# Sr Search Record

> 综述文章的检索与筛选记录（乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流 · 综述文章工作台 阶段②）。**Snyder 三型通用**——系统 / 半系统·叙事 / 整合式共用一套内核。AI 全自动跑完：概念块拆解 → 检索式多轮自动校准（种子召回 + 精度守卫）→ 全量抓取去重 → **按相关性排序截断出候选集** → 摘要筛选（**摘要层定稿，不做全文筛选**）→ include 收敛到目标带 → 引文追踪补漏 → Zotero 入库 → 产出论文可直接贴的三张表（检索记录表 S1–Sn / 纳入排除标准表 / 选择流程数字）+ 待人工复核清单。**全程只有一个硬停点**，其余一律降级继续。检索引擎用 OpenAlex 开放 API（免登录免密钥，随 skill 附 scripts/oa_search.py），医学题目补 Europe PMC（MeSH）。AI 只出筛选建议不当第二评审。Trigger on："跑综述的文献检索"、"自动检索并筛选文献"、"建综述语料库"、"生成检索记录表和 PRISMA 数字"、"systematic review search"、"build the corpus for my review"、"run the search and screening for my review"。

- Skill: `qiaomiaojoe/sr-search-record` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add qiaomiaojoe/sr-search-record`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/qiaomiaojoe/sr-search-record/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Integrations & APIs
- Author: qiaomiaojoe (https://skillmd.com/u/qiaomiaojoe)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/qiaomiaojoe/sr-search-record

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# SR Search Record · 综述文章的检索与筛选记录

把综述文章的检索环节做成**可复现、数字能对账、且一口气跑得完**的流水线。**Snyder 三型共用这一套**（历史原因名字里带 sr，不只服务 systematic review）。AI 干 80%（设计检索式、多轮校准、全量抓取、排序截断、摘要筛选建议、记账出表），剩下 20%（最终纳入裁决、边界记录、学科术语补漏）交给人。

**产出不是"搜到的一堆文献"，是论文方法节能直接贴的三张表 + 一个 60–100 篇的纳入集。**

## 摘要层定稿模式（本 skill 的核心设定）

**判定只有一层：题名 / 摘要。`ai_decision` 就是纳入决定，没有全文筛选层。**

- 筛选阶段**不获取全文**。全文在 ③ 成文阶段（`review-synthesis` / `review-draft`）best-effort 获取，**拿不到不改变纳入集**，只影响 `evidence_level`。
- `ft_decision` / `ft_reason` 两列已退休。台账里不再有它们。
- 这是**明示的方法学让步，不是无损优化**，三型都适用：
  - 摘要经常不写清关键闸门（样本、设计、是否报告了某类结果），只靠摘要判会同时放进假阳性、漏掉假阴性。
  - **PRISMA 要求全文评估**。systematic 型用本模式，产出里必须写明这条偏离，投稿时大概率被要求补做。
  - RAMESES（半系统）与 Torraco（整合式）不强制全文评估层，与本模式不冲突。
- **产出里一律如实写**："筛选在题名/摘要层完成，未进行全文合格性评估"。**不得把流程图标成完整 PRISMA**，systematic 型的流程图要标注该偏离。

## 规模链（三个数必须一致，流程才闭得上）

| 环节 | 目标 | 谁保证 |
|---|---|---|
| 检索式校准后命中 | **300–2,000** | 第 2 步，种子召回 + 精度守卫 |
| 排序截断后候选集 | **300 条**（可扩到 600 / 900） | 第 4 步 `rank --shortlist` |
| 摘要筛选后 include | **60–100** | 第 4 步收敛闭环 |

实测参考（在一个 7,660 条的真实语料库上验证）：截断线 300 时候选集里 include 密度约 23–25%，**预计产出 70–80 篇**，落在目标带内。

**截断线是预算，不是相关性悬崖。**实测 301–600 名这一段的 include 密度与前 300 名相当（都是 25% 上下）——词面排序的区分力到几百名就饱和了。所以线外那批**不是"不相关"，是"这次没预算看"**，措辞必须如实，不得暗示它们已被评估过。

