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openclaw skills install unisound-literature-retrieval医生端临床科研 — 医学文献问答与检索延展,在用户提供的题录/摘要片段上做 PICO 对齐与证据叙事。
openclaw skills install unisound-literature-retrieval将「临床问题」与可选的本地已抓取题录或摘要片段一并交给内部医疗大模型,生成 PICO 对齐的问题重构、证据脉络梳理、检索式延展建议与知识空白提示。适用于开题、综述大纲、或向上级汇报前的文献叙事草稿。
本 skill 不直连 PubMed / CNKI 等外部索引;
passages由上游爬虫、图书馆 API 或手工粘贴提供。与药企侧literature-analysis相比,本包更强调临床问题导向与「下一步可查什么」的延展,而非研发管线证据表。
系统综述与快速证据合成中广泛采用 PICO(Population, Intervention, Comparator, Outcome) 框架约束检索问题;实践型产品常在「关键词布尔检索」之上叠加 语义段落排序 与 引用级摘要。本 skill 在 prompt 层显式引导 PICO 与「可检索引言」,便于后续接入真实检索 API 时把同一 JSON 映射为查询 DSL。
python3 scripts/run.py --input input.json --output output.json --appkey YOUR_KEY
| 字段 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
clinical_question | 是 | 临床或科研问题(一句话或多句) |
passages | 否 | 文献片段数组:title、year、excerpt(可无 PMID/DOI) |
constraints | 否 | 如人群、语种、研究设计偏好等 |
{
"skill": "医学文献检索",
"status": "ok",
"data": { },
"text": "Markdown:PICO、要点、延展检索建议等"
}
--input PATH:必填。--output PATH:可选。--appkey STRING:必填。内部医疗大模型鉴权 key。https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions · u1-insuremed非实时文献库;不替代系统评价与人工全文阅读。若 passages 为空,模型仅基于通用医学知识给出检索策略级建议,须在呈现中区分「未锚定具体文献」。