀祖的YYY"
  2. 不做无来源的普遍性断言
  3. 蒸馏前必须声明意图(Step 0)
  4. 具体问题具体分析,不套用固定模板

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yaml
targets:
  - https://api.opensmartroute.ai/api/v1/registry/applecg-academic-research-workflow-academic-research-workflow/manifest   # or paste the manifest below

Manifest

An Open Capability Manifest: the router reads it to know what this does, what it costs and when to pick it.

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Fetch it by URL: GET /api/v1/registry/applecg-academic-research-workflow-academic-research-workflow/manifest?version=1.0.0

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