研究文献缺口矩阵分析器
9代理缺口检测引擎与缺口几何分析
研究文献缺口矩阵分析器
9代理缺口检测引擎与缺口几何分析
描述
利用语义相似度和缺口几何分析，在9个维度上检测、分类并论证文献缺口。将研究问题及10–50篇摘要转换为结构化学术报告，包含置信分数、缺口几何矩阵、关系图、填补策略及可供发表用的句子模板。 步骤 2步（缺口几何+深度分析） 子代理 9（6个检测 + 3个合成） 控制点 自适应——摘要≤20篇时1个，>20篇时2个 语言 英语 技能框架组件： 桥梁隐喻——数学公式X ≠ Y但X ≈ Y 4区域缺口几何（冗余/缺口区域/隐藏缺口/不相关） 9子代理架构——上下文、方法、变量、理论、时间、发现、语义缺口、组成缺口、依赖缺口 关系图——similar_to、belong_to、compose_with、depend_on 按学科校准阈值——社会科学（0.60）、工程学（0.70）、默认（0.65） 包含和排除元素规则集（5+5） 基于置信分数的选择——阈值70%以上，最多3个缺口 可供发表的示例文本——明确标注为AI生成 自适应检查点——根据摘要数量自动调整的审批机制
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文献计量结果写作
将你从 VOSviewer 或 Biblioshiny（Bibliometrix/R）输出中获得的原始数据（关键词频次、引文网络聚类、年度发文趋势，以及国家、机构和期刊分布）转化为可直接用于发表、经过解读的学术文本。采用学术语调，讲述研究领域的发展方向，而不是简单重复原始数字；避免提出推测性的因果结论。适合需要撰写文献计量分析部分、但难以将原始数据转化为学术语言的论文或学位论文作者。用法：直接粘贴 VOSviewer 中的聚类/关键词列表，或 Biblioshiny 的汇总表；该技能会为关键词聚类提炼主题名称并进行解读，同时评估引文网络和国家间合作模式。
Critical Writing Pipeline
从模糊想法到可核验的思辨长文——覆盖选题、写作、引注、导出全链路的AI写作系统，支持中英文双语。经AFP 3.1引擎优化：五步嵌套架构、Core B九维量化审计、自适应步进、棘轮版本管理、跨对话状态持久化、素材验证降级策略。From a vague idea to a rigorous argumentative essay with verifiable evidence chains — a full-pipeline AI writing system supporting both Chinese and English. Optimized with AFP 3.1: five-step nested architecture, Core B 9-dimension quantified audit, adaptive pacing, ratchet version management, cross-session state persistence, and material verification downgrade strategy.
