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Der „Slow Teacher Domain Literature Recommendation Skill Generator“ ist ein OpenClaw-Meta-Skill, der speziell für Forschende entwickelt wurde. Geben Sie einfach ein beliebiges Forschungsgebiet ein (z. B. Festkörperbatterien, CO₂-Reduktion, Kryo-EM, KI-Agentenbewertung usw.), und der Skill generiert automatisch eine vollständige, installierbare und personalisierte Literaturempfehlungs-Skill-Datei (SKILL.md). Diese Skill folgt dem Prinzip von Slow Teacher mit hohem Signal-Rausch-Verhältnis und integriert ein echtes Kernteam (5–8 Personen) aus dem jeweiligen Fachgebiet, einen adaptiven Pool von Kernzeitschriften (6–10), präzise Schlüsselwortphrasen und ein Rahmenwerk für kritisches Lesen. Die generierte Skill priorisiert standardmäßig hochwertige Literatur des Vortages und erweitert die Liste auf die letzten sieben Tage, falls keine neue Literatur hinzugefügt wurde. Die Ergebnisse werden im Format der „Slow Teacher Literature Recommendation Card“ ausgegeben, sodass Sie Kontroversen zu Mechanismen effizient verfolgen und sich nicht von beeindruckenden Ergebnissen in die Irre führen lassen. Der Skill leistet genau das: „Es geht nicht nur darum, Artikel zu kopieren, sondern Sie langfristig zu unterstützen.“