## 调用约定（独立运行）

- **定型（第一件事）**：读 `RV_综述/01_选题/选题.md` 机器锚块的 `review_type`（systematic / semi-systematic / integrative），写进 `检索配置.json`——它决定**报告规范与出表形状**（检索与筛选内核三型完全一致）。锚块缺失就问用户，不要默认 systematic。**这是本 skill 唯一的硬停点。**
- **输入**：优先读 `RV_综述/01_选题/选题.md`（综述规格、RQ、纳入排除标准、近邻综述）。**有这个文件就直接开跑，不要回头确认概念块**；只有在没有该文件、纳入标准只能从口述推断时，才在拆完概念块后确认一次。
- **输出**：默认落项目根下的 `RV_综述/02_检索筛选/`；调用方给了路径以调用方为准。**`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。**不要把综述的产出写进实证论文的目录**（尤其 `04_数据/研究发现.md`：两条线同名不同义）。
- **检索引擎**：本 skill 目录下的 `scripts/oa_search.py`（OpenAlex 开放 API + Europe PMC）。**必须调用这个脚本，不要临时自己写检索代码**——脚本保证检索记录格式一致、命中数可复跑、截断与收敛规则统一。运行前设 `export OPENALEX_MAILTO=<用户邮箱>` 进礼貌池。
- **质量标准**：对齐已发表综述的主流做法（2 个以上信息源 + 概念块布尔式 + 限制器 + 纳入文献参考文献回溯）。不追求 Cochrane 级的双人独立筛选、MeSH 逐行检索与全文合格性评估——这三条必须由人完成，本 skill 只做到可交接。
- **调用方覆盖约定**：调用方显式给出的参数、路径与工具选择，一律覆盖本 skill 的默认；但本 skill 的方法步骤、硬约束与降级规则不可被省略或稀释。

## 全局硬约束

1. **不编造文献。** 所有条目必须来自脚本实际返回的记录，带 DOI 或 OpenAlex ID。不得凭印象补充"应该还有一篇…"。
2. **AI 不是第二评审。** AI 的判断写在 `ai_decision` 列，`reviewer_1` / `reviewer_2` / `final_decision` 一律留空给人填。**不得声称完成了双人独立筛选。**
3. **unclear 一律保留。** 摘要缺失、信息不足、边界模糊的记录标 `unclear` 进候选池，**不得为了缩短清单自动排除**。摘要层定稿模式下 unclear 尤其重要——它们正是本该靠全文判、而本流程放弃了的那批。
4. **数字必须对账。** 选择流程里每个数字都要能从 `records.csv` / `筛选决定.csv` 反算出来；对不上就报错，不许四舍五入或估算。
5. **检索源如实报告。** 方法节必须写明"检索源为 OpenAlex（+ 补充源）"，不得表述成 Scopus / Web of Science。局限节要写明未使用受控词表与商业库、**未检索中文数据库**、**以及未做全文合格性评估**。
6. **区分"改标准"与"修词"。**
   - **禁止**：为了让数字好看而提高纳入门槛、删种子、砍掉合法的检索维度。任何标准改动写进"协议偏离"。
   - **必须做**：修掉伤精度的泛词（单块命中 > 100 万时 `probe` 会点名）。**合法性判据：改动前后 `recall` 的种子召回率不下降。** 守住这条就是纯赚精度，与本条前半句不冲突。
7. **截断 ≠ 排除。** 截断线外的记录标 `not-screened-lowrank`，在选择流程说明里**单列一行**，措辞为"未进入筛选（相关性排序预算外）"。**不得计入排除数**，也不得说成"已评估后排除"。
8. **规模不达标不是失败。** include 落不进 60–100 时按第 4 步的收敛闭环处置，**最多调 2 次**；两次后接受当前数字并如实汇报。硬凑一个漂亮数字才是错。
9. **不中途讨许可，遇阻就降级。** 每一步都设计成一口气跑完。**唯一合法硬停点 = `选题.md` 缺失或读不出 `review_type`**（定不了型就定不了报告规范，无法降级）。其余任何失败都走下面的降级阶梯：**记账 → 降级 → 继续**，跑完一次性汇报。上下文预算将尽是软停：先写盘、报出续跑位置再停。**"数量大、要花时间"不是停点。**

