Deep Research（深度文獻回顧 pipeline）

把參考專案的 7 階段 pipeline 落實為 Claude Code 原生流程。對話用繁體中文；正式報告語言依使用者該次需求（預設繁體中文，可指定英文）。

Claude Code 工具對應

此 pipeline 不依賴任何外部框架專屬工具，全部用 Claude Code 內建能力：

環境準備：pip install -r .claude/skills/deep-research/requirements.txt（僅 PyMuPDF）； 啟用 semantic-scholar MCP（見 paper-search 的前置檢查）。腳本除 extract_pdf.py 外只用標準函式庫。

核心鐵則（務必先讀）

完整規則見 references/pipeline-rules.md。摘要：

• 預設門檻：只收 Q1–Q2，排除 MDPI（DOI 前綴 `10.3390`）與 Q4——這是可調整的預設值，非不可變的鐵則。fetch_openalex.py 預設過濾 MDPI 並回報排除筆數，--include-mdpi 可關閉。依使用者指定的納入/排除條件為準；未指定才用預設，並在報告揭露實際套用的條件。
• 全文精讀為強制，不可只靠摘要做綜述。
• 每個主張都要對應真實、存活的 DOI；假 DOI 一律刪除並找有效替代。
• 多變數查詢拆成原子查詢（合併查詢會 0 結果）。
• 先出證據表格，再寫正文。

7 階段 pipeline

Phase 0 — 研究規劃與確認

擬定初步研究計畫：建議關鍵字、目標資料庫、預期文章結構與目標。把藍圖呈現給使用者討論，停下等待使用者明確同意後才進入 Phase 0.5（用一般對話完成，不需排程工具）。

Phase 0.5 — 背景採集與全文精讀

1. 大規模摘要篩選：用 semantic-scholar MCP 與 scripts/fetch_openalex.py --json 撈大量摘要池（如 100+），依相關性與 Q1/Q2 先篩。量大時用 Bash run_in_background: true 跑採集腳本，避免 timeout。
2. 目標全文下載：對通過篩選的子集（如前 20–30 篇），用 scripts/fetch_unpaywall.py 取 OA PDF URL，再用 scripts/extract_pdf.py 抓全文；沒有 OA PDF 時用 WebFetch 抓 landing page 全文。
3. 精讀與淘汰：讀方法與結果，萃取真實機制；淘汰摘要誇大或無法佐證的論文。
4. 綜述報告：整併成 Synthesis Report（正式學術文體）。

Phase 1 — 多來源廣泛探索（並行 subagents）

用 Agent 工具並行啟動最多 3 個 subagent，分頭處理不同主題切面或來源，每個 subagent 至少涵蓋：semantic-scholar MCP、WebSearch（取代 Exa 的神經/OA 搜尋）、fetch_openalex.py（OpenAlex + Crossref）。

• 套用納入/排除條件（預設 Q1–Q2、排除 MDPI/Q4；依使用者設定可調整或關閉），並記錄各條件實際排除的筆數，供 Phase 6 揭露。
• 在門檻內不抽樣：把符合條件的結果盡量完整整理成表格 | 標題 | 作者/年 | 關鍵發現 | DOI |（注意：有預先過濾即非「窮盡」，措辭與報告都要誠實反映這點）。

Phase 2 — 深度萃取

對高價值來源用 WebFetch 抓全文、必要時 extract_pdf.py 解析 PDF。跨來源交叉比對，標出共識與爭議。

Phase 3 — 結構撰稿

依 templates/report-template.md 起草：強 hook、邏輯遞進、證據支撐、清楚標題。所有 in-text 引用與參考清單一律 APA 7th。先填證據表格再寫正文。

Phase 4 — 去 AI 腔潤稿

刪除禁用詞（delve、tapestry、crucial、underscores、moreover、"in conclusion"…）、長短句交錯、主動語態、移除元敘述。詳見 references/pipeline-rules.md。

Phase 4.5 — 反幻覺與 DOI 驗證（放行前必過）

1. 抽出草稿每個 in-text citation 與其參考清單條目。
2. 跑 python .claude/skills/deep-research/scripts/verify_dois.py --doi-file <refs.txt>（Crossref 權威驗證）。
3. 死連結 / 假 DOI：刪除該引用，主動搜尋有效的 Q1/Q2 替代來源支撐同一主張，插入後重新驗證。
4. 就事論事：主張不可超出來源實證；不拼接 macro 與 local 概念。
5. 放行條件：零死連結、零假 DOI、零無依據主張。未過不得進 Phase 5。

Phase 5 — 自動化品質檢查（remi-review）

載入 remi-review skill，以審稿式 10 點框架檢查草稿。依批評修訂並重寫，反覆直到無重大疑慮。注意：這是 AI 輔助的自動化品質檢查，不等於也不取代真人同儕審查，產出不可宣稱「已通過同儕審查」。

Phase 6 — 產出（Markdown + BibTeX）

1. 組裝最終 Markdown 研究報告（依 templates/report-template.md）。
2. 揭露納入/排除條件：報告須含「納入與排除條件 / Inclusion & Exclusion Criteria」段落，列出本次實際套用的過濾與實際筆數（如排除 MDPI N 篇——數字取自 fetch_openalex.py 輸出，不可留空殼）。
3. 加註免責：報告開頭或結尾標明內容為 AI 協作初稿、未經完整查證、不保證正確或合法，使用前請自行核對原始出處，並注意學術倫理與版權。
4. 產生 APA 7th 文字參考清單 + 標準 BibTeX。
5. 全部存到 output/（不存在先建立），檔名含主題與日期，例如：

output/review-<主題>-<日期>.md 與 output/references-<主題>-<日期>.bib。

1. 需要流程圖時可用 mermaid。把最終檔案路徑交給使用者。

不產出 .docx（本環境決定以 Markdown + BibTeX 交付）。

嚴格行為準則

• 照順序執行每個階段，不可跳階或抄捷徑（尤其不可未做全文精讀就撰稿）。
• 全文精讀不可省：無法取得全文的論文，淘汰或詢問使用者，不可只憑摘要。
• 引用零捏造：每個主張都對應 Phase 0.5/1/2 實際取得的 DOI/URL。
• 先表格後正文。
• Action over planning：Phase 0 取得同意後，直接開始執行工具呼叫，別只描述「我將要做什麼」。

⚠️ 學術倫理與版權（必守，並提醒使用者）

完整細則見 references/pipeline-rules.md「Ethics & copyright」。重點：

• 只取 OA 或已授權全文：用 fetch_unpaywall.py 取 OA PDF、或對開放的 landing page 用 WebFetch。不繞過付費牆、不違反出版商 ToS / robots。付費牆全文取不到時，捨棄該篇或請使用者依自身授權自行取得，不要用技術手段強行突破。
• 下載內容僅供個人研究分析；再散布須符合原始授權。
• 不保證正確：全文解析與 AI 摘要/綜述/報告皆可能有誤，須與原文查證（與 Phase 4.5 DOI 驗證相輔）。
• 交付時主動加註提醒：報告開頭或結尾標明「內容為 AI 協作初稿、未經完整查證、不保證正確或合法，使用前請自行核對原始出處，並注意學術倫理與版權限制」。

連結資源

• references/pipeline-rules.md — 完整鐵則（來源品質、反幻覺、查詢、限速、文風）
• references/academic-api-patterns.md — Crossref/OpenAlex 查詢、分頁限速、OA 全文範本
• templates/report-template.md — 報告骨架
• scripts/fetch_openalex.py scripts/fetch_unpaywall.py scripts/extract_pdf.py scripts/verify_dois.py