医学文献检索（问答 / 延展）

概述

将「临床问题」与可选的本地已抓取题录或摘要片段一并交给内部医疗大模型，生成 PICO 对齐的问题重构、证据脉络梳理、检索式延展建议与知识空白提示。适用于开题、综述大纲、或向上级汇报前的文献叙事草稿。

本 skill 不直连 PubMed / CNKI 等外部索引；passages 由上游爬虫、图书馆 API 或手工粘贴提供。与药企侧 literature-analysis 相比，本包更强调临床问题导向与「下一步可查什么」的延展，而非研发管线证据表。

业界脉络（写法参考，非功能承诺）

系统综述与快速证据合成中广泛采用 PICO（Population, Intervention, Comparator, Outcome） 框架约束检索问题；实践型产品常在「关键词布尔检索」之上叠加 语义段落排序 与 引用级摘要。本 skill 在 prompt 层显式引导 PICO 与「可检索引言」，便于后续接入真实检索 API 时把同一 JSON 映射为查询 DSL。

快速开始

python3 scripts/run.py --input input.json --output output.json --appkey YOUR_KEY

输入字段（JSON）

输出约定

{
  "skill": "医学文献检索",
  "status": "ok",
  "data": { },
  "text": "Markdown：PICO、要点、延展检索建议等"
}

参数

• --input PATH：必填。
• --output PATH：可选。
• --appkey STRING：必填。内部医疗大模型鉴权 key。

模型配置

• https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions · u1-insuremed

边界

非实时文献库；不替代系统评价与人工全文阅读。若 passages 为空，模型仅基于通用医学知识给出检索策略级建议，须在呈现中区分「未锚定具体文献」。