Skill: unisound-llm/unisound-literature-analysis (version 1.0.0)

--- name: med-pharma-literature-analysis description: 药企医学事务管理研发文献分析。参考 Literature Review skill 的 evidence synthesis 部分，构建文献分析能力。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "📚" } } --- # 研发文献分析 概述 ---- 本 skill 对应：药企 / 医学事务管理 / 研发文献分析。 要求：文献分析能力。 来源核验 -------- - 匹配来源：Literature Review - 来源类型：公开 Agent Skill - 来源链接：https://agent-skills.md/skills/ovachiever/droid-tings/literature-review - 匹配结论：匹配。该 skill 明确覆盖文献筛选、证据综合、研究问题整理和引用核验。 参考部分 -------- 只参考 Literature Review skill 的 **evidence synthesis** 部分： - 研发主题匹配 - 文献信息结构化 - 关键发现提取 - 证据摘要 - 研究空白整理 不参考部分 ---------- - 不参考外部文献库实时检索 - 不参考学术资料生成 - 不参考临床试验数据统计 - 不扩展到个体化医疗建议 构建方式 -------- OpenClaw 中应构建为一个独立的分析型 skill： - 输入研发主题和文献列表 - 按主题或关键词筛选文献 - 输出文献分析 JSON 建议输入字段 ------------ - `topic`：研发主题 - `keywords`：关键词列表 - `literature`：文献列表 - `title` - `year` - `journal` - `study_type` - `abstract` - `conclusion` - `url` 建议输出字段 ------------ - `skill`：`研发文献分析` - `topic` - `matched_literature` - `evidence_summary` - `research_gaps` 医疗边界 -------- 本 skill 只做研发文献分析整理，不构成临床诊疗建议或药品推广结论。 快速开始 -------- 从本 skill 目录执行： ```bash python3 scripts/run.py --input input.json --output output.json --appkey YOUR_KEY ``` 最小输入示例 ------------ ```json { "topic": "EGFR 非小细胞肺癌", "keywords": ["EGFR", "NSCLC"], "literature": [ { "title": "EGFR targeted therapy in NSCLC", "year": 2024, "journal": "Example Journal", "study_type": "review", "abstract": "Review of EGFR targeted therapy.", "conclusion": "EGFR remains a key target in selected NSCLC patients.", "url": "https://example.org/article" } ] } ``` 输出约定 -------- 输出 UTF-8 JSON，采用统一格式： ```json { "skill": "技能名称", "status": "ok", "data": { /* 结构化数据 */ }, "text": "API 生成的 Markdown/自然语言内容，OpenClaw 直接渲染给用户" } ``` - `data`：本地预处理得到的结构化数据 - `text`：内部医疗大模型生成的自然语言解读/分析/提醒，Markdown 格式 支持的输入格式 -------------- 除 JSON 外，还支持以下格式（通过 `--input-type` 自动检测或手动指定）： | 格式 | 说明 | |------|------| | JSON | 默认，直接读取结构化输入 | | CSV / XLSX / XLS | 表格数据，按列头自动映射字段 | | TXT / MD | key:value 文本格式（支持中文/英文字段名） | | PDF / DOC / DOCX | 文档，提取文本后解析 | | PNG / JPG 等图片 | OCR 提取文本后解析 | 统一入口附加参数 ---------------- - `--input-type auto|pdf|doc|docx|xls|xlsx|csv|txt|json`：输入类型；默认 `auto`。 - `--sheet STRING`：读取 Excel 时指定 sheet（可选）。 - `--encoding STRING`：`txt/csv` 编码（默认：`utf-8`）。 - `--save-prepared`：保存预处理后的 JSON，便于调试。 - `--appkey STRING`：**必填**。内部医疗大模型鉴权 key，由用户在 OpenClaw 中调用时提供。本 skill 强制通过 API 进行语义级文献分析，无本地透传模式。 依赖 ---- ### 运行环境 - Python 3.7+ ### Python 第三方包（可选，按输入格式需要） | 包名 | 用途 | 必要条件 | |------|------|---------| | `openpyxl` | 读取 `.xlsx` 文件 | 输入为 xlsx 时必须 | | `pypdf` | 提取 PDF 文本 | 输入为 pdf 时必须 | ### 外部工具（可选，按输入格式需要） | 工具 | 用途 | 必要条件 | |------|------|---------| | LibreOffice (`soffice`) | 转换 `.doc` / `.xls` | 输入为 doc/xls 时必须 | | `pdftotext`（poppler-utils） | 提取 PDF 文本 | 输入为 pdf 且未安装 pypdf 时 | | `tesseract`（含 chi_sim+eng） | 图片 OCR | 输入为图片时必须 | > 仅使用 JSON 输入时，无需安装任何第三方包或外部工具。 模型配置 -------- 本 skill 执行时通过内部医疗大模型进行推理： - endpoint：`https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions` - model：`u1-insuremed` - 协议：OpenAI Chat Completions（兼容标准 /v1/chat/completions） - 鉴权：通过 `--appkey` 参数传入 Bearer token，由用户在 OpenClaw 中调用时提供 > 本 skill 强制走 API 推理，无本地透传模式。 > 强制通过 `--appkey` 调用内部医疗大模型进行推理，无本地兜底模式。


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