name: survey-generatordescription: “Generate source-backed AI/ML survey paper artifacts with curated bibliographies and Fireworks/Kimi HTML rendering.”allowed-tools: Read, Write, Bash, WebFetch, AskUserQuestioncategory: “research”risk: “safe”source: “official”source_repo: “dair-ai/dair-academy-plugins”source_type: “official”date_added: “2026-06-19”author: “DAIR.AI”license: “MIT”license_source: “https://github.com/dair-ai/dair-academy-plugins/blob/main/README.md#license”tags:dair-academyaiworkflowtools:claude-codecodex-clicursorSurvey Generator 技能何時使用當此工作流與用戶請求匹配時使用為已文檔化的工作流使用此技能。來源dair-ai/dair-academy-pluginsMIT。將學術風格的綜述論文生成為單個自包含的 HTML 文件。此技能做什么給定一個主題和一個公開的錨點資源此技能讀取錨點資源并提取相關工作全景。構(gòu)建結(jié)構(gòu)化的research_bundle.json標題、分類法、章節(jié)、真實論文的參考文獻。通過 Fireworks chat completions API 調(diào)用 Kimi K2.6傳入研究包和固定的style_spec.json。寫出單文件 HTML 產(chǎn)物包含內(nèi)聯(lián) SVG 圖、學術布局、編號章節(jié)和參考文獻列表。使用此技能的代理只負責研究策展。所有散文、圖表和 HTML 都由 Kimi K2.6 在一次 API 調(diào)用中生成。用戶輸入用戶至少以以下內(nèi)容調(diào)用此技能topic一個簡潔的綜述主題例如Agentic Engineering或Reasoning Models。source_url一個公開的錨點資源。任何精選列表、權(quán)威博客文章、arXiv 綜述、GitHub awesome 列表或索引頁面都可以。建議的起點DAIR.AI AI Papers of the Week一個持續(xù)更新的知名 AI/ML 論文開源索引非常適合寬泛主題、GitHub awesome-* 倉庫、arXiv 綜述 PDF 或維護良好的論文頁面?？蛇xbibliography_size目標參考文獻規(guī)模。快速綜述默認 20。綜合綜述用 40 到 50詳盡綜述用 80 到 100。章節(jié)長度和 token 預算隨此縮放。section_count章節(jié)數(shù)量默認 6 到 10。如果用戶沒有提供這些在繼續(xù)前使用 AskUserQuestion 收集。要求環(huán)境中導出FIREWORKS_API_KEY。構(gòu)建腳本從os.environ讀取它。Python 3僅標準庫urllib。無外部依賴。代理工作流按順序執(zhí)行以下步驟。不要跳過步驟。第 1 步讀取錨點資源獲取并讀取source_url。如果是 GitHub 倉庫獲取 README 以及任何相關的README-*.md或papers.md索引。如果是 arXiv 綜述使用摘要、圖表和章節(jié)標題。如果是博客文章完整閱讀。提取關鍵子主題以及它按名稱引用的論文或系統(tǒng)。對于寬泛的 AI/ML 主題DAIR.AI AI Papers of the Week 是一個特別豐富的錨點它有持續(xù)多年的周報每期包含 6 到 10 篇知名論文的簡短摘要因此很容易跨時間瀏覽并過濾出與你的主題匹配的子集。如果你的代理可以使用論文搜索工具Papers-of-the-Week MCP、arXiv 搜索、Semantic Scholar、Google Scholar、組織內(nèi)部索引等請使用它把候選池擴展到錨點資源直接引用的范圍之外。第 2 步定義分類法和章節(jié)起草一棵以主題為根的分類法包含 4 到 8 個分支每個分支有 2 到 4 個子節(jié)點。分支應覆蓋主題的不同子領域不要重疊。起草 6 到 10 個編號章節(jié)與分類法的遞進保持一致引言、基礎、方法、評估、開放問題。圖 1 的視口高度通過style_spec.json中的幾何契約隨葉子總數(shù)自動縮放因此更深的分類法也能干凈渲染。第 3 步策展參考文獻挑選與bibliography_size規(guī)模相符的真實論文。對于綜合綜述40 到 50 條是最佳區(qū)間此技能已在build_artifact.py中max_tokens81920的條件下測試到 100 條。每條必須有key、authors、year、title、venue和 1 到 2 句的summary。不要編造論文。每個章節(jié)的papers數(shù)組必須引用參考文獻中存在的鍵。