Literature Analysis

目的

PDFまたはMarkdownの添付ファイルから文献ダイジェスト、参考文献リスト、引用分析レポートを生成します。

Literature Analysisはエージェント型文献管理の基盤です — 取り込んだすべての論文はこのWorkflowを実行すべきです。各論文に構造化された知識基盤を確立し、引用グラフやTopic Synthesisなどのすべての高度な機能はこのWorkflowの出力に依存します。

このWorkflowは、Skill-Runnerバックエンド上でliterature-analysisスキルを呼び出し、学術論文の構造化分析を実行します。

ベストプラクティス

先にMarkdownを抽出: Literature Analysisを実行する前に、MinerUを使用してPDFをMarkdownに変換することを推奨します。元のMarkdownは、論文構造のAI理解を大幅に向上させます。
先にタグ語彙を初期化: 最初のLiterature Analysisの前に、Tag Bootstrapperを実行して統制されたタグ語彙を初期化することを推奨します。これにより、分析パイプライン内の自動タグ正規化が最大の効果を発揮します。

ユースケース

新しい論文を読む際に、主要な内容の要約を素早く得る
論文の完全な参考文献リストを収集する
論文の引用コンテキストと引用意図を分析する

入力制約

制約タイプ	説明
入力ユニット	添付ファイル
受付タイプ	`text/markdown`、`text/x-markdown`、`text/plain`、`application/pdf`
親あたり上限	最大1つの添付ファイル

実行方法

PDFまたはMarkdownの添付ファイルを直接選択
親アイテムを選択すると、プラグインが自動的に最初の適合添付ファイルを展開

実行フロー

1. リクエスト構築
   └── ソースファイルをSkill-Runnerにアップロード
       └── skill_id: "literature-analysis"を呼び出し

2. Skill-Runner処理
   └── ドキュメント内容を解析
       └── 3つの出力を生成:
           ├── digest.md          （文献ダイジェスト）
           ├── references.json    （参考文献リスト）
           └── citation_analysis.json （引用分析）

3. 結果返却
   └── バンドル（zip）をダウンロード
       └── result.jsonとartifacts/を含む

実行モード

完全自動で、ユーザーの操作は不要です。送信して完了を待つだけです。

実行設定

execution.mode: auto — 自動実行、ユーザーの操作は不要
skillrunner_mode: auto — 非インタラクティブモード

推定所要時間

シナリオ	推定時間
標準的な参考文献フォーマット	6〜10分
非標準的な参考文献フォーマット	12〜18分

所要時間は主に参考文献フォーマットが標準化されているかに依存します — フォーマットが標準化されているほど（ScienceDirect、IEEEなどの主要ジャーナルからの引用）、AI解析が高速になります。論文の長さは比較的minorな影響しかありません。

出力

実行完了後、親アイテムの下に3つのZoteroノートが作成されます:

1. ダイジェストノート

タイプ: data-zs-note-kind="digest"
内容: 研究背景、方法、結果、結論を涵蓋するHTMLレンダリングされた文献ダイジェスト
更新戦略: 実行のたびに同じ名前のノートを更新（既存の場合は上書き）

Literature Analysisダイジェストノート

ノート内容について

ノートに表示される内容は、バックエンドデータからレンダリングされたものです。Zoteroでノートの内容を直接変更しても、実際のバックエンドデータは変更されません。分析結果を編集するには、Export/Import Notes機能を使用して、エクスポート→修正→再インポートを行ってください。

2. 参考文献ノート

タイプ: data-zs-note-kind="references"
内容: 参考文献HTMLテーブル（番号、年、タイトル、著者、出典、ロケーター）
更新戦略: 実行のたびに同じ名前のノートを更新

Literature Analysis参考文献ノート

3. 引用分析ノート

タイプ: data-zs-note-kind="citation-analysis"
内容: 引用コンテキストと引用意図分類を含む引用分析レポート
更新戦略: 実行のたびに同じ名前のノートを更新

Literature Analysis引用分析ノート

パラメータ

パラメータ	タイプ	説明	デフォルト
`language`	string	出力言語	`zh-CN`
`auto_tag_regulator`	boolean	文献分析後にTag Regulatorを自動的にカスケードするかどうか。有効化を推奨	`true`
`auto_tag_infer_tag`	boolean	タグ正規化をカスケードする際、AIに新しいタグの推論を許可するかどうか（`auto_tag_regulator`が有効な場合のみ表示）	`true`

languageの利用可能な値: zh-CN、en-US、ja-JP、ko-KR、de-DE、fr-FR、es-ES、ru-RU。カスタム入力も対応。

モデル推奨

🔴 テキスト理解力の高いモデルを推奨。バックエンドがサブエージェント委任（Claude Code、Codexなど）に対応している場合、ダイジェスト、参考文献リスト、引用分析を並列処理でき、総所要時間を大幅に短縮できます。

依存関係

バックエンド: Skill-Runnerサービス
バックエンド設定: バックエンドマネージャーでSkill-Runnerタイプのバックエンドを設定
スキル: literature-analysisスキルがSkill-Runner上にデプロイされている必要がある

目的​

ユースケース​

入力制約​

実行方法​

実行フロー​

実行モード​

実行設定​

推定所要時間​

出力​

1. ダイジェストノート​

2. 参考文献ノート​

3. 引用分析ノート​

パラメータ​

モデル推奨​

依存関係​

関連Workflow​

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