PhDの学生は、文献調査に数週間費やしています。 ほとんどの場合、紙を見つけること、クレームの抽出、クロスレファレンス用語の抽出、比較表の構築、引用チェーンの追跡。 問題の知的作業 — 共有の前提を探し、どこに壊れるかを見つけ、誰も悪用されていないギャップを認識する - 努力のほんの一部を要しますが、学生がすでに物流から排出された後にのみ起こります。

この技術は機械に配管をオフロードします。 NotebookLMは紙を摂取し、挽いた抽出物を正確な引用で返します。 クロードコードはワークフローを管理します。 — 構造化されたクエリ、テンプレートの人口、読み込み深さの追跡。 仮説の形成、問題の決定、物語の構築に注力します。 スキルは時間を節約するだけでなく、シャープにします。 すべてのチェックポイント — キャリブレーションプロトコル、WYSIATIチェック、優先順位決定 — あなたの理解をアーティキュレーションし、それが不足している場所を直面する力.

このためには: 博士の学生と研究者が10-150以上の論文の文献調査を実行している。 システムとネットワーク(SIGCOMM、NSDI、CoNEXT、IMC)のために調整されたが、フィールドのカスタマイズを参照してください.

literature-survey-skill

PhD students spend weeks on literature surveys. Most of that time is plumbing — finding papers, extracting claims, cross-referencing terminology, building comparison tables, chasing citation chains. The intellectual work that matters — spotting shared assumptions, finding where they break, recognizing the gap nobody has exploited — takes a fraction of the effort but only happens after the student is already exhausted from logistics.

This skill offloads the plumbing to the machine. NotebookLM ingests your papers and returns grounded extractions with exact quotes. Claude Code manages the workflow — structured queries, template population, reading-depth tracking. You focus on forming hypotheses, deciding what matters, and building the narrative. The skill doesn’t just save time; it makes you sharper. Every checkpoint — calibration protocols, WYSIATI checks, first-principles decomposition — forces you to articulate your understanding and confront where it falls short.

Who this is for: PhD students and researchers running literature surveys of 10-150+ papers. Tuned for systems and networking (SIGCOMM, NSDI, CoNEXT, IMC) but adaptable to any field — see Customize for Your Field.

Built on Claude Code.

Quick Start

git clone https://github.com/SNL-UCSB/literature-survey-skill.git
cd literature-survey-skill
./setup.sh

This installs the skill to ~/.claude/skills/survey/. Four commands become available:

/survey intent     — Capture your goals, expertise, and survey archetype
/survey triage     — Map the landscape, prioritize reading depth
/survey deepen     — Structured deep reading with craft and visualization extraction
/survey synthesize — Cross-paper analysis for your deliverable
/survey expand     — Propose and evaluate corpus growth

Start with /survey intent. The skill guides you from there.

Prerequisites

The NotebookLM MCP CLI must be configured as an MCP server in your Claude Code setup. Follow the setup guide — it covers installation, Google authentication, and MCP registration in ~5 minutes.

Manual Install

Copy SKILL.md to ~/.claude/skills/survey/SKILL.md. Copy reference/ and templates/ alongside it.

How Each Mode Works

Intent — “What are you trying to learn?”

The skill captures your goals, expertise level, and success criteria before any paper is read. It assigns one of four survey archetypes with calibrated defaults: