Skill: sun2001/zotero-literature-review (version 1.0.0)

# Zotero Literature Review Skill (Zotero 文献综述技能) ## Description **深度集成 Zotero 的学术文献综述撰写技能**。通过完整的 Zotero 文献库检索、PDF 验证、内容提取、深度分析流程，生成准确、深入、结构化的学术文献综述。**核心原则：准确性优先，绝不编造任何文献信息**。 本技能是在 SOFC-ICE 文献综述任务（2026-04-04）的多次试错和自纠过程中总结形成的，包含了从失败中学习的宝贵经验。 ## 技能特色 ### 🔗 深度 Zotero 集成 - 直接访问 Zotero 本地文献库 - 自动关联 Zotero 文献元数据 - 支持 Zotero API 验证 - 与 Zotero 标签系统联动 ### 📚 文献管理专业化 - 基于 Zotero 分类体系组织文献 - 支持 Zotero 集合 (Collections) 筛选 - 自动同步 Zotero 文献信息 - 生成 Zotero 兼容的参考文献格式 ### 🎯 精准文献定位 - 利用 Zotero 标签快速定位相关文献 - 支持 Zotero 高级搜索语法 - 跨集合文献检索 - 文献去重和关联分析 ### 📊 知识组织可视化 - 基于 Zotero 数据生成文献图谱 - 研究领域分布分析 - 时间趋势分析 - 作者/机构合作网络 ## ⚠️ 任务启动前必须与用户确认的信息 **在开始任何文献综述任务之前，必须与用户进行充分互动，获取以下关键信息：** ### 1. 文献检索范围 ``` 请选择文献检索范围： [1] 仅检索本地 Zotero 文献库 [2] 仅联网搜索（使用 Tavily/Multi-Search 等搜索技能） [3] 本地 Zotero + 联网搜索（推荐，最全面） 说明： - 选项 [1] 适合已有丰富文献库的用户，速度快，准确性高 - 选项 [2] 适合需要最新文献或本地库不足的情况 - 选项 [3] 最全面，但耗时较长 ``` ### 2. 文献主题 ``` 请提供文献综述的主题： - 研究领域/方向（必填） - 关键词列表（必填，3-5 个关键词） - 具体应用场景（可选，如船舶、汽车、固定式发电等） - 时间范围（可选，如近 5 年、近 10 年等） 示例： 主题：固体氧化物燃料电池 - 内燃机混合系统 关键词：SOFC, ICE, hybrid system, marine application, ammonia fuel 应用场景：船舶动力 时间范围：2015-2026 年 ``` ### 3. 文献数量要求 ``` 请指定需要的文献数量： - 最低文献数量（必填，建议≥10 篇） - 期望文献数量（可选） 说明： - 文献数量直接影响综述的全面性和深度 - 建议至少 10 篇核心文献才能支撑 12,000 字以上的综述 - 如本地文献不足，会及时告知用户 ``` ### 4. 字数要求 ``` 请指定综述字数要求： - 最低字数（必填，建议≥12,000 字） - 期望字数（可选） 说明： - 字数与文献数量和分析深度直接相关 - 12,000 字约需 10 篇文献的深度分析 - 20,000 字约需 15-20 篇文献的深度分析 ``` ### 5. 输出格式偏好 ``` 请选择输出格式： [1] Word 文档 (.docx) - 推荐，格式规范 [2] Markdown (.md) - 适合后续编辑 [3] 两者都要 其他要求： - 是否需要摘要？ - 是否需要关键词？ - 参考文献格式（GB/T 7714, APA, IEEE 等）？ ``` ### 6. 时间预期 ``` 请告知您的时间预期： - 期望完成时间 - 是否可以分阶段交付 说明： - 标准流程约需 4-6 小时（10 篇文献，12,000 字） - 加急任务可能影响质量，需谨慎 - 分阶段交付可以保证质量 ``` ### 7. 特殊要求 ``` 是否有特殊要求： - 特定文献必须包含？ - 特定期刊/会议优先？ - 特定作者/研究团队优先？ - 需要重点分析的技术方向？ ``` --- ## 用户交互模板 ```markdown ## 📋 文献综述任务确认 您好！在开始文献综述任务之前，我需要确认以下信息： ### 1. 检索范围 - [ ] 仅本地 Zotero 文献库 - [ ] 仅联网搜索 - [ ] 本地 Zotero + 联网搜索（推荐） ### 2. 文献主题 - **研究领域**：[用户填写] - **关键词**：[用户填写，3-5 个] - **应用场景**：[用户填写，可选] - **时间范围**：[用户填写，可选] ### 3. 文献数量 - **最低数量**：[用户填写，建议≥10 篇] - **期望数量**：[用户填写，可选] ### 4. 字数要求 - **最低字数**：[用户填写，建议≥12,000 字] - **期望字数**：[用户填写，可选] ### 5. 输出格式 - [ ] Word 文档 (.docx) - [ ] Markdown (.md) - [ ] 两者都要 ### 6. 时间预期 - **期望完成时间**：[用户填写] - **是否接受分阶段交付**：[是/否] ### 7. 特殊要求 - [用户填写] --- **预计耗时**：约 4-6 小时（基于 10 篇文献，12,000 字） **工作流程**：文献检索 → 验证阅读 → 内容提取 → 深度撰写 → 质量检查 → 文件整理 请确认以上信息，我将开始执行任务！ ``` ## Key Principles (核心原则) ### 准确性原则 ⭐⭐⭐⭐⭐ ``` ✅ 准确性 > 完整性 ✅ 已验证信息 > 推测信息 ✅ 标注"待验证" > 编造信息 ``` ### 资源利用原则 ⭐⭐⭐⭐⭐ ``` ✅ 充分利用资源 > 自我设限 ✅ 完整阅读 PDF > 部分阅读 ✅ 尝试验证 > 假设限制 ``` ### 内容质量原则 ⭐⭐⭐⭐ ``` ✅ 深度分析 > 表面描述 ✅ 段落式叙述 > 简单分点 ✅ 逻辑连贯 > 罗列堆砌 ``` ### 工作流程原则 ⭐⭐⭐⭐ ``` ✅ 标准化流程 > 临时发挥 ✅ 每个环节质量检查 > 一次性完成 ✅ 文档分类整理 > 随意放置 ``` ## Capabilities ### 1. 全面文献检索 - 扫描整个文献库（不预设数量限制） - 使用多关键词组合搜索 - 模糊匹配而非精确匹配 - 确保找到所有相关文献 ### 2. 文献验证 - 确认文献真实存在 - 从 PDF 内容提取真实元数据（标题、作者、年份、期刊、DOI） - 不基于文件名推测信息 - 对于无法验证的信息明确标注"待验证" ### 3. 完整 PDF 阅读 - 读取 PDF 全文（不是仅第一页） - 提取完整技术细节和数据 - 记录页码和章节位置 - 保存提取的原文内容 ### 4. 技术细节提取 - 效率数据（热效率、电效率、系统效率） - 性能参数（温度、压力、功率、流量） - 经济指标（成本、投资回收期、LCOE） - 环境影响（排放减少百分比、碳足迹） - 实验条件（工况、负载、燃料类型） ### 5. 深度内容分析 - 基于真实 PDF 内容撰写 - 深入分析每个技术点 - 建立清晰的逻辑脉络 - 段落式叙述而非简单分点 ### 6. 质量检查 - 准确性检查（所有引用都有 PDF 支撑） - 完整性检查（文献数量、字数达标） - 一致性检查（术语、单位、格式统一） - 逻辑性检查（论述连贯、过渡自然） ## Standard Workflow (标准工作流程) ### 阶段 0: 用户交互与需求确认 (5-10 分钟) ⭐⭐⭐⭐⭐ **这是最重要的阶段，决定了整个任务的成败！** ```python def confirm_task_with_user(): """ 与用户确认任务需求 """ # 1. 检索范围确认 search_scope = ask_user( question="请选择文献检索范围", options=[ "仅本地 Zotero 文献库", "仅联网搜索", "本地 Zotero + 联网搜索（推荐）" ], default="本地 Zotero + 联网搜索" ) # 2. 文献主题确认 topic = ask_user( question="请提供文献综述的主题", required_fields=["研究领域", "关键词列表"], optional_fields=["应用场景", "时间范围"] ) # 3. 文献数量确认 paper_count = ask_user( question="请指定需要的文献数量", min_value=5, recommended_min=10, default=10 ) # 4. 字数要求确认 word_count = ask_user( question="请指定综述字数要求", min_value=5000, recommended_min=12000, default=12000 ) # 5. 输出格式确认 output_format = ask_user( question="请选择输出格式", options=["Word (.docx)", "Markdown (.md)", "两者都要"], default="两者都要" ) # 6. 时间预期确认 timeline = ask_user( question="请告知您的时间预期", default="标准流程（4-6 小时）" ) # 7. 特殊要求确认 special_requirements = ask_user( question="是否有特殊要求", default="无" ) # 生成任务确认单 task_confirmation = generate_task_confirmation( search_scope=search_scope, topic=topic, paper_count=paper_count, word_count=word_count, output_format=output_format, timeline=timeline, special_requirements=special_requirements ) # 用户确认 if user_confirm(task_confirmation): return task_confirmation else: return confirm_task_with_user() # 重新确认 ``` **输出：任务确认单** ```markdown ## 📋 文献综述任务确认单 **任务 ID**: ALR-20260404-001 **创建时间**: 2026-04-04 20:20 ### 检索范围 - [x] 本地 Zotero + 联网搜索 ### 文献主题 - **研究领域**: 固体氧化物燃料电池 - 内燃机混合系统 - **关键词**: SOFC, ICE, hybrid system, marine, ammonia - **应用场景**: 船舶动力 - **时间范围**: 2015-2026 年 ### 文献数量 - **最低**: 10 篇 - **期望**: 15 篇 ### 字数要求 - **最低**: 12,000 字 - **期望**: 15,000-18,000 字 ### 输出格式 - [x] Word 文档 (.docx) - [x] Markdown (.md) ### 时间预期 - **期望完成**: 2026-04-04 晚上 - **分阶段交付**: 接受 ### 特殊要求 - 重点关注氨燃料应用 - 优先包含 Energy 期刊文献 --- **预计耗时**: 4-6 小时 **状态**: ✅ 用户已确认 ``` **质量检查点**: - [ ] 所有 7 项信息都已确认 - [ ] 用户已明确确认任务确认单 - [ ] 文献数量和字数要求合理匹配 - [ ] 时间预期现实可行 --- ### 阶段 1: 全面文献检索 (15-30 分钟) ```python def comprehensive_search(keywords, library_path): """ 全面扫描文献库，不预设数量限制 """ results = [] for keyword in keywords: matches = fuzzy_search(library_path, keyword) results.extend(matches) # 去重 unique_results = remove_duplicates(results) # 报告找到数量 print(f"找到 {len(unique_results)} 篇相关文献") return unique_results # 关键词组合示例 keywords = [ "SOFC", "solid oxide fuel cell", "ICE", "internal combustion engine", "hybrid", "integration", "marine", "ship", "vessel" ] ``` **质量检查点**: - [ ] 是否扫描了整个文献库？ - [ ] 是否使用了多关键词组合？ - [ ] 是否去除了重复文献？ - [ ] 找到的文献数量是否满足要求？ --- ### 阶段 2: 文献验证与 PDF 读取 (30-60 分钟) ```python def verify_and_read_pdf(pdf_path): """ 验证文献存在并读取完整 PDF 内容 """ import PyPDF2 # 检查文件存在 if not os.path.exists(pdf_path): raise FileNotFoundError(f"文献不存在：{pdf_path}") # 读取完整 PDF with open(pdf_path, 'rb') as f: reader = PyPDF2.PdfReader(f) full_text = '' for i in range(len(reader.pages)): text = reader.pages[i].extract_text() if text: full_text += text + '\n' # 提取元数据 metadata = extract_metadata(full_text) # 验证元数据 if not metadata['journal']: metadata['journal'] = "待验证" if not metadata['doi']: metadata['doi'] = "待验证" return { 'path': pdf_path, 'pages': len(reader.pages), 'text_length': len(full_text), 'metadata': metadata, 'full_text': full_text } def extract_metadata(text): """从 PDF 全文提取元数据""" metadata = { 'title': extract_title(text), 'authors': extract_authors(text), 'year': extract_year(text), 'journal': extract_journal(text), 'doi': extract_doi(text), 'volume': extract_volume(text), 'pages': extract_pages(text) } return metadata ``` **质量检查点**: - [ ] 是否读取了完整 PDF（所有页）？ - [ ] 是否从 PDF 内容提取了元数据？ - [ ] 是否标注了"待验证"信息？ - [ ] 是否保存了提取的原文内容？ **关键教训**: > 在 SOFC-ICE 任务中，最初只读取 PDF 第一页，导致技术细节不足。用户质疑"你不是可以访问整个 PDF 文件吗"后，改为读取全文，内容质量显著提升。 --- ### 阶段 3: 技术细节提取 (60-90 分钟) ```python def extract_technical_details(full_text): """ 从 PDF 全文提取具体技术细节和数据 """ import re details = { 'efficiency': [], 'temperature': [], 'power': [], 'cost': [], 'emissions': [], 'performance': [] } # 提取效率数据 efficiency_patterns = [ r'(\d+\.?\d*)\s*%\s*(?:efficiency|thermal|electric|system)', r'efficiency.*?(\d+\.?\d*)\s*%', r'(\d+\.?\d*)\s*to\s*(\d+\.?\d*)\s*%' ] for pattern in efficiency_patterns: matches = re.findall(pattern, full_text, re.IGNORECASE) if matches: details['efficiency'].extend(matches) # 提取温度数据 temp_patterns = [ r'(\d{2,3})\s*°C', r'(\d{3})\s*K', r'temperature.*?(\d+\.?\d*)' ] for pattern in temp_patterns: matches = re.findall(pattern, full_text, re.IGNORECASE) if matches: details['temperature'].extend(matches) # 提取功率数据 power_patterns = [ r'(\d+\.?\d*)\s*(kW|MW|GW)', r'power.*?(\d+\.?\d*)' ] for pattern in power_patterns: matches = re.findall(pattern, full_text, re.IGNORECASE) if matches: details['power'].extend(matches) # 提取成本数据 cost_patterns = [ r'(\d+\.?\d*)\s*(美元|USD|\$)\s*/\s*(kW|kWh|ton)', r'cost.*?(\d+\.?\d*)', r'LCOE.*?(\d+\.?\d*)' ] for pattern in cost_patterns: matches = re.findall(pattern, full_text, re.IGNORECASE) if matches: details['cost'].extend(matches) # 提取排放数据 emission_patterns = [ r'(\d+\.?\d*)\s*%\s*(?:reduction|decrease|less)', r'emission.*?(\d+\.?\d*)', r'CO2.*?(\d+\.?\d*)' ] for pattern in emission_patterns: matches = re.findall(pattern, full_text, re.IGNORECASE) if matches: details['emissions'].extend(matches) return details ``` **提取内容示例** (来自 SOFC-ICE 任务): ``` ✅ Park & Choi (2025): - 效率提升 15%（具体数据） - UFfuel > 0.5 以减少 NOx（具体参数） - 功率等级 4.3kW, 5.25kW, 100kW, 6300kW, 1MW（具体规格） - 16 页，67,474 字符（具体信息） ✅ Elkafas et al. (2024): - 生命周期排放减少 65-75%（具体数据） - 投资回收期 8-10 年（具体数据） - DOI: 10.52202/077185-0018（真实 DOI） ✅ Ma et al. (2025): - 系统效率 75-80%（具体数据） - 氨燃料 LCOE 0.08-0.10 美元/kWh（具体数据） - 5E 分析框架（具体方法） ``` **质量检查点**: - [ ] 是否提取了效率数据？ - [ ] 是否提取了性能参数？ - [ ] 是否提取了经济指标？ - [ ] 是否提取了环境影响数据？ - [ ] 所有数据都有原文支撑？ --- ### 阶段 4: 深度内容撰写 (90-120 分钟) ```python def write_literature_review(verified_papers, technical_details, requirements): """ 基于验证的文献和提取的技术细节撰写综述 """ # 检查要求 min_papers = requirements.get('min_papers', 10) min_words = requirements.get('min_words', 12000) if len(verified_papers) < min_papers: raise ValueError(f"文献数量不足：需要{min_papers}篇，实际{len(verified_papers)}篇") # 撰写综述 review = { 'title': generate_title(verified_papers), 'abstract': write_abstract(verified_papers, technical_details), 'background': write_background(verified_papers), 'core_analysis': write_core_analysis(verified_papers, technical_details), 'key_technologies': write_key_technologies(technical_details), 'challenges': write_challenges(verified_papers), 'future_directions': write_future_directions(verified_papers), 'conclusion': write_conclusion(verified_papers), 'references': format_references(verified_papers) } # 字数检查 total_words = count_words(review) if total_words < min_words: # 深化分析，增加技术细节 review = deepen_analysis(review, technical_details) return review def write_core_analysis(papers, details): """ 核心文献深度分析（段落式叙述） """ analysis = [] for paper in papers: # 为每篇文献撰写深度分析段落 section = f""" ### {paper['authors']} ({paper['year']})：{paper['title']} {paper['authors']}在《{paper['journal']}》上发表的研究... **研究方法与系统配置**：研究团队建立了...（详细描述） **核心性能数据**：该研究的核心发现是...（具体数据） **技术细节**：...（从 PDF 提取的真实数据） **工程应用价值**：...（实际应用意义） """ analysis.append(section) return '\n\n'.join(analysis) ``` **撰写原则**: 1. **每篇文献独立成节** - 深度分析而非简单罗列 2. **段落式叙述** - 避免简单分点，建立逻辑脉络 3. **具体数据支撑** - 所有论述都有真实数据 4. **技术细节丰富** - 效率、温度、功率、成本等具体参数 5. **工程应用导向** - 强调实际应用价值 **质量检查点**: - [ ] 是否达到字数要求？ - [ ] 是否采用段落式叙述？ - [ ] 是否有具体技术数据？ - [ ] 是否有清晰的逻辑脉络？ - [ ] 所有引用都有 PDF 支撑？ --- ### 阶段 5: 质量检查 (15-30 分钟) **详细检查清单**： #### 准确性检查 (Accuracy Check) ``` [ ] 所有文献都真实存在（在 Zotero 或网络搜索中可验证） [ ] 所有元数据都从 PDF 原文提取（不是推测） [ ] 所有技术数据都有原文支撑（可追溯到具体页码） [ ] 没有编造任何期刊名称、卷号、页码、DOI [ ] 无法验证的信息都标注了"待验证" ``` #### 完整性检查 (Completeness Check) ``` [ ] 文献数量 ≥ 用户要求的最低数量 [ ] 字数 ≥ 用户要求的最低字数 [ ] 包含完整的章节结构（背景、方法、结果、讨论、结论） [ ] 参考文献列表完整（所有引用都列出） [ ] 包含摘要和关键词 ``` #### 一致性检查 (Consistency Check) ``` [ ] 术语使用统一（同一概念使用同一术语） [ ] 单位格式统一（如效率统一用%，温度统一用°C） [ ] 引用格式统一（如作者年份格式或数字格式） [ ] 章节编号统一（如 1, 1.1, 1.1.1） [ ] 图表编号统一（如图 1, 图 2, 表 1, 表 2） ``` #### 逻辑性检查 (Logic Check) ``` [ ] 章节之间有逻辑递进关系 [ ] 段落之间有自然过渡 [ ] 论述连贯，没有跳跃 [ ] 结论有数据支撑，不是空泛论述 [ ] 文献分析有深度，不是简单罗列 ``` #### 格式检查 (Format Check) ``` [ ] Word 文档格式规范（标题样式、段落格式） [ ] Markdown 格式正确（标题、列表、引用） [ ] 参考文献格式符合要求（GB/T 7714, APA, IEEE 等） [ ] 文件命名规范（主题_日期_版本） ``` ```python def quality_check(review, papers, details, user_requirements): """ 全面质量检查 """ check_report = { 'accuracy': check_accuracy(review, papers, details), 'completeness': check_completeness(review, papers), 'consistency': check_consistency(review), 'logic': check_logic(review) } # 准确性检查 def check_accuracy(review, papers, details): """检查所有引用是否都有 PDF 支撑""" issues = [] for citation in review['citations']: if not is_verified(citation, papers): issues.append(f"未验证的引用：{citation}") return { 'passed': len(issues) == 0, 'issues': issues } # 完整性检查 def check_completeness(review, papers): """检查文献数量和字数是否达标""" issues = [] if len(papers) < 10: issues.append(f"文献数量不足：{len(papers)}篇") word_count = count_words(review) if word_count < 12000: issues.append(f"字数不足：{word_count}字") return { 'passed': len(issues) == 0, 'issues': issues, 'word_count': word_count, 'paper_count': len(papers) } # 一致性检查 def check_consistency(review): """检查术语、单位、格式是否统一""" issues = [] # 检查术语一致性 # 检查单位一致性 # 检查格式一致性 return { 'passed': len(issues) == 0, 'issues': issues } # 逻辑性检查 def check_logic(review): """检查论述是否连贯、过渡是否自然""" issues = [] # 检查章节逻辑 # 检查段落过渡 # 检查论述连贯性 return { 'passed': len(issues) == 0, 'issues': issues } return check_report ``` **质量检查清单**: ``` 准确性检查: [ ] 所有文献都真实存在 [ ] 所有元数据都从 PDF 提取 [ ] 所有技术数据都有原文支撑 [ ] 没有编造任何信息 完整性检查: [ ] 文献数量 ≥ 10 篇 [ ] 字数 ≥ 12,000 字 [ ] 包含背景、方法、结果、讨论、结论 [ ] 参考文献列表完整 一致性检查: [ ] 术语使用统一 [ ] 单位格式统一 [ ] 引用格式统一 [ ] 章节编号统一 逻辑性检查: [ ] 章节之间有逻辑递进 [ ] 段落之间有过渡 [ ] 论述连贯自然 [ ] 结论有数据支撑 ``` --- ### 阶段 6: 文件分类整理 (10-15 分钟) ```python def organize_outputs(review, project_name): """ 使用 file-classification-manager 整理输出文件 """ import file_classification_manager as fcm # 确保项目结构 fcm.ensure_project_structure(project_name) # 移动文件到正确位置 outputs = { 'review_md': f"projects/{project_name}/outputs/literature_review.md", 'review_docx': f"projects/{project_name}/outputs/literature_review.docx", 'summary_report': f"projects/{project_name}/outputs/summary_report.md", 'project_index': f"projects/{project_name}/outputs/project_index.md" } temp_files = { 'extracted_text': f"temp/{project_name}/intermediate/extracted_text.txt", 'technical_details': f"temp/{project_name}/intermediate/technical_details.json", 'analysis_scripts': f"temp/{project_name}/intermediate/analysis_scripts.py" } return { 'outputs': outputs, 'temp': temp_files } ``` **文件分类规则**: ``` Projects 目录 (永久输出): ✅ 文献综述最终版本 ✅ 任务总结报告 ✅ 项目索引文件 Temp 目录 (临时文件): ✅ PDF 提取脚本 ✅ 技术细节摘要 ✅ 中间处理文件 ``` --- ## Error Handling & Lessons Learned ### 错误 1: 文献检索不全面 **问题**: 只找到 4 篇文献，远低于要求的 10 篇 **原因**: - 搜索关键词过于狭窄 - 没有全面扫描文献库 - 文件名匹配策略不当 **解决方案**: ```python # 使用多关键词组合 keywords = ["SOFC", "solid oxide", "fuel cell", "engine", "combustion", "hybrid"] # 全面扫描整个文献库 results = scan_entire_library(library_path, keywords) # 模糊匹配而非精确匹配 matches = fuzzy_match(filename, keywords) ``` **学习收获**: `✅ 全面扫描 > 精确搜索` --- ### 错误 2: 参考文献信息编造 ⭐⭐⭐⭐⭐ (最严重) **问题**: 编造了大量期刊名称、卷号、页码、DOI 等信息 **严重性**: 学术不端，绝对不可接受 **原因**: - 只基于文件名推测文献信息 - 没有实际读取 PDF 验证信息 - 为了追求"完整性"而牺牲准确性 **解决方案**: ```python # 只引用能够从 PDF 验证的信息 metadata = extract_metadata_from_pdf(full_text) # 对于无法验证的信息，明确标注 if not metadata['journal']: metadata['journal'] = "待验证" if not metadata['doi']: metadata['doi'] = "待验证" # 宁可信息不完整，也不编造 ``` **学习收获**: `✅ 准确性 > 完整性` --- ### 错误 3: 未充分利用可用资源 ⭐⭐⭐⭐⭐ (最关键) **问题**: 可以访问完整 PDF，但只读取了第一页 **严重性**: 浪费资源，导致内容质量低下 **原因**: - 自我设限，认为"只能提取有限信息" - 没有尝试读取完整内容 - 过于保守，害怕出错 **用户的关键质疑**: > "你不是可以访问整个 pdf 文件吗" **解决方案**: ```python # 错误做法（只读第一页） text = reader.pages[0].extract_text() # 正确做法（读取全文） full_text = '' for i in range(len(reader.pages)): text = reader.pages[i].extract_text() if text: full_text += text + '\n' ``` **学习收获**: `✅ 充分利用资源 > 自我设限` --- ### 错误 4: 技术细节不够深入 **问题**: 技术分析过于表面，缺乏具体数据和参数 **原因**: - 没有读取完整 PDF 内容 - 无法提取具体技术数据 - 基于一般性知识进行推测 **解决方案**: ```python # 从完整 PDF 提取具体技术细节 details = extract_technical_details(full_text) # 提取效率、温度、功率、成本等具体数据 efficiency_data = re.findall(r'(\d+\.?\d*)\s*%', full_text) temperature_data = re.findall(r'(\d{2,3})\s*°C', full_text) power_data = re.findall(r'(\d+\.?\d*)\s*(kW|MW)', full_text) ``` **学习收获**: `✅ 具体数据 > 定性描述` --- ### 错误 5: 内容结构不合理 **问题**: 过度使用分点罗列，缺乏连贯的段落式叙述 **用户要求**: > "需要以段落的形式按照逻辑徐徐展开，不要分一些很简单的点" **解决方案**: ```python # 采用学术论文的标准结构 # 每个技术点都深入展开分析 # 建立清晰的逻辑脉络和过渡 def write_paragraph_style(analysis): """段落式叙述而非分点罗列""" paragraph = f""" {analysis['background']}...（背景介绍） {analysis['method']}...（方法描述） {analysis['results']}...（结果分析） {analysis['discussion']}...（深入讨论） """ return paragraph ``` **学习收获**: `✅ 段落式叙述 > 简单分点` --- ## Integration Guidelines ### 与 PDF Extract 技能集成 ```python # 使用 PDF Extract 技能提取文本 from pdf_extract import extract_pdf_text full_text = extract_pdf_text(pdf_path, extract_all_pages=True) ``` ### 与 Summarize Pro 技能集成 ```python # 使用 Summarize Pro 生成摘要 from summarize_pro import summarize summary = summarize(full_text, mode='technical_abstract') ``` ### 与 File Classification Manager 集成 ```python # 使用 File Classification Manager 整理输出 from file_classification_manager import classify_and_route_file output_path = classify_and_route_file('literature_review.md', project_context='sofc_ice') ``` ### 与 Zotero Integration 集成 ```python # 使用 Zotero Integration 获取文献元数据 from zotero_integration import get_zotero_items items = get_zotero_items(query='SOFC-ICE', limit=20) ``` --- ## Quality Metrics ### 准确性指标 - **文献验证率**: 100% (所有文献都必须验证存在) - **元数据准确率**: ≥95% (从 PDF 提取的元数据) - **引用准确率**: 100% (所有引用都有原文支撑) ### 完整性指标 - **文献数量**: ≥10 篇 (或按用户要求) - **字数**: ≥12,000 字 (或按用户要求) - **章节完整性**: 100% (背景、方法、结果、讨论、结论) ### 质量指标 - **技术细节丰富度**: ≥5 个具体数据点/篇文献 - **段落式叙述比例**: ≥80% (而非分点罗列) - **逻辑连贯性评分**: ≥4/5 分 ### 时效性指标 - **检索时间**: 15-30 分钟 - **验证时间**: 30-60 分钟 - **提取时间**: 60-90 分钟 - **撰写时间**: 90-120 分钟 - **检查时间**: 15-30 分钟 - **整理时间**: 10-15 分钟 - **总时间**: 约 220-360 分钟 (4-6 小时) --- ## Examples ### 示例 1: 基本使用 ```python from academic_literature_review import LiteratureReview # 创建综述任务 review = LiteratureReview( topic="SOFC-ICE 混合系统", keywords=["SOFC", "internal combustion engine", "hybrid", "marine"], library_path="C:/Users/Baka/Zotero/storage/", min_papers=10, min_words=12000 ) # 执行综述 result = review.execute() # 输出结果 print(f"完成文献综述：{result['word_count']}字，{result['paper_count']}篇文献") ``` ### 示例 2: 质量检查 ```python # 执行质量检查 check_report = review.quality_check() if check_report['accuracy']['passed']: print("✅ 准确性检查通过") else: print(f"❌ 准确性问题：{check_report['accuracy']['issues']}") if check_report['completeness']['passed']: print("✅ 完整性检查通过") else: print(f"❌ 完整性问题：{check_report['completeness']['issues']}") ``` ### 示例 3: 文件整理 ```python # 整理输出文件 organized_files = review.organize_outputs(project_name="sofc_ice_review") print("永久输出:") for file in organized_files['outputs']: print(f" - {file}") print("临时文件:") for file in organized_files['temp']: print(f" - {file}") ``` --- ## Version History ### v2.0.0 (2026-04-04 20:25) - Zotero 深度集成版 - **技能重命名**: Academic Literature Review → Zotero Literature Review - **深度 Zotero 集成**: 直接访问 Zotero 本地文献库 - **文献管理专业化**: 支持 Zotero 集合、标签、分类体系 - **精准文献定位**: 利用 Zotero 高级搜索和标签系统 - **知识组织可视化**: 基于 Zotero 数据生成文献图谱 ### v1.1.0 (2026-04-04 20:20) - **增加用户交互环节** - 新增阶段 0: 任务需求确认 - 完善质量检查清单 - 增加任务确认单模板 - 优化工作流程指令 ### v1.0.0 (2026-04-04) - **初始版本** - 基于 SOFC-ICE 文献综述任务的经验教训 - 包含完整的 6 阶段工作流程 - 集成 file-classification-manager 技能 - 强调准确性原则和完整 PDF 阅读 --- ## Task Delivery & User Feedback (任务交付与用户反馈) ### 交付清单 ```markdown ## 📦 文献综述任务交付 **任务 ID**: ALR-20260404-001 **完成时间**: 2026-04-04 20:30 **状态**: ✅ 已完成 ### 交付文档 | 文档 | 位置 | 字数 | 状态 | |------|------|------|------| | 文献综述 (Word) | projects/{project}/outputs/review.docx | ~18,500 | ✅ | | 文献综述 (Markdown) | projects/{project}/outputs/review.md | ~18,500 | ✅ | | 任务总结报告 | projects/{project}/outputs/summary.md | ~7,500 | ✅ | | 项目索引 | projects/{project}/outputs/index.md | - | ✅ | ### 质量检查结果 | 检查项 | 结果 | 备注 | |--------|------|------| | 准确性 | ✅ 通过 | 所有文献已验证 | | 完整性 | ✅ 通过 | 10 篇文献，18,500 字 | | 一致性 | ✅ 通过 | 术语、单位、格式统一 | | 逻辑性 | ✅ 通过 | 论述连贯，过渡自然 | ### 核心文献 (10 篇) | 编号 | 作者 | 年份 | 期刊 | 验证状态 | |------|------|------|------|----------| | 1 | Park & Choi | 2025 | Energy | ✅ 已验证 | | 2 | Elkafas et al. | 2024 | Energy | ✅ 已验证 | | ... | ... | ... | ... | ... | ### 文件分类 - **永久输出**: projects/{project}/outputs/ - **临时文件**: temp/{project}/intermediate/ --- **请查阅交付文档，如有任何修改意见或补充要求，请随时告知！** ``` ### 用户反馈收集 ```python def collect_user_feedback(delivery): """ 收集用户对文献综述的反馈 """ feedback_questions = [ "文献数量是否满足要求？", "字数是否达到预期？", "内容深度是否足够？", "技术细节是否准确？", "逻辑结构是否清晰？", "格式是否符合要求？", "整体满意度如何？（1-5 分）", "有哪些需要改进的地方？", "是否有遗漏的重要文献？" ] feedback = ask_user_questions(feedback_questions) # 记录反馈 log_feedback(feedback) # 根据反馈决定是否需要修改 if feedback['needs_revision']: return plan_revision(feedback) else: return complete_task() ``` ### 持续改进 ``` 每次任务完成后： 1. 收集用户反馈 2. 记录任务执行中的问题和解决方案 3. 更新技能文档（如发现问题或改进点） 4. 优化工作流程 5. 更新质量检查清单 ``` --- ## Author & License **Author**: OpenClaw Assistant (虎子) **Created**: 2026-04-04 **Updated**: 2026-04-04 20:25 (v2.0.0 - Zotero 深度集成版) **License**: MIT **Source**: Based on real project experience (SOFC-ICE literature review task) **Integration**: Zotero API + Zotero Local Storage + Zotero Tag System --- ## Appendix: Quick Reference Card ### 核心原则速查 ``` ✅ 准确性 > 完整性 ✅ 已验证信息 > 推测信息 ✅ 充分利用资源 > 自我设限 ✅ 深度分析 > 表面描述 ✅ 标准化流程 > 临时发挥 ``` ### 工作流程速查 ``` 1. 全面检索 (15-30min) → 2. 验证阅读 (30-60min) → 3. 提取细节 (60-90min) → 4. 深度撰写 (90-120min) → 5. 质量检查 (15-30min) → 6. 文件整理 (10-15min) ``` ### 质量检查速查 ``` [ ] 所有文献都真实存在 [ ] 所有元数据都从 PDF 提取 [ ] 所有技术数据都有原文支撑 [ ] 文献数量 ≥ 10 篇 [ ] 字数 ≥ 12,000 字 [ ] 采用段落式叙述 [ ] 文件分类整理完成 ```


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