Analisi della letteratura

Scopo

Generare riassunti della letteratura, elenchi di riferimenti e rapporti di analisi delle citazioni da allegati PDF o Markdown.

L'Analisi della letteratura è la pietra angolare della gestione della letteratura con agenti — ogni articolo acquisito dovrebbe essere elaborato tramite questo Workflow. Stabilisce una base di conoscenza strutturata per ogni articolo e tutte le funzionalità avanzate come i grafi delle citazioni e la Sintesi degli argomenti dipendono dagli output di questo Workflow.

Questo Workflow chiama la skill literature-analysis sul backend Skill-Runner per eseguire un'analisi strutturata degli articoli accademici.

Migliori pratiche

• Estrai prima il Markdown: Prima di eseguire l'Analisi della letteratura, si consiglia di usare MinerU per convertire prima il PDF in Markdown. Il Markdown originale migliora significativamente la comprensione della struttura dell'articolo da parte dell'AI.
• Inizializza prima il vocabolario dei tag: Si consiglia di eseguire il Bootstrapper dei tag per inizializzare un vocabolario controllato di tag prima della tua prima Analisi della letteratura. Questo permette alla regolazione automatica dei tag nella pipeline di analisi di raggiungere la massima efficacia.

Casi d'uso

• Ottenere rapidamente un riassunto dei contenuti chiave quando si legge un nuovo articolo
• Raccogliere l'elenco completo dei riferimenti di un articolo
• Analizzare il contesto delle citazioni e le intenzioni di citazione di un articolo

Vincoli di input

Tipo di vincolo	Descrizione
Unità di input	Allegato
Tipi accettati	text/markdown, text/x-markdown, text/plain, application/pdf
Limite per elemento padre	Al massimo 1 allegato

Metodi di attivazione

• Selezionare direttamente un allegato PDF o Markdown
• Selezionare l'elemento padre e il plugin espanderà automaticamente il primo allegato idoneo

Flusso di esecuzione

1. Costruisci la richiesta
   └── Carica il file sorgente su Skill-Runner
       └── Invoca skill_id: "literature-analysis"

2. Elaborazione di Skill-Runner
   └── Analizza il contenuto del documento
       └── Genera tre output:
           ├── digest.md          (Riassunto della letteratura)
           ├── references.json    (Elenco dei riferimenti)
           └── citation_analysis.json (Analisi delle citazioni)

3. Restituisci i risultati
   └── Scarica il bundle (zip)
       └── Contiene result.json e artifacts/

Modalità di esecuzione

Completamente automatico, non richiede intervento dell'utente. Basta inviare e attendere il completamento.

Configurazione dell'esecuzione

• execution.mode: auto — Esecuzione automatica, non richiede intervento dell'utente
• skillrunner_mode: auto — Modalità non interattiva

Durata stimata

Scenario	Tempo stimato
Formato dei riferimenti standard	6-10 minuti
Formato dei riferimenti non standard	12-18 minuti

La durata dipende principalmente dal fatto che il formato dei riferimenti sia standard — più il formato è standardizzato (es. citazioni da ScienceDirect, IEEE e altre riviste principali), più rapida sarà l'analisi dell'AI. La lunghezza dell'articolo ha un impatto relativamente minore.

Output

Dopo il completamento dell'esecuzione, vengono create 3 note di Zotero sotto l'elemento padre:

1. Nota del riassunto

• Tipo: data-zs-note-kind="digest"
• Contenuto: Riassunto della letteratura renderizzato in HTML che copre il contesto della ricerca, i metodi, i risultati e le conclusioni
• Strategia di aggiornamento: Ogni esecuzione aggiorna la nota con lo stesso nome (sovrascrive se esiste già)

Informazioni sul contenuto della nota

Il contenuto visualizzato nella nota è renderizzato dai dati del backend. Modificare direttamente il contenuto della nota in Zotero non cambierà i dati effettivi del backend. Per modificare i risultati dell'analisi, usa la funzionalità Esporta/Importa note per esportare, modificare e poi reimportare.

2. Nota dei riferimenti

• Tipo: data-zs-note-kind="references"
• Contenuto: Tabella HTML dei riferimenti (#, Anno, Titolo, Autori, Fonte, Localizzatore)
• Strategia di aggiornamento: Ogni esecuzione aggiorna la nota con lo stesso nome

3. Nota dell'analisi delle citazioni

• Tipo: data-zs-note-kind="citation-analysis"
• Contenuto: Rapporto di analisi delle citazioni che include il contesto delle citazioni e la classificazione delle intenzioni di citazione
• Strategia di aggiornamento: Ogni esecuzione aggiorna la nota con lo stesso nome

Parametri

Parametro	Tipo	Descrizione	Predefinito
language	string	Lingua di output	zh-CN
auto_tag_regulator	boolean	Se attivare automaticamente il Regolatore dei tag a cascata dopo l'analisi della letteratura. Si consiglia di abilitarlo	true
auto_tag_infer_tag	boolean	Quando si attiva la regolazione dei tag a cascata, se lasciare che l'AI inferisca nuovi tag (visibile solo quando auto_tag_regulator è abilitato)	true

Valori disponibili per language: zh-CN, en-US, ja-JP, ko-KR, de-DE, fr-FR, es-ES, ru-RU. È supportato anche l'inserimento personalizzato.

Raccomandazioni sul modello

🔴 Si raccomandano modelli con forte comprensione del testo. Se il backend supporta la delega di sotto-agent (es. Claude Code, Codex), il riassunto, i riferimenti e l'analisi delle citazioni possono essere elaborati in parallelo, riducendo significativamente il tempo totale.

Dipendenze

• Backend: Servizio Skill-Runner
• Configurazione del backend: Configurare un backend di tipo Skill-Runner nel Backend Manager
• Skill: La skill literature-analysis deve essere distribuita sul Skill-Runner

Workflow correlati

• Bootstrapper dei tag — Inizializza un vocabolario controllato di tag prima della tua prima analisi
• MinerU — Converti prima il PDF in Markdown per la miglior qualità di analisi
• Spiegatore interattivo della letteratura — Dialogo con l'AI per una comprensione approfondita della letteratura
• Esporta/Importa note — Esporta gli artifact di analisi per la modifica o la migrazione tra istanze di Zotero
• Regolatore dei tag — Esegui la regolazione dei tag in modo indipendente (l'Analisi della letteratura può attivarla automaticamente a cascata)