Интерактивный пояснитель литературы
Назначение
Ведите многократный диалог с ИИ для глубокого понимания содержимого литературы. Поддерживает свободные вопросы и ответы, основанные на контексте литературы, и автоматически генерирует структурированные конспекты после завершения диалога.
Ответы ИИ должны проходить через шлюз верификации. Ответы с неопределённостью явно помечаются, так что вы можете уверенно обсуждать детали статьи с ИИ.
Сценарии использования
- Встреча с концепциями или терминами, которые вы не понимаете, во время чтения статьи
- Желание глубже погрузиться в конкретную часть статьи (методы, эксперименты, выводы)
- Работа с ИИ для отслеживания рассуждений и вклада статьи
Ограничения ввода
| Тип ограничения | Описание |
|---|---|
| Единица ввода | Вложение |
| Принимаемые типы | text/markdown, text/x-markdown, text/plain, application/pdf |
| Лимит на родителя | Максимум 1 вложение |
Способы запуска
- Прямой выбор вложения PDF или Markdown
- Выбор родительского элемента, и плагин автоматически раскроет его первое подходящее вложение
Поток выполнения
1. Создание запроса
└── Загрузка исходного файла в Skill-Runner
└── Вызов skill_id: "literature-explainer"
2. Обработка Skill-Runner
└── Запуск интерактивного режима
└── Открытие панели чата Панели мониторинга
3. Взаимодействие с пользователем
└── Общение с ИИ в Панели мониторинга задач
└── Отправка сообщений, просмотр ответов
4. Завершение диалога
└── Пользователь вручную закрывает или отменяет
└── Генерация результатов диалога
Поток взаимодействия
- После начала Workflow Панель мониторинга задач автоматически открывает панель чата
- Введите вопросы или инструкции в поле ввода чата
- Ответы ИИ отображаются в реальном времени на панели
- Диалог может продолжаться до тех пор, пока пользователь не решит завершить его
- Закрытие панели запускает обработку результатов
Оценочная продолжительность
Зависит от количества оборотов диалога. Загрузка литературы и инициализация занимают приблизительно 1-2 минуты, после чего диалог продолжается в реальном времени.
Рекомендации по модели
🟡 Рекомендуются модели с возможностью веб-поиска. Пояснитель литературы имеет встроенный механизм верификации доказательств — если модель может искать в вебе для верификации цитирований и фактов в статье, качество верификации значительно улучшается. Когда веб-доступ недоступен, функция верификации сильно ограничена, но рассуждение и вопросы и ответы на основе содержимого литературы всё ещё возможны.
Выходы
После завершения выполнения 1 конспект (Заметка диалога) создаётся под родительским элементом:
- Тип:
data-zs-note-kind="conversation" - Содержимое: История вопросов и ответов (формат HTML), может храниться как конспект
- Стратегия обновления: Каждый запуск создаёт новую заметку диалога (а не перезаписывает)

Параметры
| Параметр | Тип | Описание | По умолчанию |
|---|---|---|---|
language | string | Язык диалога | zh-CN |
Доступные значения: zh-CN, en-US, ja-JP, ko-KR, de-DE, fr-FR, es-ES, ru-RU. Также поддерживается пользовательский ввод.
Зависимости
- Бэкенд: Сервис Skill-Runner
- Конфигурация бэкенда: Настройте бэкенд типа Skill-Runner в Менеджере бэкендов
- Навык: Навык
literature-explainerдолжен быть развёрнут на Skill-Runner
Связанные Workflow
- Анализ литературы — Автоматическая генерация дайджестов литературы (рекомендуется запустить сначала)
- Глубокое чтение — Генерация структурированного представления глубокого чтения