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研究检索需要联网clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

pubmed-literature-search已发表文献检索

Agent Skill

pubmed-literature-search 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

7,320

周安装

299

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

2,344
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:pubmed-literature-search(已发表文献检索)
来源仓库:https://github.com/flash9107/pubmed-literature-search
安装命令:
openclaw skills install pubmed-literature-search
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install pubmed-literature-search

简介

临床医学顶刊文献检索与分析。当用户要求检索医学文献、查找临床研究论文、搜索特定疾病或治疗方法相关文献、或者需要基于PubMed数据库进行系统文献综述时使用。支持JCR分区筛选、影响因子排序和综合相关性排序。

SKILL.md

AIGC
ContentProducer
Minimax Agent AI
ContentPropagator
Minimax Agent AI
Label
AIGC
ProduceID
d0687d7718835bad5273d94957cb45ab
PropagateID
d0687d7718835bad5273d94957cb45ab
ReservedCode1
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ReservedCode2
304602210093143fc821eb73a3e432b7266a2d9a88bd074ee0f0421a3195e9a1c7a14ebdf2022100c66d747fe49345a76295f0d07c88a03b0aa09634beb3ff8850b035b0c30de595
description
临床医学顶刊文献检索与分析。当用户要求检索医学文献、查找临床研究论文、搜索特定疾病或治疗方法相关文献、或者需要基于PubMed数据库进行系统文献综述时使用。支持JCR分区筛选、影响因子排序和综合相关性排序。
name
pubmed-literature-search

PubMed临床医学顶刊文献检索与分析系统

概述

本技能提供完整的临床医学文献检索服务,基于PubMed数据库,结合JCR期刊分区数据进行智能筛选和排序,帮助用户快速定位高质量医学文献。

工作流程

第一步:需求分析与检索词拆解

核心任务

  • 分析用户提供的临床医学主题或研究问题
  • 将复杂主题拆解为精准的PubMed检索词
  • 识别关键术语、同义词、医学主题词(MeSH Terms)

检索词构建原则

  • 使用MeSH主题词确保检索准确性
  • 添加同义词和缩写扩大检索范围
  • 使用布尔运算符(AND/OR/NOT)组合检索词
  • 包含研究类型限定词如"Randomized Controlled Trial"、"Meta-Analysis"等

检索示例

用户主题拆解检索词
糖尿病心血管并发症("Diabetes Mellitus"[MeSH] OR "Diabetic Cardiomyopathies"[MeSH]) AND ("Cardiovascular Diseases"[MeSH] OR "Myocardial Infarction")
PD-1抑制剂治疗肺癌("PD-1" OR "Programmed Cell Death 1 Receptor") AND ("Lung Neoplasms"[MeSH] OR "NSCLC") AND ("Immunotherapy"[MeSH] OR "Immune Checkpoint Inhibitors")

时间范围

  • 用户未指定时,默认检索近5年文章
  • 用户可指定具体年份范围(如2019-2024)

用户确认环节

  • 将拆解后的检索词呈现给用户
  • 等待用户确认或修改
  • 用户确认后再执行实际检索

第二步:JCR分区与影响因子匹配

数据来源

  • 使用用户提供的JCR Excel文件(2025年最新完整版)
  • 提取字段:Journal Name, Abbreviated Journal, JIF Quartile, JIF 2024

权重赋值规则

JCR分区权重分数
Q140分
Q230分
Q320分
Q410分
⚠️ 本地规则(用户指定,不可覆盖JCR数据): - Int J Surg(International Journal of Surgery) → 分区修正为 Q2(权重30分,而非JCR原始数据中的Q1)

匹配流程

  1. 从检索结果中提取发表期刊名称
  2. 在JCR数据库中匹配期刊全称或缩写
  3. 记录匹配到的分区和影响因子
  4. 未匹配期刊标记为"未收录"

第三步:综合排序与初筛

排序维度

  1. 相关性分数(PubMed Relevance Score)
  2. JCR分区权重(Q1>Q2>Q3>Q4)
  3. 发表年份(最新优先)

综合评分公式

综合分数 = 相关性分数 × 0.4 + 分区权重 × 0.35 + 年份标准化分数 × 0.25
  • 年份标准化分数:(发表年份 - 最老年份) / (最新年份 - 最老年份) × 100

