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Le prompt qui vérifie d'abord la source est sélectionné par défaut. Vous pouvez passer à une commande directe ou télécharger une copie locale.
Lisez SKILL.md et les fichiers associés affichés par SkillsMP avant de décider de l'installer.
Installer avec Codex ou Claude Copiez ce prompt, collez-le dans Codex, Claude ou un autre assistant, puis laissez-le vérifier la page du skill et l'installer pour vous.
Une commande directe contourne le prompt de vérification. Examinez la source avant de l'exécuter.
npx skills add https://github.com/meishiwhy/Literature-Mind --skill litmind-reviewLa commande reste sur une seule ligne. Faites défiler horizontalement pour la vérifier avant de la copier.
Vous préférez une copie locale ? Téléchargez les fichiers actuellement disponibles dans SkillsMP.
Basé sur la classification professionnelle SOC
Affichage de SKILL.md
| 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")