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Standardmäßig ist der Prompt ausgewählt, der zuerst die Quelle prüft. Sie können zu einem direkten Befehl wechseln oder eine lokale Kopie herunterladen.
Lesen Sie SKILL.md und alle von SkillsMP angezeigten Begleitdateien, bevor Sie sich für eine Installation entscheiden.
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.
Ein direkter Befehl überspringt den Prüf-Prompt. Prüfen Sie die Quelle, bevor Sie ihn ausführen.
npx skills add https://github.com/meishiwhy/Literature-Mind --skill litmind-reviewDer Befehl bleibt in einer Zeile. Scrollen Sie horizontal, um ihn vor dem Kopieren vollständig zu prüfen.
Sie bevorzugen eine lokale Kopie? Laden Sie die Dateien herunter, die SkillsMP derzeit vorliegen.
SKILL.md wird angezeigt
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
| name | litmind-review |
| description | LitMind Review Generator — 基于科研知识库的综述生成系统 |
输入研究主题，自动检索知识库相关文献，分析研究趋势、主题聚类、共识与争议，生成结构化综述框架和带引用的综述草稿。
from litmind_knowledge.service import KnowledgeBase
from litmind_evidence import EvidenceFinderService
from litmind_review import ReviewGeneratorService, ReviewInput
from litmind_analyzer.providers import AnthropicProvider
kb = KnowledgeBase()
provider = AnthropicProvider()
ev = EvidenceFinderService(kb=kb, llm_provider=provider)
service = ReviewGeneratorService(kb=kb, evidence_service=ev, llm_provider=provider)
result = service.generate_review(ReviewInput(topic="Flatfoot Biomechanics"))
print("Themes:", len(result.researchThemes))
print("Draft:", len(result.reviewDraft), "chars")
from litmind_knowledge.service import KnowledgeBase
from litmind_evidence import EvidenceFinderService
from litmind_review import ReviewGeneratorService, ReviewInput
from litmind_analyzer.providers import AnthropicProvider
kb = KnowledgeBase()
provider = AnthropicProvider()
ev = EvidenceFinderService(kb=kb, llm_provider=provider)
service = ReviewGeneratorService(kb=kb, evidence_service=ev, llm_provider=provider)
result = service.generate_review(ReviewInput(topic="Flatfoot Biomechanics"))
print(f"Themes: {len(result.researchThemes)}")
print(f"Draft: {len(result.reviewDraft)} chars")