时间窗受限的高召回文献检索

驱动本目录 src/litsearch/ 的 lit CLI 流水线。核心前提：召回率不是提示词问题，是检索工程问题。 反复 WebSearch 得到的是"相关度排序的前若干条"，既不可复现，也无法说明漏了什么。

工具位置与产物去向（第一步，别跳过）

CLI 就装在本 skill 目录里（src/litsearch/ + pyproject.toml）。 所有命令都要在这个目录下执行, , 它是 uv 找得到项目的地方：

SKILL_DIR=~/.claude/skills/lit-search     # 本 SKILL.md 所在目录
cd "$SKILL_DIR" && uv run lit --help      # 跑不通就先跑一次 ./install.sh

$LITSEARCH_HOME 若已设置则优先用它（把工具装在别处的人靠这个覆盖）。 两处都找不到 src/litsearch/cli.py → 问用户，不要猜。

产物必须写到用户的项目里，不是 skill 目录里。 --runs-root 默认是相对路径 runs/，而命令的工作目录是 skill 目录, , > 不显式指定的话，几百 MB 的采集结果会堆进 ~/.claude/skills/lit-search/runs/， 用户既找不到，也想不到要去那里清理。每一条命令都要带上绝对路径：

PROJ=/abs/path/to/用户的项目            # 开工前先跟用户确认这个位置
cd "$SKILL_DIR" && uv run lit harvest --topic "$PROJ/topics/<id>.yaml" \
                                      --runs-root "$PROJ/runs" --depth standard

协议 YAML 同理, , 写在用户项目的 topics/ 下，不要写进 skill 目录。 本目录的 examples/ 有两份真实协议（生物医学、纯 CS 各一份）可以照抄。 下文命令块为了可读省略了这两个路径参数，实际执行时必须补上。

判断要不要用

用：系统综述、开题报告的文献检索部分、挑战赛调研, , 需要说得清召回边界的场合。 （开题报告的写作由 research-proposal skill 负责, , 它消费本 skill 的 dois.md/references.bib，不要在这里写正文。） 不用：用户只想快速看几篇代表作。那种情况直接 WebSearch 更快，别拖他走完整条流水线。

契约

输入：一句话研究主题 + 可选时间范围（不给就默认近 5 年）。 输出：

文件	内容
dois.md	全量 DOI 清单，按质量层分节，每条带证据标记
references.md	参考文献列表，顺序与 dois.md 一致
references.bib	BibTeX（--bibtex，需额外一遍抓取）
PRISMA.md / coverage_report.md	计数与召回率证据

全量交付，分层只决定顺序，不决定去留。

三份参考文件，按需读，不要预先读： references/topic-template.yaml（写协议用）、 references/jev-profile-template.yaml（用 --model jev / lit triage / lit facets 前必读, , 判定 API 的阈值配置）、 references/evidence.md（下面每条规则背后的实测数字，用户追问或排查时才需要）。

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阶段 0｜写协议（这一步是模型的核心工作）

没有 lit init 命令, , 把主题变成协议需要判断力，不是代码。模板在 references/topic-template.yaml，复制到 topics/<id>.yaml 后按四步填。

① 拆概念块。 3, 5 块，标出哪些 required。