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Caso de usoInvestigación

Hacer revisiones de literatura a partir de unos artículos semilla

Un usuario creó una habilidad de agente que parte de varios artículos, rastrea sus referencias y citas, filtra candidatos y mejora la revisión por rondas.

Parainvestigar a fondoLo contó r/AIToolBench en RedditDificultad avanzada

A quién le sirve. Investigadores, estudiantes y analistas que necesitan una revisión de literatura completa y quieren seguir las citas de unos pocos artículos clave.

Qué hicieron

El autor hizo una habilidad ligera de agente para revisiones de literatura porque los chatbots generales se dejaban artículos relevantes y no rastreaban bien las citas. Parte de artículos semilla, sigue sus referencias hacia atrás y las citas hacia delante, criba los artículos que encuentra y va afinando la revisión por rondas. El flujo está en parte programado de antemano y está pensado para correr dentro de herramientas como Claude Code, Codex, Gemini CLI u OpenClaw.

Cómo salió

En sus pruebas, la revisión final salió mejor que un documento genérico hecho por IA, sobre todo en cobertura y selección de artículos. No da resultados numéricos ni casos de fallo.

Conviene saber

Solo es en parte autónomo: está en parte programado de antemano, no es un agente totalmente libre.

Qué necesitas

  • Claude Code, Codex, Gemini CLI u OpenClaw, instalado en tu ordenador
  • Unos cuantos artículos semilla, los que mejor representan tu tema
  • Una fuente de citas que el agente pueda consultar, como Semantic Scholar u OpenAlex
  • Tus criterios de inclusión: años, tipo de estudio e idioma
  • Una carpeta de trabajo donde guardar la tabla de resultados

Cómo hacerlo tú, paso a paso

  1. Elige los artículos semilla y apunta su título o DOI, que es el código único de cada artículo.
  2. Abre el agente en una carpeta de trabajo. La fuente no detalla la habilidad del autor, así que pídele que escriba una con este método: seguir referencias hacia atrás, citas hacia delante, cribar y repetir.
  3. Dile qué fuente de citas debe consultar, como Semantic Scholar u OpenAlex.
  4. Escribe tus criterios de inclusión en el prompt de la ficha y rellena el tema.
  5. Ejecuta rondas hasta que una nueva no aporte nada relevante.
  6. Revisa la tabla de artículos incluidos, la síntesis y la lista de excluidos con su motivo.
Pruébalo con tu IA
Haz una revisión de literatura sobre [tema] a partir de estos artículos semilla: [títulos o DOI]. Busca hacia atrás en sus referencias y hacia delante en los artículos que los citan, criba los candidatos con estos criterios: [criterios de inclusión] y repite hasta que una ronda nueva no aporte nada relevante. Entrégame una tabla de los artículos incluidos con un resumen de cada uno, una síntesis escrita breve de los temas principales y una lista de los excluidos con el motivo.

Consejos

  • Elige bien las semillas. Si son flojas o muy distintas entre sí, la búsqueda se desvía.
  • Guarda la lista de excluidos con su motivo. Te permite comprobar si se dejó fuera algo bueno.
  • Cuanto más fijo sea el método, más repetible será el resultado. No lo conviertas en un agente que improvisa los pasos.

Preguntas frecuentes

¿En qué se diferencia de pedírselo a un chatbot?

Según el autor, los chatbots generales se dejaban artículos y rastreaban mal las citas. Este método sigue las referencias y las citas paso a paso.

¿Sirve fuera de la ciencia?

Vale para cualquier tema donde los documentos se citen entre sí, siempre que el agente tenga una base que consultar.

Fuentes

En el directorio desde el 9 de octubre de 2026.

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