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LitMind Paper Analyzer — 将论文全文转为结构化科研知识 (PaperAnalysis)
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
| name | litmind-analyzer |
| description | LitMind Paper Analyzer — 将论文全文转为结构化科研知识 (PaperAnalysis) |
将 Paper Parser 输出的 PaperContent（论文全文）通过 LLM 分析，提取为结构化 PaperAnalysis。
不做自由文本摘要。 重点是知识提取：研究问题、方法、变量、统计、发现、声明、局限、未来方向、深度数值提取。
接收 PaperContent JSON（来自 /litmind-parser 的输出）。
调 LLM 提取结构化知识。支持：
Pydantic schema 验证 + 字段完整性补全。
统一 PaperAnalysis JSON（含可选的 deepExtraction 深度提取数据）。
除摘要级知识外，analyzer 还会从 Results/Methods 中提取细粒度数值数据：
{"condition": "Flatfoot + CS shoe", "metric": "Ankle eversion ROM", "value": 12.3, "unit": "deg", "statistics": "p=0.003"}"Drop height: 45cm", "Sampling rate: 1000Hz"{
"paperId": "KP33THHS",
"researchQuestion": "Does landing height affect GRF?",
"studyDesign": "Experimental Study",
"participants": {
"sampleSize": 20,
"groups": ["Flat", "Normal"],
"population": "Healthy males"
},
"methods": ["3D motion capture", "Force plate", "EMG"],
"statistics": ["Repeated measures ANOVA"],
"mainFindings": ["Flat feet had greater peak GRF"],
"claims": [
{"statement": "Flat feet increase GRF", "evidenceSource": "Results"}
]
}
# CLI
litmind-analyze paper_parsed.json -o analysis.json
# 指定 provider
litmind-analyze paper.json --provider openai --model gpt-4o
# 批量
litmind-analyze batch ./parsed/ -o ./analyses/
ANTHROPIC_API_KEY — Claude providerOPENAI_API_KEY — OpenAI providerLITMIND_LOG_LEVEL — 日志级别 (DEBUG/INFO/WARNING/ERROR, 默认 WARNING)LitMind Discussion Generator — 基于证据的 Discussion 草稿生成
LitMind Evidence Finder — 科研证据检索与归纳系统
LitMind Knowledge Base — 存储、索引、检索、更新科研知识库
LitMind Paper Parser — 从 PDF 读取全文、清洗噪声、识别标准章节，输出结构化 PaperContent
LitMind Review Generator — 基于科研知识库的综述生成系统
LitMind Zotero Connector — 从 Zotero 本地数据库导出全部文献（期刊/学位论文/会议论文等）+ 独立PDF附件为统一 PaperMetadata 模型