## 降级阶梯（"不卡住"的实现）

| 卡点 | 降级动作 | 停？ |
|---|---|:--:|
| OpenAlex 429 / 超时 | 脚本已内置指数退避 5 次；仍失败 → 把 `filters.publication_year` 拆成几段分批抓 → 再失败用已抓部分，覆盖缺口写进降级记录 | 否 |
| 种子 DOI 不在 OpenAlex | 记录该事实，**保留种子**，继续（不为它无限加词） | 否 |
| 校准 5 轮不收敛 | 接受当前检索式，交给第 4 步排序截断；迭代史写进检索记录 | 否 |
| 命中 > 本型过宽阈值 | 先按硬约束 6 修泛词；修完仍过宽 → 截断照跑，把过宽事实写进局限 | 否 |
| 命中 < 30 | 依次放宽：去限制器 → 降为 2 块 AND；每次放宽记协议偏离 | 否 |
| include 偏离目标带 | `expand` 扩线 / 核心闸门复筛，最多 2 次 | 否 |
| 引文追踪 API 失败 | 跳过补漏，在选择流程说明里写"未执行引文追踪"及原因 | 否 |
| Zotero 写入失败 | 降级为导出 RIS / BibTeX 落盘 + 报告写明，**流程继续** | 否 |
| 上下文将尽 | `merge` 写盘 + 报续跑位置 | 软停 |
| **`选题.md` 缺失 / 无 `review_type`** | 无法降级 | **是** |

每触发一次降级，追加一行到 `RV_综述/02_检索筛选/降级记录.md`（时间、卡点、降级动作、对结果的影响）。**收尾汇报必须把这个文件的内容摊开讲**，不许埋在文件里。

## 步骤

### 第 1 步 · 拆概念块，出配置

读 `选题.md`（或用户口述）→ 把研究问题拆成 **2–4 个概念块**（PICO / PECO / SPIDER / 自定义均可）。

- 每块列全同义词：全称与缩写、英美拼写、旧称、近义表达。**块内 OR，块间 AND。**
- **警惕单词级泛词。** `verification` / `accountability` / `autonomy` / `responsibility` / `subjectivity` / `adoption` / `performance` 这类各学科通用词，会把块撑到百万量级并淹掉整个语料库。要表达这些概念，用**精确短语**（`epistemic responsibility` 而不是 `responsibility`）。
- 不要把 outcome、研究设计、过窄情境塞进检索式，除非纳入标准明确要求——那会牺牲召回。
- 限制器（年份 / 语言 / 文献类型）只在纳入标准有学术理由时才加，理由要写下来。

写成 `RV_综述/02_检索筛选/检索配置.json`：

```json
{
  "field": "title_and_abstract",
  "blocks": [
    {"name": "AI", "terms": ["artificial intelligence", "machine learning", "ChatGPT"]},
    {"name": "采纳", "terms": ["technology adoption", "implementation intention"]},
    {"name": "中小企业", "terms": ["SME", "small and medium enterprises"]}
  ],
  "filters": {"publication_year": "2015-2026", "type": "article", "language": "en"},
  "sentinels": ["10.xxxx/yyyy"],
  "review_type": "systematic"
}
```

**种子文献（sentinels）不问用户要**，按序自动获得：① `选题.md` 里的近邻综述 / 关键文献的 DOI；② 不够 3 篇时，用最宽的一两个块跑一次 `probe`+`fetch --cap 40`，按被引数排序，AI 从题摘里挑出明显合格的 3–5 篇当种子。用户主动给了就优先用用户给的。

### 第 2 步 · 检索式自动校准（循环，AI 自己跑，不问用户）

每轮执行：

```bash
python3 <skill>/scripts/oa_search.py probe  -c RV_综述/02_检索筛选/检索配置.json
python3 <skill>/scripts/oa_search.py recall -c RV_综述/02_检索筛选/检索配置.json
```

看三个指标改式子：

- **精度守卫**：`probe` 会点名单块命中 > 100 万的块并列出块内的单词级词条。**这类块必须收紧**（换精确短语 / 删通用词），改完重跑 `recall` 确认种子召回没掉。这是硬约束 6 明确要求做的事。
- **种子召回 < 100%** → `recall` 会指出是哪个块（或哪个限制器）把它挡掉了。给那个块补**精确短语**（不要图省事补单词）；若是限制器挡的，判断该限制器是否真有学术理由，没有就删掉。
- **命中数** → 目标 300–2,000。<30 一律是偏窄，给命中最少的块补同义词。

**收敛条件（三条同时满足，可机器判定）**：种子召回 100% && 命中落 300–2,000 && 本轮相对上一轮无改动。

**上限 5 轮。** 5 轮仍不收敛时**不要停下来让用户选方案**：接受当前检索式继续往下跑，把"未收敛 + 原因 + 每轮迭代史"写进检索记录的协议偏离节，收尾汇报时一并告知。命中超过本型过宽阈值时也一样继续——截断线本来就是为这种情况准备的——但要把过宽事实写进局限。

