Survey

/survey

基于 wiki 已有知识，生成可直接用于论文的 Related Work 章节。 从 wiki/papers/、concepts/、topics/ 取材，按研究方向分组（非逐篇罗列）， 每组以「与本文的区别」收尾。引用遵循 citation-verification.md， 写作遵循 academic-writing.md 的 Related Work 规则。 支持 LaTeX 和 Markdown 两种输出格式。

Inputs

• query：以下之一：
  • 研究问题描述（自由文本，如 "parameter-efficient fine-tuning for LLMs"）
  • idea slugs 列表（从 wiki/ideas/ 中，用于围绕特定 ideas 组织相关工作）
  • PAPER_PLAN.md 路径（从中提取 Related Work section 定义）
• --format（可选，默认 latex）：输出格式
  • latex：\cite{key} 引用，可直接嵌入论文
  • markdown：[[slug]] wikilink 引用，用于 wiki 存档
• --max-papers（可选，默认 30）：最多引用的论文数量

Outputs

• wiki/outputs/related-work-{slug}-{date}.md — Related Work 文本（归档）
• wiki/graph/edges.jsonl — derived_from 边（若新建 output）
• wiki/log.md — 追加日志
• 终端输出 — Related Work 正文（方便直接复制）

Wiki Interaction

Reads

• wiki/papers/*.md — Problem & Context、Key idea、Experiment & Results、Related、My take
• wiki/concepts/*.md — Definition、Variants、Comparison、Known limitations
• wiki/topics/*.md — Overview、Timeline、Open problems、Seminal works
• wiki/ideas/*.md — Hypothesis、Motivation、origin_gaps（若输入为 idea slugs）
• wiki/methods/*.md — Mechanism、Procedure、source_papers（idea 引用的可复用方法）
• wiki/index.md — 内容目录，按 importance 筛选
• wiki/graph/context_brief.md — 全局上下文
• wiki/graph/edges.jsonl — 论文间语义关系（same_problem_as、similar_method_to、builds_on、challenges）
• .claude/skills/shared-references/academic-writing.md — Related Work 写作规则
• .claude/skills/shared-references/citation-verification.md — 引用纪律

Writes

• wiki/outputs/related-work-{slug}-{date}.md — 归档文件
• wiki/graph/edges.jsonl — derived_from 边
• wiki/log.md — 追加操作日志

Graph edges created

• derived_from：related-work output → source papers

Workflow

前置：确认工作目录为 wiki 项目根（包含 wiki/、raw/、tools/ 的目录）。

Step 1: 定位相关知识

1. 解析输入：
   • 若为自由文本：提取关键词，在 wiki/index.md 中匹配 tags 和 titles
   • 若为 idea slugs：读取每个 idea 的 origin_gaps（concepts/topics）→ 走到 concepts.key_papers 与 topic 的 seminal works 收集相关论文；同时读取 idea 的 ## Approach sketch 引用的 methods，再从 methods.source_papers 拉论文
   • 若为 PAPER_PLAN 路径：读取 Related Work section 的 groupings 和 citations
2. 读取 wiki/graph/context_brief.md 获取全局上下文
3. 读取 wiki/graph/edges.jsonl：提取论文间语义关系（same_problem_as、similar_method_to、builds_on、challenges）
4. 生成候选论文列表：
   • 从 index.md 按 importance 降序排列
   • 按 tags 和 domain 匹配度排序
   • 限制为 --max-papers 篇
5. 若候选论文 < 5 篇：警告「相关论文不足，建议先 /ingest 更多论文」

Step 2: 精读相关页面

对候选论文列表中的每篇论文：

1. 读取 wiki/papers/{slug}.md：重点读 Problem & Context、Key idea、Experiment & Results、My take
2. 读取该论文关联的 wiki/concepts/*.md：重点读 Definition、Variants、Comparison
3. 读取相关 wiki/topics/*.md：重点读 Timeline、Open problems

记录每篇论文的：

• 核心贡献（一句话）
• 方法类别（属于哪个研究方向）
• 与本文的关系（same problem / similar method / builds on / challenges）
• 局限性（从 Limitations 或 My take 提取）

Step 3: 主题分组

遵循 shared-references/academic-writing.md 的 Related Work 规则：

1. 按研究方向分组（非逐篇罗列）：
   • 从 wiki/topics/ 和 concepts/ 的分类中提取自然分组
   • 每组 3-8 篇论文
   • 分组标题描述研究方向（如 "Parameter-Efficient Fine-Tuning"），非单篇论文
2. 确定组间顺序：
   • 从宏观到具体（大方向 → 子方向 → 最相关方法）
   • 或按时间线（早期奠基 → 发展 → 最新）
3. 确定组内顺序：
   • 按年份升序（展现演进）
   • 重要论文详写（2-3 句），次要论文简写（1 句）
4. 标注每组与本文的关系：
   • 每组结尾一句：「Unlike these approaches, our method...」或「We build upon X by...」

