Literature Scout Zh

Hermes 适配说明

• 本 skill 现面向 Hermes 使用，优先依赖 Hermes 原生工具：search_files、read_file、write_file、patch、session_search、delegate_task、cronjob、browser、web/search、vision。
• 若正文提到 references/... 或 scripts/...，优先读取当前 skill 目录下对应文件，不再依赖 Claude 专属目录结构。
• 原始 Claude agents/openai.yaml 不作为执行前提；需要并行研究、分工精读或角色评审时，改用 Hermes 的 delegate_task。
• 保留原有研究方法论与产物契约，但执行层统一按 Hermes 工具体系落地。

Literature Scout（中文）

这个 skill 负责“扩展检索 + 证据地图”，不是单篇精读器。

何时使用

• 已有 brief 或旧报告，需要继续找新论文和新证据。
• 要围绕一个子方向做近一年检索。
• 要找支持证据、反例、benchmark、数据集 release 状态或产业官方信号。

输入

• context_brief 或主题问题
• time_window：优先最近一年；若用户指定则按指定范围
• result_budget：默认只保留高价值结果
• source_mix：academic / industrial / official 的偏好
• search_mode
• fresh_scan
• institution_line
• citation_neighborhood
• diff_against_catalog
• bridge_line
• artifact_hunt

输出

• evidence_map
• candidate_clusters
• support_vs_contradiction_seeds
• priority_reading_queue
• missing_from_catalog
• institution_clusters
• citation_frontier
• route_family_candidates

工作流

1. 先从 context_brief 提取方向、术语、已有结论与未解问题。
2. 按 [../research-orchestrator-zh/references/source-tiering.md](../research-orchestrator-zh/references/source-tiering.md) 选择来源优先级。
3. 每条结果都要标注：

• direct / adjacent / background
• academic / industrial / official
• public benchmark / private data / unknown release
• support / contradiction / open gap

1. 去重后按方向聚类，而不是只给一长串论文。
2. 优先输出“为什么值得继续读”的队列：哪些能直接改主稿，哪些更适合作为旁证或潜力方向。
3. 如果 search_mode=diff_against_catalog，额外读取现有 awesome-*.md 或 curated repo 页面，识别：

• 支持文档里有但 catalog 里没有
• 同一论文是否已被重复收录
• 哪些新条目只够做 watchlist

1. 如果 search_mode=institution_line，优先按机构/平台/团队聚类输出，而不是只按技术树输出。
2. 如果 search_mode=citation_neighborhood，优先围绕核心种子论文的引用邻域和同机构家族继续扩展。
3. 如果 search_mode=bridge_line，优先找“概念桥接”论文：它们不一定是主线核心论文，但能解释两个研究家族之间的结构关系。
4. 如果 search_mode=artifact_hunt，优先寻找附录、prompt template、训练表格、数据构造细节、ratio 披露和公开示例，而不只找新论文标题。

守护

• 不把搜索结果列表冒充成综合结论。
• 不因为“新”就高优先；优先级看与主题的直接性、来源可靠性与复用价值。
• 数据集、benchmark、release 状态没有明确来源时标 unknown。

推荐产出形式

• 一个按方向聚类的证据表
• 一个 support / contradiction / gap 视角的小结
• 一个“下一步优先精读清单”
• 一个 catalog diff 或 institution roadmap seed（按场景可选）

Hermes 强执行协议

调用这个 skill 时，默认执行而不是只解释方法：

1. 如果用户给了本地 brief / 旧稿 / 笔记，先用 read_file 读取；如果是目录，用 search_files 找候选文档。
2. 如果用户只给了主题问题，没有材料，先把主题拆成：核心术语、机构词、benchmark 词、数据集词、应用词。
3. 联网检索优先使用 Hermes 的 web/search 能力；需要打开动态页面或截图时再用 browser。
4. 搜到来源后，不要停在链接列表，必须整理成去重后的 evidence_map。
5. 输出里至少包含这些字段：

• 标题 / 来源
• 时间
• 类型（academic / industrial / official）
• 证据距离（direct / adjacent / background）
• 作用（support / contradiction / open gap）
• 为什么值得继续读

1. 若结果很多，优先保留高价值前 N 条，并把其余来源归入 watchlist。
2. 若用户要深入，挑 3-8 个高价值来源交给 paper-reader-zh，必要时用 delegate_task 并行精读。

Hermes 输出落地建议

优先把结果写成 Markdown，而不是散落在对话里。推荐文件结构：

• evidence_map.md
• priority_reading_queue.md
• catalog_diff.md（仅在 diff_against_catalog 时）
• institution_clusters.md（仅在 institution_line 时）

质量门槛

• 至少完成一次去重和聚类
• 至少区分支持证据与矛盾证据
• 至少给出一个“下一步优先精读清单”
• 没有可靠日期、release 状态或 benchmark 来源时，明确标记 unknown

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: gy910210
• Source: gy910210/hermes-research-skills
• License: MIT

Install and usage instructions live in the source repository linked above.