初筛规则

  • 从所有检索结果中选取综合排序前50篇
  • 优先选择有摘要的文献
  • 确保Q1区文章占比不低于60%(若Q1文章不足50篇,则选取所有Q1+按需补充Q2)

第四步:深度分析与内容提取

分析对象:综合排序前50篇文献

分析内容

  1. 标题分析

- 提取研究类型(RCT、Meta-Analysis、Review、Cohort Study等) - 识别干预措施、暴露因素、结局指标 - 判断与用户需求的匹配度

  1. 摘要分析

- 研究目的与方法概述 - 样本量与研究设计 - 主要发现与结论摘要

  1. 关键词分析

- 提取高频关键词 - 识别研究热点主题 - 统计MeSH主题词分布

统计输出

  1. 研究类型分布
类型数量占比
Meta-AnalysisXX%
Randomized Controlled TrialXX%
Systematic ReviewXX%
Cohort StudyXX%
Case-Control StudyXX%
OtherXX%
  1. 期刊来源分布(前10名)
  1. 发表年份趋势

最终输出:Top 10 文章清单

排名标题期刊年份JCR分区IF简要内容
1[文章标题][期刊名]2024Q145.5[2-3句核心内容]
.....................

第五步:范围调整与重新筛选

可调整参数

  1. 时间范围扩展

- 扩大至近10年 - 自定义年份区间

  1. 分区筛选

- 仅Q1 - Q1+Q2 - 全部分区

  1. 研究类型筛选

- 仅Meta-Analysis - 仅RCT - 仅Review

  1. 排序方式调整

- 仅按相关性 - 仅按JCR分区 - 仅按年份 - 自定义权重组合

执行方式

  • 用户提出调整需求后,重新执行筛选和排序
  • 生成新的Top 50列表和Top 10输出

技术实现

PubMed API调用

使用NCBI Entrez API进行文献检索:

  • 检索接口:ESearch
  • 摘要获取:ESummaryEFetch
  • 支持批量获取(每次最多1000篇)

JCR数据处理

使用pandas处理Excel文件:

  • 建立期刊名称到JCR分区的快速查询表
  • 支持模糊匹配和精确匹配
  • 处理期刊重命名和合并情况

排序算法

def calculate_composite_score(relevance, jcr_quartile, year, year_range):
    quartile_weight = {'Q1': 40, 'Q2': 30, 'Q3': 20, 'Q4': 10}
    q_score = quartile_weight.get(jcr_quartile, 0)
    year_score = (year - year_range[0]) / (year_range[1] - year_range[0]) * 100 if year_range[1] != year_range[0] else 50
    return relevance * 0.4 + q_score * 0.35 + year_score * 0.25

输出格式

完整报告结构

## 文献检索报告

**检索主题**:[用户主题]
**检索词**:[确认的检索词]
**时间范围**:[年 - 年]
**检索日期**:[执行日期]

---

### 检索结果概览
- 总检索结果:XXX篇
- 匹配JCR数据:XXX篇
- Q1区文章:XXX篇
- Q2区文章:XXX篇

### Top 10 高质量文献

[详细表格]

### 研究热点分析
[关键词云/词频统计]

### 研究类型分布
[饼图/柱状图]

---

注意事项

  1. 检索词准确性:务必与用户确认检索词后再执行检索
  2. 时间范围:用户未指定时明确告知默认5年设定
  3. JCR数据时效:使用最新的JCR数据文件
  4. 批量限制:PubMed API有使用限制,大批量检索需分批执行
  5. 结果验证:对关键文献的PMID进行二次验证

使用场景示例

场景1:新手研究者

用户:"帮我检索一下关于CAR-T细胞治疗淋巴瘤的文献" → 自动拆解检索词 → 用户确认 → 执行检索 → 输出Top 10文献

场景2:系统综述准备

用户:"我想做关于二甲双胍在糖尿病中心血管保护作用的Meta-Analysis" → 提供系统性检索词 → 侧重筛选Meta-Analysis和Systematic Review → 详细输出研究方法相关文献

场景3:临床指南更新

用户:"查找近3年关于PD-1/PD-L1抑制剂治疗非小细胞肺癌的最新临床试验" → 限定时间范围 → 筛选RCT和Phase III研究 → 按年份排序

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

80.44%
按下载量换算1,886

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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