Topic Synthesis
Zweck
Eine Topic Synthesis durch eine dreistufige automatisierte Pipeline erstellen, die eine systematische Analyse und Synthese einer Gruppe verwandter Artikel durchführt.
Entsprechend dem Topic-Erstellungsablauf im Synthesis Workbench bietet dieser Workflow eine End-to-End-Verarbeitung vom Topic-Seed bis zu einem vollständigen Analysebericht.
Anwendungsfälle
- Eine umfassende Themenanalyse um eine Forschungsrichtung erstellen
- Automatisch eine Taxonomie, Kernbehauptungen, Zeitleiste und zukünftige Richtungen aufbauen
- Einen strukturierten Syntheseanalysebericht erstellen
Eingabebedingungen
| Bedingungstyp | Beschreibung |
|---|---|
| Eingabeeinheit | Workflow (es müssen keine Einträge ausgewählt werden) |
| Auslösemethode | Über das Dashboard ausführen oder im Synthesis Workbench ausgelöst werden |
Ausführungsablauf
Dieser Workflow besteht aus 3 nacheinander ausgeführten Skills, die automatisch ineinander übergehen:
1. create-topic-synthesis-prepare
└── Topic-Seed empfangen
└── Topic-Intent erstellen
└── Paper-Workset aufbauen
└── Analysekontext vorbereiten
2. topic-synthesis-core-enrichment
└── Kernanreicherung
└── Taxonomie schreiben (Klassifikationssystem)
└── Zeitleiste erstellen
└── Behauptungen extrahieren
└── Zukünftige Richtungen analysieren
└── Review-Gliederung erstellen
└── Wissensgraph-Vervollständigung
3. topic-synthesis-finalize
└── Abdeckungsbestimmung
└── Externe Kontextzusammenfassung erstellen
└── Kuratierungsvorschläge
└── Finale Analysezusammenfassung erstellen
Ausgaben
Nach Abschluss der Ausführung werden die Topic-Synthesis-Ergebnisse in den persistenten Speicher des Synthesis-Systems geschrieben und in den Topic- und Graph-Ansichten des Synthesis Workbench widerspiegelt.
Spezifische Ausgaben umfassen:
- Topic-Metadaten: Name, Beschreibung, Erstellungszeit
- Taxonomie: Hierarchisches Themenklassifikationssystem
- Zeitleisten-Ereignisse: Wichtige Ereignisse chronologisch geordnet
- Behauptungen: Extrahierte Kernbehauptungen und ihre Belege
- Vergleiche: Mehrdimensionale Vergleichsanalyse
- Zukünftige Richtungen: Vorschläge für zukünftige Forschungsrichtungen
- Abdeckung: Literaturabdeckungsanalyse
- Bericht: Syntheseanalysebericht









Parameter
| Parameter | Typ | Beschreibung | Standard |
|---|---|---|---|
topicSeed | string | Topic-Seed, der das zu erstellende Thema beschreibt | — |
language | string | Ausgabesprache | auto |
Beschreibung von language
auto: Automatisch erkennen (verwendet normalerweise die Plugin-UI-Sprache)zh-CN: Chinesischen-US: Englisch
Abhängigkeiten
- Backend: ACP-Backend
- Synthesis-System: Der Synthesis Workbench muss initialisiert sein
- Bibliothekspaper: Es wird empfohlen, bereits eine ausreichende Anzahl verwandter Artikel in der Bibliothek zu haben
Vor dem Erstellen eines Topics wird empfohlen:
- Sicherzustellen, dass alle verwandten Artikel durch Literature Analysis verarbeitet wurden
- Sicherzustellen, dass verwandte Artikel durch Tag Regulator verarbeitet wurden
- Advance Matching (erweiterte Zitationsabgleich-Deduplizierung) auf der Indexseite des Synthesis Workbench auszuführen
- Alle Genehmigungselemente auf der Review-Seite zu bearbeiten (nicht vergessen, ausstehende Entscheidungen zu „Anwenden")
Genaue Zitationsgraphbeziehungen beeinflussen direkt die Qualität der Paper-Important-Berechnung in der Topic Synthesis (PageRank, Frontier-Score usw.) und verbessern dadurch die Gesamtqualität der Topic-Übersicht.
Geschätzte Dauer
| Topic-Größe | Geschätzte Zeit |
|---|---|
| Kleines Topic (≤10 Artikel) | 8-12 Minuten |
| Mittleres Topic (10-30 Artikel) | 12-18 Minuten |
| Großes Topic (30+ Artikel) | 18-25 Minuten |
Wenn es viele Artikel gibt, wird empfohlen, stattdessen die Aktualisierungsfunktion für inkrementelle Iteration zu verwenden.
Modell-Empfehlung
🔴 Modelle mit starkem Textverständnis + langem Kontext werden empfohlen. Topic Synthesis erfordert eine umfassende Analyse einer großen Anzahl von Artikel-Zusammenfassungen, Zitationsbeziehungen, Tags und Konzeptwissen, was eine rechenintensive Aufgabe darstellt. Wenn das Backend Subagent-Delegation unterstützt, kann die mehrstufige Pipeline effizienter ausgeführt werden.
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