research-lookup
作者 K-Dense-AIresearch-lookup 是一個用於從網頁與學術搜尋後端取得最新、可溯源答案的 research-lookup 技能。它會將查詢路由到 parallel-cli search、Parallel Chat API 或 Perplexity sonar-pro-search，協助查找論文、引用、技術證據與事實查核。當新鮮度與來源品質很重要時，適合使用它。
這個技能評分為 78/100，屬於 Agent Skills Finder 的穩健上架候選。目錄使用者能明確看出可觸發的 research-lookup 工作流程與清楚的後端路由，但仍應預期一些導入上的保留；因為倉庫證據主要只有單一 skill 檔與 README，且提供的倉庫證據中沒有安裝指令或支援腳本。
- 明確列出即時研究、文獻回顧、引用與技術資訊查找等使用情境與觸發條件。
- 後端路由說明清楚，涵蓋 parallel-cli search、Parallel Chat API 與以 OpenRouter 為基礎的學術搜尋，降低 agent 的猜測成本。
- 技能本文結構完整，包含多個標題、限制與工作流程細節；也未出現任何佔位標記。
- 倉庫證據中沒有安裝指令，也沒有支援檔案或腳本，因此設定時可能需要人工判讀。
- 其可信度仰賴外部服務與 API 金鑰（PARALLEL_API_KEY、OPENROUTER_API_KEY），可能會限制立即可用性。
research-lookup 技能概覽
research-lookup 的用途
research-lookup 是一個 research-lookup 技能，用來從網路與學術搜尋後端取得即時、可追溯來源的答案，而不是依賴靜態提示詞。它適合需要最新論文、技術證據、引用，或快速查證說法的人。
最適合哪些人使用
如果你經常做 Web Research、文獻查核、競品技術掃描，或需要重視時效性的事實驗證，research-lookup 會很合適。對分析師、研究人員、工程師與寫作者來說，它特別適合需要可重複使用的 research-lookup 指南，而不是臨時拼湊的提示詞。
它和其他做法有什麼不同
它的核心價值在於後端路由。這個技能會優先用 parallel-cli search 做快速、通用的研究，也可以升級到 Parallel Chat API 進行更深度的綜整，學術論文搜尋則可使用 Perplexity sonar-pro-search。也就是說，當查詢類型或來源深度改變時，research-lookup 技能會比單純的「上網搜尋」提示詞更有用，因為它能切換到更合適的工具。
安裝前要先注意什麼
需要留意的取捨是相依性與 API 暴露：parallel-cli 是必要條件，而且查詢文字可能會送到 api.parallel.ai；學術搜尋也可能會使用 OPENROUTER_API_KEY。如果你需要完全離線的研究，或嚴格只在本機處理資料，那這可能不是最適合的技能。
如何使用 research-lookup 技能
安裝與環境設定
要安裝 research-lookup，先從 repo 路徑把這個技能加入你的 Claude Code 環境，接著確認必要的後端是否可用。實務上，你要預期設定 PARALLEL_API_KEY 來做深度研究路由；只有在你想透過 OpenRouter 路徑進行學術論文搜尋時，才需要設定 OPENROUTER_API_KEY。
先提供正確的輸入
當你的需求包含主題、時間範圍、來源偏好與輸出格式時，這個技能的效果最好。弱的提示是「幫我找電池研究」。更好的 research-lookup 使用提示會像是：「找出 2023–2025 年關於固態電池衰退的同行評審研究，優先回傳綜述論文，並提供 8 筆引用與每筆一句相關性說明。」
實際工作流程
先從一個聚焦問題開始，再根據第一次搜尋結果調整。如果主題很廣，就先要求縮小到一段證據範圍；如果主題很冷門，就明確指定領域術語、方法，或可接受的來源類型。這樣能幫助技能在快速搜尋、深度綜整與學術查找之間做出選擇，而不會過度使用較慢的路徑。
先讀哪些檔案
先讀 scientific-skills/research-lookup/SKILL.md，了解路由行為與限制，再看 README.md 取得最簡單的使用範例。如果你要把這個技能改造成其他工作流程，請仔細閱讀每個命令範例，並模仿輸入方式，而不是照抄文字。
research-lookup 技能 FAQ
research-lookup 只適用於學術論文嗎？
不是。research-lookup 技能也涵蓋一般的即時研究與技術查證。只要結果必須新、可提供來源，而且要比一般聊天答案更可靠，它就特別有價值。
什麼情況下不該使用？
如果是靜態知識、在地專案事實，或不需要即時來源的任務，就不適合使用它。若你的流程不能把查詢文字送到外部服務，或你不想使用 API 支援的檢索，也應該避免。
新手也能用嗎？
可以，只要你能把問題說清楚。新手如果能提供日期範圍、主題領域，以及想要的證據類型，通常最容易得到好結果。沒有這些資訊時，research-lookup 的使用方式往往會變得太廣、太雜。
它和一般提示詞有什麼不同？
一般提示詞主要依賴模型記憶與通用推理。research-lookup 則加入檢索紀律、後端選擇與以研究為導向的來源鎖定，因此對於即時或高度依賴引用的工作更可靠。
如何改進 research-lookup 技能
提供能直接拿來做判斷的情境
品質提升最大的關鍵，是把查詢框架寫得更清楚。請包含確切概念、偏好的來源類型，以及你需要的答案形式：摘要、引用、比較表，或證據查核。比如：「比較 2024 年關於 retrieval-augmented generation 評估的研究，優先使用同行評審來源，並標註互相矛盾的發現。」
在第一次查找前先降低歧義
常見失敗模式是只問一個很大的主題，卻沒有邊界。要改善 research-lookup 結果，就要明確指出方法、領域、族群、日期範圍或評估標準。「近期的電池研究」太弱；「2022–2025 年關於固態電解質中鋰金屬電池枝晶抑制的論文」才是可直接行動的問題。
以來源品質迭代，不只看答案品質
第一次跑完之後，可以要求更好的來源選擇、補充缺失的反證，或縮小到更精準的學術子集合。如果輸出太偏網頁資料，就要求同行評審來源；如果太偏學術，就改要實務界或標準類來源。這樣 research-lookup 指南在第二輪通常會比第一輪更有用。