| name | summary_archiving |
| description | 读取文献文件夹（默认 note，递归含子文件夹）中的 docx，逐篇生成或更新文献总结表 paper_archiving.xlsx（每篇文献一行）。触发示例：「总结文献」「整理文献」「归档文献」「生成文献总结表」。 |
summary_archiving — 文献总结表
把文献文件夹里的 docx 逐篇读完，汇总成「每篇一行」的文献总结表 paper_archiving.xlsx。
参数与默认值
- 目标文件夹：用户指定，否则默认项目根目录下的
note\（递归）。
- 指定 docx：用户指定，否则处理文件夹中全部 docx。
- 输出文件名：用户指定，否则默认
paper_archiving.xlsx（生成在项目根目录）。
脚本
scripts/archiving.py（与本 SKILL.md 同级的 scripts 目录，用其绝对路径调用 python）。
流程
- 抽取待处理文献（结果写入工作文件，避免大体量输出）：
python <脚本绝对路径> extract --folder <目标文件夹> --out <输出.xlsx> --json-out _work\archiving_extract.json
stdout 打印摘要 {"existing_count","new_count","json_out"}；完整数据在 _work\archiving_extract.json：
{"existing":[...已收录...], "new":[{"filename","stem","text"},...]}。
new 为尚未收录的文献（已收录的自动忽略，实现增量更新去重）。
- 若
new_count 为 0 → 告知用户没有新文献需要添加，结束。
- 逐篇生成总结：用 Read 工具读取
_work\archiving_extract.json（文献多时分批读取 new），阅读每篇 text，按下方列模板生成一行。文字精简，能用关键词/短句就不写整句。
- 把所有行汇总为 JSON 数组写入临时文件
rows.json（UTF-8），每个元素含下列键。
- 写入表格：
python <脚本绝对路径> write --out <输出.xlsx> --data rows.json
脚本会追加写入（按文献名去重）、设置单元格自动换行、表头加粗、冻结首行。
- 向用户报告新增条数与表格路径，并删除临时
rows.json 与 _work\archiving_extract.json。
列模板（每行的 JSON 键，从左到右）
文献名：文件名（含或不含扩展名均可，去重以文件名为准）发表年份期刊摘要：研究背景（一句）／解决方案（一句）／创新点（一句）研究内容：研究问题（一句）／研究方法（关键词或短句）主要结果：分点短句，与数据分析方法一一对应，如「结果1：xxx，数据分析方法：xxx；结果2：…」研究思路：提出 xxx 问题，通过 xxx 实验/方法得到 xxx 结果，解决该问题（若未解决则写：引入 xxx 实验）
注意
- 自动跳过以
~$ 开头的 Word 临时文件。
- 文件名支持中英文混合与较长名称，按原样保留。
大批量处理模式（文献数 > 20 篇时推荐，在 /loop 下运行）
当 new_count 较大时，建议改用下列批量并行流程以大幅提速：
- 预提取文本：写小脚本读
_work/archiving_extract.json，将每篇 new[i].text 分别写入 _work/r/000.txt、001.txt……（每篇一个文件，文件头加 FILENAME: <原文件名> 一行）。
- 分批派发 agent：每批约 12 篇，每个 agent 独立读取一个 txt 文件，按列模板生成对应的
row JSON 后返回。
- 汇总写入：将各 agent 的返回值合并写入
_work/rows_bN.json，再执行 archiving.py write。为避免 Windows shell 引号问题，推荐将汇总数据写成临时脚本 _work/gen_bN.py，由 Python 直接 json.dump 输出 json 文件。
- Auto-Continue 检查点：每批派发前读取控制文件（
~/.claude/auto_continue/control.json）：
state == "RUN" → 继续派发；state == "PAUSE" → 保存当前批次索引到 CLAUDE.md，停止派发，等待下轮 /loop 自动恢复；- 文件缺失 / 解析失败 / 时间戳超过 40 分钟 → 视为 RUN。
- 增量去重：
archiving.py write 按文献名自动去重，每批写入后可安全中断并重启，不会产生重复行。
