Literature Analysis

Objectif

Générer des résumés de littérature, des listes de références et des rapports d'analyse de citation à partir de pièces jointes PDF ou Markdown.

Literature Analysis est la pierre angulaire de la gestion littéraire agentique — chaque article ingéré devrait être traité par ce workflow. Il établit une base de connaissances structurée pour chaque article, et toutes les fonctionnalités avancées telles que les graphes de citation et la Topic Synthesis dépendent des sorties de ce workflow.

Ce workflow appelle la compétence literature-analysis sur le backend Skill-Runner pour effectuer une analyse structurée des articles académiques.

Bonnes Pratiques

• Extraire le Markdown d'abord : Avant d'exécuter Literature Analysis, il est recommandé d'utiliser MinerU pour convertir d'abord le PDF en Markdown. Le Markdown original améliore significativement la compréhension par l'IA de la structure de l'article.
• Initialiser le vocabulaire de balises d'abord : Il est recommandé d'exécuter Tag Bootstrapper pour initialiser un vocabulaire de balises contrôlé avant votre première Literature Analysis. Cela permet à la régulation automatique des balises dans le pipeline d'analyse d'atteindre une efficacité maximale.

Cas d'Usage

• Obtenir rapidement un résumé du contenu clé lors de la lecture d'un nouvel article
• Collecter la liste complète des références d'un article
• Analyser le contexte de citation et l'intention de citation d'un article

Contraintes d'Entrée

Type de Contrainte	Description
Unité d'Entrée	Pièce jointe
Types Acceptés	text/markdown, text/x-markdown, text/plain, application/pdf
Limite par parent	Au maximum 1 pièce jointe

Méthodes de Déclenchement

• Sélectionner directement une pièce jointe PDF ou Markdown
• Sélectionner la notice parente, et le plugin déploiera automatiquement sa première pièce jointe éligible

Flux d'Exécution

1. Construire la Requête
   └── Téléverser le fichier source vers Skill-Runner
       └── Invoquer skill_id: "literature-analysis"

2. Traitement Skill-Runner
   └── Analyser le contenu du document
       └── Générer trois sorties :
           ├── digest.md          (Résumé Littéraire)
           ├── references.json    (Liste de Références)
           └── citation_analysis.json (Analyse de Citation)

3. Renvoyer les Résultats
   └── Télécharger le bundle (zip)
       └── Contient result.json et artifacts/

Mode d'Exécution

Entièrement automatique, aucune intervention utilisateur requise. Soumettez et attendez la fin.

Configuration d'Exécution

• execution.mode: auto — Exécution automatique, aucune intervention utilisateur requise
• skillrunner_mode: auto — Mode non interactif

Durée Estimée

Scénario	Durée Estimée
Format de référence standard	6-10 minutes
Format de référence non standard	12-18 minutes

La durée dépend principalement de la standardisation du format des références — plus le format est normalisé (par exemple, citations de ScienceDirect, IEEE et autres revues mainstream), plus l'analyse par l'IA sera rapide. La longueur de l'article a un impact relativement mineur.

Sorties

Une fois l'exécution terminée, 3 Notes Zotero sont créées sous la notice parente :

1. Note Résumé

• Type : data-zs-note-kind="digest"
• Contenu : Résumé littéraire rendu en HTML couvrant le contexte de recherche, les méthodes, les résultats et les conclusions
• Stratégie de mise à jour : Chaque exécution met à jour la note portant le même nom (écrase si elle existe déjà)

À Propos du Contenu des Notes

Le contenu affiché dans la note est rendu à partir des données du backend. Modifier directement le contenu de la note dans Zotero ne changera pas les données réelles du backend. Pour modifier les résultats d'analyse, utilisez la fonction Export/Import Notes pour exporter, modifier puis réimporter.

2. Note Références

• Type : data-zs-note-kind="references"
• Contenu : Table HTML des références (#, Année, Titre, Auteurs, Source, Localisation)
• Stratégie de mise à jour : Chaque exécution met à jour la note portant le même nom

3. Note Analyse de Citation

• Type : data-zs-note-kind="citation-analysis"
• Contenu : Rapport d'analyse de citation incluant le contexte de citation et la classification de l'intention de citation
• Stratégie de mise à jour : Chaque exécution met à jour la note portant le même nom

Paramètres

Paramètre	Type	Description	Défaut
language	string	Langue de sortie	zh-CN
auto_tag_regulator	boolean	S'il faut automatiquement enchaîner Tag Regulator après l'analyse littéraire. Activation recommandée	true
auto_tag_infer_tag	boolean	Lors de l'enchaînement de la régulation de balises, s'il faut laisser l'IA inférer de nouvelles balises (visible uniquement quand auto_tag_regulator est activé)	true

Valeurs disponibles pour language : zh-CN, en-US, ja-JP, ko-KR, de-DE, fr-FR, es-ES, ru-RU. Une saisie personnalisée est également prise en charge.

Recommandation de Modèle

🔴 Des modèles avec une forte compréhension du texte sont recommandés. Si le backend prend en charge la délégation à des sous-agents (par exemple, Claude Code, Codex), le résumé, les références et l'analyse de citation peuvent être traités en parallèle, réduisant significativement le temps total.

Dépendances

• Backend : Service Skill-Runner
• Configuration du Backend : Configurer un backend de type Skill-Runner dans le Gestionnaire de Backends
• Compétence : La compétence literature-analysis doit être déployée sur le Skill-Runner

Workflows Associés

• Tag Bootstrapper — Initialiser un vocabulaire de balises contrôlé avant votre première analyse
• MinerU — Convertir d'abord le PDF en Markdown pour une qualité d'analyse optimale
• Interactive Literature Explainer — Dialoguer avec l'IA pour une compréhension approfondie de la littérature
• Export/Import Notes — Exporter les artefacts d'analyse pour édition, ou migrer entre instances Zotero
• Tag Regulator — Exécuter la régulation de balises indépendamment (Literature Analysis peut s'enchaîner automatiquement)