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bear-map · 知识地图
一个任务:把一个概念交给它,它从真实检索到的摘要里挖出邻近概念,画出这张地图,再把论文交给你读。模型可以凭半生不熟的记忆画一张概念图——有时候对,有时候错;这里把每个节点锁定到真实检索到的摘要,地图只有它检索到的那么宽,不多不少。
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。
地图有意设计为一层深:中心 + 真实邻居。多层递进的深度学习地图是另一种更重的任务,交给 SciMaster,不在这里做。
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。不要跳过。
Step 1 — 锚定概念,执行多维检索
先以输入术语为中心概念执行主检索,sci search 该术语,--mode low,--limit 20,--prefix 与概念挂钩。
主检索之后,至少再做 2 个补充检索,用来验证邻居节点,而不是只靠中心 query 生成整张地图。补充检索从以下角度选择:
- 方法邻居:中心概念最常连接的技术、数据类型、检测手段
- 应用场景:中心概念进入的疾病、人群、任务或临床入口
- 对照概念:摘要中反复出现的替代方法、竞争路线或基线方法
- 解释任务:组织来源、机制解释、风险分层、预测指标等下游任务
- 前沿组合:近年摘要中出现的组合词,如 multi-omics、fragmentomics、foundation model 等
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