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
- 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 skillyaml/json:适合结构化衔接topic可直接喂给research-literature-reviewkeywords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:
textyamljson
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。
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。