**种子召回不了且诊断为不可修复时**（概念只出现在全文、题摘完全不提，或该 DOI 在 OpenAlex 无记录），记录该事实并继续，**不要删掉这个种子**。

每轮都追加记录到 `RV_综述/02_检索筛选/检索记录.md`，保留全部历史版本（这就是"检索式如何迭代"的证据）。

### 第 3 步 · 全量抓取

```bash
python3 <skill>/scripts/oa_search.py fetch -c RV_综述/02_检索筛选/检索配置.json -o RV_综述/02_检索筛选/records
```

得到 `records.csv` / `.jsonl`（含 DOI、题名、年份、期刊、作者、被引数、摘要、命中了哪几个块）。记下三个数：**原始命中数、去重后待选数、摘要覆盖率**——直接抄脚本打印的 `PRISMA · Identification` 那行，不要自己相减。

**数字必须来自不带 `--cap` 的完整抓取。** `--cap` 是试跑用的，脚本会明确打印"被截断、没抓完"，那种结果只能当样本看。另外 OpenAlex 的 `meta.count` 是估算值，与翻页实际遍历数可能差几条，**以遍历数为准并在方法节说明**。

学科对口时补跑一个信息源，让"信息源 ≥2"成立：

- 医学 / 健康 / 护理：Europe PMC（支持 MeSH）
  `oa_search.py epmc -q '(MESH:"Artificial Intelligence") AND (MESH:"Education, Nursing")' -o RV_综述/02_检索筛选/epmc`
- 中文文献：**本 skill 的自动检索不覆盖中文核心期刊**。OpenAlex 的覆盖来自 Crossref DOI，而 CNKI 系核心刊基本不注册 DOI——实测《中国电化教育》在 OpenAlex 只有 915 条、AI 主题命中 10 条，《电化教育研究》8 条，且多无 DOI、无摘要。**要做中文综述，须另行人工检索 CNKI / 万方 / 维普并如实写进方法节**（导出的题录用 `add` 子命令并进台账，`found_via=cnki:<检索式>`，选择流程里单列为一个信息源）。
- 灰色文献 / 政策报告：WebSearch，**单列来源，不与数据库检索混算**

### 第 4 步 · 排序截断 + 摘要筛选（连续跑，AI 出建议）

先把纳入 / 排除标准写成**可判定的条目表**（对齐 `选题.md`；每条都要能对一篇摘要回答 yes/no），落 `RV_综述/02_检索筛选/纳入排除标准.md`。

**注意：标准表里凡是"只能读全文才判得了"的条目**（如是否报告了某种分层结果、样本量细节），在摘要层判不了。这类条目**标注为「全文层标准 · 本流程未执行」**，写进局限，**不要在摘要层硬判**。

**4.1 建台账 + 截断**

```bash
python3 <skill>/scripts/oa_search.py rank -i RV_综述/02_检索筛选/records.csv \
  -c RV_综述/02_检索筛选/检索配置.json -o RV_综述/02_检索筛选/筛选决定.csv --shortlist 300
```

排序键：`Σ_块(题名最佳词权 × 2 + 摘要最佳词权) → 命中块数 → 有无摘要 → 被引数`，其中**精确短语 3 分、单词 1 分**（这是压制泛词噪音最直接的杠杆）。

前 300 条进入筛选；其余自动标 `pass1 = not-screened-lowrank`。**必须给 `-c`**，不给就退化成弱排序。

**台账已存在且已有判定时不要跑 `rank`**（会清空判定，脚本本身也会拒绝执行）——那是续跑，直接跳到 4.2 从第一条空判定接着筛。

**4.2 连续筛（分批是内部颗粒度，不是汇报节奏）**

只筛 `pass1` 不是 `not-screened-lowrank` 的记录，按 `seq` 顺序，每次在脑子里处理约 40 条：

`ai_decision` ∈ {include, exclude, unclear} + `ai_reason`（排除必须对应标准表里的某一条，**每篇只记一个首要排除理由**）

- 无摘要（`has_abstract=N`）→ 一律 `unclear`，不得据题名排除。
- 判不准 → `unclear`。宁可多留——摘要层定稿模式下没有第二道关了。
- 量大时先过一遍题名（只排明显的人群/场景不符，绝不用需要读摘要才能判的标准），再对推进的读摘要；两遍**连着跑完，中间不汇报**。用 `pass1` 列记进度（`exclude` / `advance` / `pass2-done` / `locked-noabs`）。

