Install
openclaw skills install @liqiang12689/write-literature-reviewopenclaw skills install @liqiang12689/write-literature-review基于用户实际提供且成功读取的参考文献,完成证据可追溯、观点有综合、引用不虚构的中文或英文综述。当用户提供多篇目标期刊文章时,提炼其共同结构、论证方式、语言语气和呈现习惯,并在不复制原句的前提下进行风格适配。完整综述默认生成 .docx 文件并作为附件或下载链接交付。
尽量从用户材料和当前对话中确定以下信息;仅在缺失信息会影响科学正确性时提问:
若用户没有指定综述类型,默认采用“主题综合型叙述性综述”,不得默认宣称为系统综述。
收到 PDF、Word 或知网格式文件时,先读取 references/document-ingestion.md,使用统一解析脚本将文件转换为 UTF-8 文本和解析清单:
python3 scripts/extract_documents.py <文件或目录> --out-dir extracted
支持:
--ocr.docx,以及具备 antiword、catdoc 或 LibreOffice 时的旧版 .doc.caj、.nh、.kdh,需要可用的 caj2pdf.txt、.ris、.enw、.nbib、.xml不得把空文本、乱码、加密文件或转换失败标记为成功。保留原文件名、解析方式、字符数、状态和错误原因。
为每个文件分配稳定编号,如 [R01]、[R02]。记录:
证据文献提供事实和论据;目标期刊范文只提供风格线索。双重用途文献的两种用途必须分别记录。
读取 references/evidence-extraction.md,按统一模式提取每篇证据文献。记录关键结论所在的页码、章节、表格或图号,以便回溯核验。
至少包含:
| 编号 | 研究问题 | 数据或样本 | 方法 | 主要发现 | 贡献 | 局限 | 主题 |
|---|
定量结果只有在解释主要发现时才保留,并同时记录其数据集、样本、指标和验证条件。
根据综述问题选择一种主结构:
必要时使用混合结构。读取 references/synthesis-and-structure.md。
仅当用户提供目标期刊文章时执行。优先分析 3 篇以上、与拟投稿文章类型相同或相近的近期全文文章;5–10 篇通常能形成更稳定的画像。
读取 references/journal-style-profile.md,分析共同特征:
把每项特征标为高、中或低置信度,并记录支持该特征的样本数量。单篇文章的独特写法不得概括为期刊风格。
期刊范文体现的是观察到的惯例,不等同于官方投稿要求。如果用户需要严格投稿适配,优先采用目标期刊当前官方作者指南。
每个计划段落先写明:
若一个段落只有“作者A做了什么、作者B做了什么”,重新组织为以问题或论点为中心的综合段落。
遵循“观点—证据—比较—判断—过渡”的段落逻辑。
优先使用综合性表达:
不要机械地逐篇罗列。每个实质性论断必须能映射到一篇或多篇证据文献。
使用以下推理链:
已有证据 → 未解决的限制 → 科学问题 → 可验证的研究方向
每个未来方向说明:
读取 references/citation-and-quality-audit.md,至少检查:
正文和引用审计完成后,读取 references/word-output.md。
默认同时保留用于生成文档的 UTF-8 Markdown 源文件,并运行:
python3 scripts/build_review_docx.py review.md review.docx --title "综述题目"
如果当前目录不是本 Skill 根目录,先定位本 Skill 的安装目录,再使用脚本的绝对路径。输出文件名应简洁、安全并以 .docx 结尾。
生成后必须验证:
word/document.xml 存在优先通过当前渠道可用的文件发送或附件能力,把 .docx 直接发送给用户,并在最终回复中提供可点击的下载链接。若当前渠道不支持附件或下载链接,明确说明限制并返回文件的绝对保存路径,不得只说“已经生成”。
对于完整综述任务,依次输出:
用户可以只要求其中一个或若干阶段。
简要报告: