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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。
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。
unisound-llm unisound-llm 来源
未分类 clawhub v1.0.0 1 版本 100000 Key: 需要
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概述

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:

python3 scripts/run.py --input input.json --output output.json --appkey YOUR_KEY

最小输入示例


{
  "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:

{
  "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 / MDkey: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 STRINGtxt/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。

版本历史

共 1 个版本

  • v1.0.0 当前
    2026-05-21 14:39 安全 安全

安全检测

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腾讯云安全 (Sanbu)

安全,无风险
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