SuperAPI AI 工具集

lit-synthesis

智能体与模型

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更新于 10-16 01:34

技能介绍

用途:lit-synthesis 帮助研究者从一批论文走向对某一领域的深入理解,是文献检索(lit-search)与写作(argument-builder)之间的分析桥梁,适用于质性、量化与混合方法研究。

主要能力:分阶段推进——语料审计、深度阅读、理论映射、主题聚类、争论识别、领域综合。输出 reading-notes/ 逐篇笔记与 field-synthesis.md(含理论图谱、主题聚类、争论地图等章节),并给出可供 argument-builder 使用的交接建议。

使用方式:Phase 1 支持两种阅读模式。Zotero 模式通过 MCP 访问已标注文献,配合 zotero(元数据、集合、注释)与 zotero-rag(语义检索)技能;Docling 模式将 PDF 转为 Markdown,需先安装:pip install docling,并可调用 /reading-agent 生成结构化笔记,批量时运行 scripts/pdf-to-md.sh。笔记 frontmatter 必须含至少一个唯一标识(openalex_id、doi 或 zotero_key)。修改输出前用 git 提交当前状态,不创建 -v2、-final 等副本。

限制:资料未提供具体收费、价格与效果数据;模型选择(如 Opus、Haiku、Sonnet)为资料中的建议,实际可用性取决于环境配置。Zotero 模式需先完成 MCP 配置,Docling 模式需安装依赖。