**每处理完一批，写一个分片** `RV_综述/02_检索筛选/筛选决定-partNNN.csv`（列只需 `uid, pass1, ai_decision, ai_reason`），**然后立刻继续下一批**（硬约束 9）。

**分片只给真正逐条判定的记录用。** `not-screened-lowrank` 由 `rank` 一次性写进台账，**绝不为它们写分片**——那会产出几百个空壳文件。`merge` 成功后分片自动归档进 `_parts/`。

**4.3 合并 + 收敛检查**

```bash
python3 <skill>/scripts/oa_search.py merge -b RV_综述/02_检索筛选/筛选决定.csv -p RV_综述/02_检索筛选/筛选决定-part*.csv
```

`merge` 把判定写回台账、拒绝 AI 填写人工列、报进度，并做**收敛检查**：

| include 数 | 动作 |
|---|---|
| **60–100** | 达标 → 第 5 步 |
| **< 60** | `expand -b 筛选决定.csv -n 600` 扩线，**只筛新增的那批**，重跑 merge。扩到 900 仍不足 → 接受，记账 |
| **> 100** | **不扩线、不改标准**：对 include 集按标准表里最核心的 1–2 条闸门再过一遍，边缘的降为 **unclear**（进候选池，**不是 exclude**），重跑 merge |

**最多调 2 次**，两次后接受当前数字并如实汇报（硬约束 8）。每次调整都要写进 `检索记录.md`：调整前的 include 数、动作、理由。**不得事后按结果反推标准。**

**跑不完怎么办**：上下文预算将尽时先跑 4.3 写盘再停，汇报里写清 `已筛 X / N，续跑从 seq=Y 起`。

台账列固定为：
`seq, uid, doi, title, year, journal, has_abstract, n_blocks_hit, found_via, oa_url, rank_score, pass1, ai_decision, ai_reason, pdf_status, evidence_level, reviewer_1, reviewer_2, final_decision, note`

AI 可写 `pass1 / ai_decision / ai_reason`（本步）与 `pdf_status / evidence_level`（③ 成文阶段回填）；
`reviewer_1 / reviewer_2 / final_decision / note` **永远留空**给人填，`merge` 会拒绝 AI 写入。

**4.4 手工补充（书 / 书章 / 库外经典）**

OpenAlex 对专著与书章的覆盖弱于期刊论文，整合式综述尤其容易漏掉最重要的一批：

```bash
python3 <skill>/scripts/oa_search.py add -b RV_综述/02_检索筛选/筛选决定.csv \
  --dois 10.xxxx/yyy --csv 手工题录.csv --reason "概念奠基专著"
```

补进来的记录 `found_via = manual:<理由>`，走同样的筛选流程，**选择流程说明里单列为「其他方法识别的记录」，不得混进数据库检索命中数**。

### 第 5 步 · 引文追踪补漏（一轮，自动）

**前提：第 4 步已筛完候选集**（`merge` 报「候选集全部筛完」）。

对 `include` 的记录做双向追踪（对齐已发表综述"翻纳入文献参考文献"这一步）：

```bash
python3 <skill>/scripts/oa_search.py cite -c RV_综述/02_检索筛选/检索配置.json \
  --dois-file RV_综述/02_检索筛选/included_dois.txt --known-csv RV_综述/02_检索筛选/records.csv \
  -o RV_综述/02_检索筛选/补漏 --min-blocks 2
```

补漏集走同样的第 4 步筛选（`rank -i 补漏.csv --shortlist 0` 建自己的台账——补漏集通常本来就不大，不必再截断），`found_via` 保留为 `citation:backward` / `citation:forward`，选择流程里单列成"其他方法识别的记录"。**只做一轮**，不递归。

