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Bear Scoop

xuzhougeng/bear-scoop

> 在你投入一个研究方向之前,先看看有谁已经在做同样的事。把 idea 拆成多个不同角度分别去检索,返回一张"邻近程度地图",重点标出最危险的撞车候选。底层走真实检索(scimaster-cli),不做主观新颖性判断。 **以下情况请主动触发本技能**:用户说"这个选题有没有人做过"、"我会不会被抢发"、"这个方向还有空间吗"、"我的 idea 新不新"、"要不要查一下有没有撞车"、"这个想法是不是已经有人发了"——即使用户没有说"bear-scoop",只要意图是**在提交或动笔前确认 idea 的独特性**,就使用本技能。加 `-r` flag 只看近两年和预印本,适合担心被抢发的场景。 不适用于:为已有观点找支持文献(用 bear-support)、找反对文献(用 bear-counter)、概念地图(用 bear-map)、溯源演化史(用 bear-trace)。

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npx skills add https://github.com/xuzhougeng/wisp-science --skill bear-scoop

The instruction itself

3 sections, as written by the author

bear-scoop · 选题撞车检测

一个任务:在你投入之前,看看谁坐在离你最近的位置。抢发你的那组人,用的词往往不是你会用的词——这里从你不会想到的角度去搜。

先读 references/sci-cli.md——CLI 检测步骤、用法和铁律。

再读 references/output-system.md——三层输出体系和 HTML 外壳规范。

Flags

  • 默认:全角度扫描
  • -r:只看近一两年和预印本(撞车风险最高的地方)

步骤(固定顺序)

Step 0 — 确认 CLI 可用

运行 sci --version。未安装就给安装命令并停止;认证错误就提示 sci init 并停止。

Step 1 — 压缩 idea

把 idea 提炼成一句话并确认。模糊的 idea 搜出来的是噪音,不是信号。

Step 2 — 分解成 5–6 个正交角度

同一项工作,从不同立场描述:

  • 字面表述(用户自己的说法)
  • 方法中心(技术 / 工具,剥离应用场景)
  • 问题中心(要解决的问题,剥离方法)
  • 结论中心(预期会声称的具体结果)
  • 相邻领域的表达方式(另一个学科会怎么叫这件事)
  • 抢发者的标题(如果有人比你快发了,那篇论文会叫什么)

在输出里明确列出这 5–6 个角度,每个附一行说明和实际使用的查询词。 用户需要看见你从哪些方向搜了,才能判断覆盖是否够全,也能自己补充遗漏的角度。列完后直接开始检索,不等待用户确认(除非 idea 本身太模糊)。

Step 3 — 分角度检索

宽泛角度用 ultra_low(免费),有收获的两三个用 low 复跑。加 -r 时偏向近期结果。每个角度用独立的 --prefix

Step 4 — 合并去重

按 DOI 或标题去重。

Step 5 — 按邻近程度分四层

  • 直接撞车:问题 + 方法 + 结论都重叠
  • 方法孪生:你的方法,别人的问题
  • 问题孪生:你的问题,别人的方法
  • 邻居:相关但不重叠

每篇附一行"为什么它在这一层"。最危险的那篇单独在最上方点名。

分层前先给每篇候选做四轴评分,每轴 0 到 2 分:

  • 问题重叠:是否解决同一个问题
  • 方法重叠:是否使用同一技术路线
  • 结论重叠:是否会声称相同或高度相似的发现
  • 场景重叠:人群、数据、材料、任务或应用场景是否接近

分层规则:

  • 直接撞车:总分 7 到 8,且问题、方法、结论三轴都不低于 1
  • 方法孪生:方法 2 分,问题或场景明显不同
  • 问题孪生:问题 2 分,方法明显不同
  • 邻居:总分 1 到 3,或只共享背景领域

如果评分和直觉冲突,按评分分层,并在"为什么它在这一层"里解释冲突。

输出格式

搜索角度列表后,直接给撞车地图(★ 是你的 idea,从危险到安全向外展开):

── 撞车地图 ──────────────── [你的 idea] ──

[!] 直接撞车
    Smith 2023 — "论文标题"
    邻近度  ████████░░

    方法孪生
    Jones 2022 — "论文标题"
    邻近度  ██████░░░░

    问题孪生
    Wang 2021 — "论文标题"
    邻近度  ████░░░░░░

    邻居
    Li 2020 — "论文标题"
    邻近度  ██░░░░░░░░

──────────────────────────────────────────

没有文献的层:— [层名] 此层未检索到,不从地图消失。

结尾两句:哪里拥挤,哪里安静。

输出物

检索结束后创建 {topic-slug}/ 子文件夹,输出四个东西:

  • 终端 — 直接 print TUI 格式(撞车地图 ASCII)
  • report.md — 按 output-system.md 的结构化 Markdown 规范生成:稳定 YAML front matter + 一眼结论 + 撞车分层 + 选题动作建议 + 证据表 + 详细证据 + 检索透明度 + 可复用 JSON
  • report.html — 自包含 HTML,按 output-system.md 规范生成
  • references.bib — 合并所有 query 生成的 .bib 文件,去重后只保留报告中实际引用的文献条目

HTML 签名体验:SVG 撞车雷达 + 四层文献 tabs,强调色 #2563eb(蓝)。雷达悬停 tooltip 用 JS mousemove 实现(不用 <title>)。HTML 组件规范见 output-system.md 的 bear-scoop 节。

简单查询只给 1–2 条轻量下一步。开题或担心抢发时给具体建议:是否继续推进、该避开哪个点、题目怎么改。

诚实边界

没有检索到直接撞车,不等于你是新的。可能是刚刚发出的预印本、付费墙后面的文章、未收录的期刊、或者根本还没人投稿。报告检索到的内容和它说明了什么——不要说"你是安全的"。完整的新颖性论证是产品级任务,交给 SciMaster。

Gotchas

  • 雷达图点位不能为空:用 CSS div 同心圆时无法在圆环上放置点位,必须用 SVG。空圆环对用户没有任何信息价值。
  • 四轴评分不要过于严格:问题/方法/结论/场景四轴各 0-2 分,总分 8 分。现实中 7 分和 8 分的文献对用户来说撞车风险相同,不要因为一轴差 1 分就把论文从"直接撞车"降到"方法孪生",这会低估真实风险。
  • 综述类文献不要放进直接撞车:综述和原创研究的竞争性质不同。综述几乎不构成"你的选题被抢发"的威胁,应归入"邻居"层。
  • 不要因为找不到直接撞车就报告"安全":数据库覆盖有限,这个结论没有依据。

How to use it

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Take xuzhougeng/bear-scoop from the repository into ~/.claude/skills for personal use, or into .claude/skills inside a project.

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