# Research Idea Generator

> 当用户想头脑风暴研究方向、寻找新 research idea、问"接下来做什么研究/有什么可做/怎么找 gap"时使用；按"发散→文献验证→收敛"三阶段产出候选清单、文献表、评分矩阵与一页提案；不适用于已定题后的具体实验执行或论文写作。触发词：brainstorm、想idea、研究方向、下一步做什么、找gap、research proposal、研究构想、选题

- Skill: `findscripter/research-idea-generator` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add findscripter/research-idea-generator`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/findscripter/research-idea-generator/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Research & Search
- License: MIT
- Author: findscripter (https://skillmd.com/u/findscripter)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/findscripter/research-idea-generator

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## 何时使用

- 用户想头脑风暴研究方向、寻找论文选题、开拓新研究领域，或问"接下来可以做什么研究/有什么 gap"。
- 跨领域合作或团队定期激荡构想时，需要一套可复用的系统化流程。
- 需要在动手前验证一个 idea 的**新颖性**（是否已被做过）。

不该用：
- 题目已确定，进入具体实验设计、代码实现或论文写作阶段（这是执行而非选题）。
- 只需单条事实核查或文献检索，无需完整发散-收敛流程。
- 非研究类的产品/商业点子（框架可借鉴，但本条针对学术研究构想）。

## 步骤

三阶段：**发散 → 文献搜索验证 → 收敛**，最终产出一页提案。

阶段一 · 发散（产出 10-20 个候选）：原则是"量先于质"，先广后深。先界定研究大方向、回顾近期读过的论文/观察，每个框架限时 15-30 分钟。从下列 10 框架中**至少选 3-5 个**生成候选。

阶段二 · 文献搜索验证（确认新颖性）：为每个候选设计 3-5 组关键词（含同义词、上下位词、中英文），多平台检索 + 滚雪球法，对每个 idea 做新颖性判定，建立文献表，通常淘汰到剩 5-10 个。

阶段三 · 收敛（筛到 1 个）：淘汰 → 合并 → 精炼 → 评分矩阵 → 最终决策，并警惕认知偏误。

## 指令

10 种发想框架（任选 3-5 个）：
1. Problem-First：从痛点/瓶颈/benchmark 失败案例出发找未解问题。
2. Solution-First：从一个新方法出发，问它还能解决什么、能迁移到哪。
3. 抽象阶梯：向上抽象问本质，再向下具体化为新应用。
4. 矛盾猎寻：找未被质疑的预设、缺证据的"常识"、互相矛盾的结论。
5. 跨领域嫁接：把别的领域（生物、社会科学等）的机制引入本领域。
6. What Changed：盯最近的技术/环境变化（更大模型、新数据源、新社会需求如隐私/公平/可解释）开启了什么可能。
7. 失败分析：从失败尝试、被拒论文、表现差的方法里找机会与更根本的问题。
8. 简单性测试：用更简单的 baseline 挑战复杂方法，问哪些组件真的必要。
9. 利害关系人旋转：从终端用户/开发者/决策者不同视角重想问题。
10. 组合/分解：A+B 组合，或拆出值得独立研究的子模块。

发散输出表（每个候选）：`编号 | 标题(一句话) | 使用框架 | 简述(2-3句) | 直觉评分(1-5)`。

文献检索平台与策略：
- Semantic Scholar（语义搜索/探索）、Google Scholar（覆盖广/确认）、arXiv（前沿预印本）、DBLP（CS 索引）、ACL Anthology（NLP 专用）。
- 滚雪球：前向（谁引用了关键论文）、后向（关键论文引用了谁）、作者追踪。

新颖性判定与行动：

| 判定 | 说明 | 行动 |
|------|------|------|
| 全新 | 找不到直接相关工作 | 保留，但需验可行性 |
| 部分重叠 | 有相关但不相同 | 找差异点，精炼 idea |
| 已被做过 | 找到几乎相同工作 | 淘汰或大幅修改 |

收敛评分矩阵（加权总分排序）：

| 维度 | 权重 | 说明 |
|------|------|------|
| 新颖性 | 25% | 与现有工作的差异度 |
| 可行性 | 25% | 现有资源下完成的可能 |
| 影响力 | 20% | 对领域的潜在贡献 |
| 时效性 | 15% | 是否契合当前趋势 |
| 个人兴趣 | 15% | 热情与动机 |

最终决策：选加权最高者，但同时核对直觉是否认同、热情是否足够；理性与直觉冲突时先厘清原因。

警惕认知偏误：确认偏误、沉没成本、新奇偏误、从众效应、完美主义。

最终一页提案固定段落：
```
# [研究标题]
## 问题陈述：解决什么问题？为何重要？
## 现有方法与不足（Related Work & Gap）
## 提议方法（Proposed Approach）：核心想法
## 预期贡献（Expected Contributions）
## 初步实验计画：数据集 / 指标 / baseline
## 风险与备案（Risks & Mitigation）
## 时间表（里程碑）
```

## 示例

输入：用户大方向为"大语言模型推理"，问"我接下来能做什么研究？"

执行：
1. 发散——选用框架 6（What Changed：长上下文窗口变大了）、框架 8（简单性测试：CoT 真的需要那么多步吗）、框架 4（矛盾猎寻：两篇论文对 self-consistency 收益的结论冲突），各产出若干候选，凑满 12 个，填入候选表并打直觉分。
2. 文献验证——对评分最高的 3 个候选各设计关键词，在 Semantic Scholar + arXiv 检索并滚雪球，判定：其中 1 个"已被做过"淘汰，2 个"部分重叠"，记录差异点，建文献表（每 idea 5-10 篇）。
3. 收敛——剩余候选填评分矩阵，"长上下文下的步级 CoT 剪枝"以新颖性+可行性领先胜出，产出一页提案，列出 baseline、数据集与风险备案。

## 注意事项

- 发散阶段**不要过早筛选**，否则扼杀广度；评分只用直觉粗筛。
- 关键词务必含中英文与上下位词，否则会漏掉同主题不同命名的工作而误判"全新"。
- 至少用 2 个检索平台并做滚雪球，单平台容易遗漏。
- 时间分配参考：发散 2-4h、文献验证 4-8h（每 idea 30-60min）、收敛 2-3h、写提案 1-2h，合计约 9-17h / 1-2 周。
- 允许迭代：拿到新信息可回到发散重做，好 idea 多是多轮迭代的结果。
- 平时维护 Idea Bank（按领域/方法/问题类型打标签），并向不同领域的人讲述 idea 收集反馈。

## 互见

- `first-principles-thinking`：框架 3（抽象阶梯）与框架 4（矛盾猎寻）的底层思维，用于追问问题本质与挑战预设。
- `fact-checking`：阶段二新颖性验证可借其核查方法，确认"是否已被做过"的判断有据可依。

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本条采编自 voidful/academic-skills（MIT）。