第 4 步編寫research_bundle.json在技能目錄中build_artifact.py旁邊寫入research_bundle.json。使用templates/research_bundle_template.json作為結(jié)構(gòu)骨架。必需的頂層字段title、authors_placeholder、anchor_source、abstract_hints、taxonomy、paradigms、stack、sections、table、bibliography。查看examples/agentic-engineering/research_bundle.json獲取完整的工作示例。第 5 步運行生成器python3 build_artifact.py從技能目錄運行此命令。腳本讀取research_bundle.json和style_spec.json調(diào)用 Fireworks 上的 Kimi K2.6并寫出output/survey_kimi-k2p6_v{N}.html。每次運行都會產(chǎn)生一個新的帶版本號的文件。要使用不同的 Fireworks 模型例如 Kimi K2.5 做并排對比FIREWORKS_MODELaccounts/fireworks/models/kimi-k2p5 python3 build_artifact.py輸出文件名按模型 slug 化因此你可以跨模型比較版本。第 6 步預覽與迭代在本地打開 HTML 文件。它是一個完全自包含的 HTML 文檔因此你也可以從任何靜態(tài)主機提供服務、嵌入面板或交給你的代理暴露的任何產(chǎn)物預覽機制。如果圖表看起來不夠好調(diào)整style_spec.jsonrequired_figures和figure_quality_note鍵并重新運行。如果散文單薄或章節(jié)缺失收緊research_bundle.json中的章節(jié)guidance字段。不要直接編輯 Kimi 的輸出對輸入進行迭代。常見圖表失敗模式及修復它們的 style_spec 模式不同面板的節(jié)點折疊到同一面板要求g transformtranslate(OFFSET,0)組使用面板局部坐標圖 2 強制。葉子矩形垂直重疊導致標簽被裁剪強制 rect_pitch 大于 rect_height配合顯式公式和健全性檢查圖 1 強制。根標簽溢出其膠囊在規(guī)范中固定最小矩形寬度圖 1 強制width200。一行中的兄弟節(jié)點水平重疊例如編排器-工作器面板中的 Worker A、Worker B、Worker C在固定寬度面板中為 N 個節(jié)點強制確定性的 rect_width 和 center_x 公式相鄰矩形之間留最小水平間隙圖 2 多節(jié)點行強制。面板內(nèi)容漂移到左或右邊緣而不是位于面板背景中間將每個組的 translate 偏移固定為匹配面板背景的 x 位置10、270、530并將所有內(nèi)容居中于面板局部 x120圖 2 強制。因為模型偏好不同的敘述流程而導致圖表以錯誤的數(shù)字順序輸出要求標題按順序使用 required_figures 中的確切 ID圖 1 在圖 2 之前圖 2 在圖 3 之前即使這意味著在同一章節(jié)放置兩個圖通過 hard_rules_for_generation 強制。堆棧圖右側(cè)標簽在視口邊緣被裁剪將堆棧 SVG 視口加寬到 720并要求角色文本 tspan 適配在 x710 內(nèi)圖 3 強制。添加新圖或修改現(xiàn)有圖時遵循同樣的模式聲明絕對視口、逐元素坐標或確定性公式以及在描述末尾加上硬性不變量檢查子句。此技能中的文件SKILL.md- 本文件。build_artifact.py- 調(diào)用 Fireworks 的 Python 腳本。style_spec.json- 視覺和結(jié)構(gòu)規(guī)范與主題無關。templates/research_bundle_template.json- 新主題的空模板。examples/agentic-engineering/- 參考性 100 篇論文的運行research_bundle.json survey.html。代理必須遵守的硬性規(guī)則絕不編造參考文獻條目。每篇被引用的論文都必須是帶有真實發(fā)表場所的真實工作。每個章節(jié)的papers數(shù)組必須引用參考文獻中存在的鍵。絕不編輯生成的 HTML。對research_bundle.json或style_spec.json迭代并重新運行。不要修改style_spec.json.hard_rules_for_generation中的硬性規(guī)則。保持 style_spec 與主題無關。主題特定內(nèi)容只存在于research_bundle.json中。不要在 research bundle 的散文字段中使用破折號或箭頭符號。局限性當工作流指明需要上游工具、賬戶、API 密鑰或本地設置時需要具備這些。未經(jīng)用戶明確批準不授權(quán)破壞性、生產(chǎn)、付費或外部消息操作。在將生成的產(chǎn)物或建議視為最終結(jié)果之前對照用戶的真實來源進行驗證。