Install
openclaw skills install @paudyyin/lit-reviewConduct structured literature reviews with systematic search and synthesis
openclaw skills install @paudyyin/lit-review根据用户提供的研究主题(关键词或问题),自动在多个公共学术数据库(Semantic Scholar、arXiv、CrossRef)中检索相关文献,经相关性筛选、去重、主题聚类分析后,生成结构化综述文档(含摘要、分主题讨论、趋势分析、参考文献列表)�?
使用示例�?- "帮我检索近3年关�?联邦学习在工业视觉中的应�?的文献,写一篇综�?
该技能按以下阶段顺序执行,每个阶段失败时会自动重试或给出明确错误提示�?
https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/searchhttp://export.arxiv.org/api/queryhttps://api.crossref.org/worksmax_papers �?- �?human_review_papers = true,则生成候选列表并询问用户是否采纳或手动剔�?sentence-transformers �?bertopic,自动对摘要进行BERTopic聚类支持两种模式�? **模式A(纯本地,零API费用�?*�?- 根据聚类结果按大纲自动生成结构化综述,包含:
模式B(大模型润色,可选)�?- 将本地生成的草稿和论文摘要输入大模型,生成更流畅的综述文�?
cd skills/lit-review
python main.py --topic "embodied intelligence for industrial manufacturing" --years 5 --max_papers 30
| 参数 | 说明 | 默认�? |
|---|---|---|
| --topic | 研究主题(必填) | - |
| --years | 检索年�? | 5 |
| --max_papers | 最大保留文献数 | 50 |
| --output | 输出文件路径(不含后缀�? | literature_review |
| --config | JSON配置字符�? | {} |
| 选项 | 类型 | 默认�? | 说明 |
|---|---|---|---|
| use_llm_for_writing | bool | false | 是否使用大模型润色综�? |
| llm_model | str | deepseek-chat | 大模型名�? |
| llm_api_base | str | https://api.deepseek.com/v1 | 大模型API端点 |
| llm_api_key | str | - | 大模型API密钥(需配置�? |
| output_format | str | markdown | 输出格式(markdown/docx/txt�? |
| human_review_papers | bool | false | 是否请求用户确认文献列表 |
| 场景 | 处理方式 |
|---|---|
| Semantic Scholar API 超时 | 等待 10s 超时 �?跳过,使�?arXiv + CrossRef 结果 |
| Semantic Scholar 返回 429 | 限流 �?等待 5s 重试 �?仍失败则跳过 |
| arXiv API 无响�? | 跳过 arXiv,使用其他源 |
| CrossRef API 返回错误 | 跳过 CrossRef,使用其他源 |
| 所�?API 均失�? | 输出"所有学术数据源暂不可用,请检查网络连�? |
| 检索结果为 0 �? | 提示"未找到相关文献,建议更换关键词或扩大时间范围" |
| 场景 | 处理方式 |
|---|---|
| TF-IDF 向量化失�? | 降级到关键词匹配模式 |
| 聚类失败(依赖缺失) | 使用简单关键词分组替代 BERTopic |
| 大模型调用失�? | 降级到本地模板生成(模式A�? |
| 输出文件写入失败 | 提示检查磁盘空间和路径权限 |
| 场景 | 处理方式 |
|---|---|
| 论文无摘�? | 仅使用标题进行相关性计�? |
| 论文�?DOI | 使用标题+年份作为去重�? |
| 作者信息缺�? | 标注"未知作�? |
lit-review/
├── SKILL.md # 技能文�?├── main.py # 核心实现(主入口�?├── lit_review.py # 核心实现(备用入口)
├── config.json # 配置文件
├── requirements.txt # Python依赖
├── README.md # 使用说明
└── test.py # 测试脚本
pip install requests scikit-learn numpy
pip install sentence-transformers bertopic # 高级主题聚类 pip install python-docx # DOCX格式输出
## 版本历史
| 版本 | 日期 | 变更 |
|------|------|------|
| 1.1.0 | 2026-06-29 | 修复乱码、完善frontmatter、增加错误处理和降级策略、依赖声�?|
| 1.0.0 | 2026-06-15 | 初始版本 |