Step 4: 生成段落

遵循 shared-references/academic-writing.md：

1. 每组一段或两段：

   • 开头：该方向的背景和重要性
   • 中间：按组内顺序展开每篇论文的贡献
   • 结尾：与本文的定位关系（必须有）

2. 引用格式：

   • --format latex：\cite{key}，key 从 citation-verification.md 的命名规则生成
   • --format markdown：[[slug]]

3. 写作规范：

   • 不写平铺列表（"X did Y. Z did W."）
   • 每段有 topic sentence
   • 使用对比连接词（"While X focuses on..., Y addresses..."）
   • 不使用 AI 特征词汇（参考 academic-writing.md de-AI 列表）

4. De-AI polish：

   • 扫描并替换 AI 特征词汇
   • 变化 sentence openings
   • 移除 filler sentences

Step 5: BibTeX 准备（仅 --format latex）

若输出格式为 LaTeX，遵循 shared-references/citation-verification.md：

1. 收集所有 \cite{key} 引用
2. 对每个 key，尝试获取 BibTeX：DBLP → CrossRef → S2
3. 已验证的：记录 BibTeX
4. 未验证的：标记 [UNCONFIRMED]
5. 输出 BibTeX 条目列表（可追加到 paper/references.bib）
6. 报告 citation coverage

Step 6: 归档

1. 生成 slug：

   python3 tools/research_wiki.py slug "<query-keywords>"
   

2. 写入归档文件： 创建 wiki/outputs/related-work-{slug}-{date}.md：

   ---
   title: "Related Work: {topic}"
   type: related-work
   format: {latex|markdown}
   paper_count: {N}
   date_generated: YYYY-MM-DD
   ---
   

   正文为完整 Related Work 文本。 若 latex 格式：附录包含 BibTeX 条目。

3. 添加 graph edges：

   # output → 每篇引用的论文
   python3 tools/research_wiki.py add-edge wiki/ \
     --from "outputs/related-work-{slug}-{date}" --to "papers/{paper-slug}" \
     --type derived_from --evidence "Cited in related work section"
   

4. 追加日志：

   python3 tools/research_wiki.py log wiki/ \
     "survey | {topic} | {N} papers, {G} groups, format: {format}"
   

5. 终端输出：完整 Related Work 正文 + citation coverage 统计

Constraints

• 只引用 wiki 中已有论文：不凭空编造引用。每个 \cite{} 或 [[slug]] 必须对应 wiki/papers/ 中的页面
• 按主题分组，非逐篇列表：每段覆盖一个研究方向，非「Paper A did X. Paper B did Y.」
• 每组必须有定位句：与本文的关系（结尾处说明区别或继承）
• 候选论文 < 5 篇时警告：提示用户先 /ingest 更多论文
• BibTeX 遵循 citation-verification.md：不从 LLM 记忆生成（仅 --format latex）
• de-AI polish 必选：生成后必须执行 polish pass
• 归档到 outputs/：不直接修改 wiki 的 papers/concepts/topics 页面
• graph edges 使用 tools/research_wiki.py：不手动编辑 edges.jsonl

Error Handling

• wiki 论文不足 3 篇：报错，建议先 /ingest 足够数量的论文
• 无匹配论文：扩大搜索范围（放宽 tag 匹配），若仍无则报错
• BibTeX 获取全部失败（latex 格式）：使用 [UNCONFIRMED] 占位，报告数量
• PAPER_PLAN 格式不匹配：忽略 plan 的分组建议，使用自动分组
• slug 冲突：追加日期后缀

Dependencies

Tools（via Bash）

• python3 tools/research_wiki.py slug "<title>" — 生成 slug
• python3 tools/research_wiki.py add-edge wiki/ ... — 添加 graph edge
• python3 tools/research_wiki.py log wiki/ "<message>" — 追加日志
• python3 tools/fetch_s2.py search "<title>" — BibTeX fallback（S2 搜索）

MCP Servers

• 无（survey 不需要 Review LLM，可通过 /review --focus writing 单独审查）

Claude Code Native

• Read — 读取 wiki 页面
• Glob — 查找 ideas、methods、concepts、topics、papers
• WebFetch — DBLP / CrossRef BibTeX 获取（仅 --format latex）

Shared References

• .claude/skills/shared-references/academic-writing.md — Related Work 写作规则 + de-AI polish
• .claude/skills/shared-references/citation-verification.md — BibTeX 获取和 [UNCONFIRMED] 协议

Called by

• /paper-draft Step 3（Related Work section 可委托此 skill）
• 用户手动调用