ワンクリックで
summary-archiving
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」。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
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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」。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
整理文献标签。读取文献文件夹(默认 note,递归含子文件夹)中的 docx,提取每篇文献的关键词,建立或更新关键词矩阵 keyword_summary.xlsx,并生成检索说明 searching_readme.md。触发示例:「整理文献标签」「给文献打标签」「文献分组」「提取关键词」。
回答我的问题。把用户的提问规范化、分解,按语义和关键词检索文献分组表 keyword_summary.xlsx 与文献总结表 paper_archiving.xlsx,整理出可回答该问题的文献名单并生成 docx,再在文献总结表中筛选呈现相关行。触发示例:「回答我的问题:XXX」「哪些文献讲了 XXX」「关于 XXX 的文献有哪些」。
文献总结主技能(意图路由)。当用户要处理、总结、归档文献,整理文献标签,或基于已整理的文献回答问题时使用。根据用户意图自动调度 summary_archiving、summary_grouping、summary_answering 三个子技能。触发示例:「帮我处理文献」「summary_note」「总结文献」「整理文献标签」「回答我的问题:XXX」。
SOC 職業分類に基づく
| 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」。 |
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。
note\(递归)。paper_archiving.xlsx(生成在项目根目录)。scripts/archiving.py(与本 SKILL.md 同级的 scripts 目录,用其绝对路径调用 python)。
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)。new_count 为 0 → 告知用户没有新文献需要添加,结束。_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。rows.json(UTF-8),每个元素含下列键。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。rows.json 与 _work\archiving_extract.json。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)~$ 开头的 Word 临时文件。/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:
_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)。row JSON 后返回。_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。~/.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;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。