补漏筛完后**把 include 数合并计算**，再对总数做一次第 4.3 的收敛检查。

### 第 6 步 · 入 Zotero + 出表 + 复核清单

**6.1 入 Zotero**：调 `lit-pdf-zotero`，**明确 override**：

- **不建金字塔**——`Classic / Key Texts / Supporting-P/X/Y/V` 是 PXYV 那套，综述文章不用。**也不出金字塔分布图与 PXYV 罗盘图。**
- **只建一个 Collection：`review-<项目名>`**，不下设子集合。
- **只入 `ai_decision = include` 的文献**——Zotero 里这个集合就等于本综述的纳入集。`unclear` 的留在台账里交人复核，人确认后再手工加进来。
- **本步不做专门的 PDF 获取**（那是 ③ 的事）。`zotero_add_by_doi` 的 `attach_mode="auto"` 顺手抓到 OA PDF 就抓到，**抓不到不重试、不换渠道、不记账、不报告**。
  ⚠️ 已知故障：zotero-mcp 的 `attach_mode="auto"` 在上传失败时**仍会返回「PDF attached」**（`_download_and_attach_pdf` 不检查 `attachment_both` 的返回值直接 `return True`）。**不得把接口提示当作附件已挂的证据**；要报告附件状态就必须用子项接口复查。
  ⚠️ **禁止用 `zotero_add_from_file` 挂 PDF**——它没有 parent 参数，永远新建父条目，只会造重复题录。
- 标签用 `sr-included` + 项目 slug；`extra` 写 `study_id`、`found_via`、`doi`。
- **Zotero 写入失败不阻塞**：降级为导出 RIS / BibTeX 落 `RV_综述/02_检索筛选/`，写进降级记录，流程继续。
- 人之后手工改了 `final_decision`，以台账为准；**不要自作主张改 Zotero 集合成员**。

纳入集**只在这一步之后**才成立，交给 `lit-verify` 做一次 DOI / 题录验真，再进入 ③（`review-synthesis`）。

**6.2 出表**（一趟出全，不再分两趟）：

1. **检索记录表** → `RV_综述/02_检索筛选/检索记录.md`
   `| # | 概念块 / 步骤 | 内容 | 命中数 |` 的 S1–Sn 表（`probe` 直接给），加上：检索日期、检索源、完整可复跑检索式、限制器及理由、迭代过程（第 2 步每轮）、**截断规则与扩线记录**、协议偏离。
2. **纳入 / 排除标准表** → `RV_综述/02_检索筛选/纳入排除标准.md`
   `| 维度 | 纳入 | 排除 |`，维度如可得性、样本、学科、研究设计、文献类型、语言、年份。**"全文层标准 · 本流程未执行"的条目单独标出。**
3. **选择流程数字** → `RV_综述/02_检索筛选/选择流程.md`
   识别（各源命中数）→ 去重删除数 → 去重后总数 → **未进入筛选（相关性排序预算外）** → 进入摘要筛选数 → 摘要排除数（按理由分组）→ include → unclear → 纳入集。
   **每个数字标出从哪张表哪一列反算得来**；对不上就停下报错。
   - systematic 型：可画 PRISMA 式流程图，但**必须在图注写明"未进行全文合格性评估，本流程在题摘层定稿"**。
   - semi-systematic：加一张**传统 / 主题覆盖表**。
   - integrative：加一张**概念覆盖矩阵**（概念 × 文献，标出空格）。
   - 全文获取率一栏留空标「待 ③ 回写」——那是成文阶段的数字。
4. **待人工复核清单** → `RV_综述/02_检索筛选/待复核.md`
   列 `ai_decision = include` 与 `unclear`（各带 AI 理由），加一节「需要你确认的三件事」——① 概念块是否漏了本学科行话；② 是否需要去 Scopus / WoS 复核一次纳入集（投保守期刊时）；③ 边界记录的裁决。
   **这份清单不是停点**：默认直接往下走 ③，用户想看随时能看。

**筛选未跑完时**：三张表照出，但每一份产出的**开头必须放醒目警告**——已筛 X/N、剩余 Z 条未筛、排除数与纳入数都是部分值、不得据此绘制流程图或撰写方法节，并写清续跑位置。**不得把部分结果呈现成最终结果。**

最后给会话内小结：规模链各步数字、**降级记录逐条摊开**、协议偏离、以及"人接下来要做什么"。

## 与其他 skill 的边界

- 纳入集验真 → `lit-verify`（第 6 步之后跑一次）。
- **全文获取 → ③ 成文阶段**（`review-synthesis` 起手做，best-effort，调 `lit-pdf-zotero` / `scansci-pdf`）。**本 skill 不取全文。**
- 下游综合 → `review-synthesis`（三型三方法）。**不要走 `data-analysis-round` / `analyze-quantitative-data`**——那是实证论文的单研究数据分析，不含效应量合成。
- **综述文章的三型都走本 skill**。`literature-search`（PXYV 金字塔）是给**实证论文**定位理论坐标用的，对综述文章是错的产出形状——审稿人问的是"你怎么选的文献"，金字塔答不了。
- 成文 → `review-draft`（按 PRISMA / RAMESES / Torraco 报告规范，局限节必须写摘要层定稿这一条）。