技能介绍
topic-framing
把模糊研究想法收敛成清晰研究问题与论文标题的 skill 使用说明。
它更适合研究刚起步的时候使用。输入不需要很完整，哪怕只有一个模糊方向、直觉问题或几种候选思路，也可以先用它来做第一轮收敛。
适用场景
- 我只有一个大致方向，还没有成型题目
- 我已经有问题意识，但不知道是不是可研究
- 我在几个研究角度之间摇摆
- 我需要把研究问题、贡献类型和标题一起收敛出来
它会做什么
这个 skill 通常会按下面顺序推进：
- 先复述你的初始想法，确认你到底想研究什么
- 通过逐步追问，把问题、知识缺口、目标读者和可行性说清楚
- 做一次轻量 landscape check，避免题目和已有工作完全重合
- 明确 scope 和 non-scope
- 生成多种风格的候选标题，并收敛到最终标题
你最好提供什么输入
- 一个研究兴趣、观察、现象或问题意识
- 如果已有候选题目，也可以直接提供
- 你的学科方向、方法偏好或数据条件
- 时间和资源约束
常见用法
下面示例统一使用显式 skill 前缀，便于 Agent 稳定触发对应能力。
从模糊方向开始
/topic-framing 我想研究大模型在学术写作中的作用，但题目还很散，帮我收敛成一个可投稿的研究问题和标题。基于已有问题细化标题
/topic-framing 我已经有一个问题：LLM 是否会改变研究者的文献综述写作方式。请帮我收窄范围并给出几个可用标题。输出通常包含什么
- 一个更清晰的研究问题
- 贡献类型判断
- 目标读者和使用场景
- 研究边界和非边界
- 候选标题列表
- 最终 framing card
使用时要注意
- 它的目标是收敛题目，不是直接代替文献综述或方法设计
- 如果你的方向过大，它会先要求缩小范围
- 如果问题已经很成熟，后续通常应转到
/lit-search或/research-gap
推荐搭配流程
题目收敛完成后，通常下一步是用 /lit-search 做文献检索；如果你想验证空白是否成立，再继续用 /research-gap。