feat(pipeline): implement Pipeline DSL system for automated workflows

Add complete Pipeline DSL system including:
- Rust backend (zclaw-pipeline crate) with parser, executor, and state management
- Frontend components: PipelinesPanel, PipelineResultPreview, ClassroomPreviewer
- Pipeline recommender for Agent conversation integration
- 5 pipeline templates: education, marketing, legal, research, productivity
- Documentation for Pipeline DSL architecture

Pipeline DSL enables declarative workflow definitions with:
- YAML-based configuration
- Expression resolution (${inputs.topic}, ${steps.step1.output})
- LLM integration, parallel execution, file export
- Agent smart recommendations in conversations

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>

pipelines/README.md

@@ -0,0 +1,101 @@
+# ZCLAW Pipelines
+
+Pipeline 是 ZCLAW 中声明式的自动化工作流定义。每个 Pipeline 描述了完成特定任务所需的一系列步骤。
+
+## 目录结构
+
+```
+pipelines/
+├── education/           # 教育类 Pipeline
+│   └── classroom.yaml   # 互动课堂生成器
+├── marketing/           # 营销类 Pipeline
+│   └── (待添加)
+├── legal/               # 法律类 Pipeline
+│   └── (待添加)
+└── _templates/          # Pipeline 模板
+    └── base.yaml        # 基础模板
+```
+
+## Pipeline DSL
+
+### 基本结构
+
+```yaml
+apiVersion: zclaw/v1
+kind: Pipeline
+metadata:
+  name: my-pipeline
+  displayName: 我的 Pipeline
+  category: education
+  description: Pipeline 功能描述
+spec:
+  inputs:
+    - name: param1
+      type: string
+      required: true
+  steps:
+    - id: step1
+      action:
+        type: llm_generate
+        template: "处理 {{param1}}"
+  outputs:
+    result: ${steps.step1.output}
+```
+
+### 输入类型
+
+- `string` - 文本输入
+- `number` - 数字输入
+- `boolean` - 布尔值
+- `select` - 单选下拉
+- `multi-select` - 多选
+- `file` - 文件上传
+- `text` - 多行文本
+
+### 动作类型
+
+| 动作 | 说明 |
+|------|------|
+| `llm_generate` | LLM 生成 |
+| `parallel` | 并行执行 |
+| `sequential` | 顺序执行 |
+| `condition` | 条件分支 |
+| `skill` | 调用 Skill |
+| `hand` | 调用 Hand |
+| `classroom_render` | 渲染课堂数据 |
+| `file_export` | 导出文件 |
+| `http_request` | HTTP 请求 |
+| `set_var` | 设置变量 |
+| `delay` | 延时 |
+
+### 表达式语法
+
+Pipeline 支持表达式来引用上下文数据：
+
+- `${inputs.xxx}` - 输入参数
+- `${steps.xxx.output}` - 步骤输出
+- `${item}` - 循环当前项 (parallel 内)
+- `${index}` - 循环索引 (parallel 内)
+- `${vars.xxx}` - 自定义变量
+
+## 创建新 Pipeline
+
+1. 在对应分类目录下创建 `.yaml` 文件
+2. 按照 DSL 规范定义 Pipeline
+3. 在前端 Pipeline 页面测试运行
+
+## 用户界面
+
+Pipeline 在用户界面中表现为功能卡片：
+- 用户看到的是 Pipeline 的 `displayName` 和 `description`
+- Hands 和 Skills 作为内部实现被隐藏
+- 用户只需填写输入参数，Pipeline 自动执行
+
+## Agent 集成
+
+Agent 可以识别用户意图并推荐合适的 Pipeline：
+
+```
+用户: "帮我做一个关于光合作用的课件"
+Agent: "我可以使用【互动课堂生成器】为你自动生成完整课件..."
+```

pipelines/education/classroom.yaml

@@ -0,0 +1,195 @@
+# ZCLAW Pipeline - Classroom Generator
+# 互动课堂生成器：输入课题，自动生成完整互动课堂内容
+
+apiVersion: zclaw/v1
+kind: Pipeline
+metadata:
+  name: classroom-generator
+  displayName: 互动课堂生成器
+  category: education
+  description: 输入课题，自动生成结构化大纲、互动场景和课后测验
+  tags:
+    - 教育
+    - 课件
+    - 自动生成
+  icon: 📚
+  author: ZCLAW
+  version: 1.0.0
+
+spec:
+  # 输入参数定义
+  inputs:
+    - name: topic
+      type: string
+      required: true
+      label: 课题名称
+      placeholder: 例如：牛顿第二定律
+      validation:
+        min_length: 2
+        max_length: 100
+
+    - name: difficulty
+      type: select
+      required: false
+      label: 难度等级
+      default: 中级
+      options:
+        - 初级
+        - 中级
+        - 高级
+
+    - name: scene_count
+      type: number
+      required: false
+      label: 场景数量
+      default: 5
+      validation:
+        min: 1
+        max: 20
+
+    - name: export_formats
+      type: multi-select
+      required: false
+      label: 导出格式
+      default: [html]
+      options:
+        - html
+        - markdown
+        - json
+
+  # 执行步骤
+  steps:
+    # Step 1: 解析课题，生成大纲
+    - id: generate_outline
+      description: 分析课题并生成课程大纲
+      action:
+        type: llm_generate
+        template: |
+          你是一位专业的教育内容设计师。请为以下课题设计一个结构化的课程大纲。
+
+          课题: {{topic}}
+          难度: {{difficulty}}
+          场景数量: {{scene_count}}
+
+          请生成一个 JSON 格式的大纲，包含以下结构：
+          {
+            "title": "课程标题",
+            "description": "课程简介",
+            "outline": {
+              "items": [
+                {"title": "章节1标题", "description": "章节1描述"},
+                {"title": "章节2标题", "description": "章节2描述"}
+              ]
+            }
+          }
+        input:
+          topic: ${inputs.topic}
+          difficulty: ${inputs.difficulty}
+          scene_count: ${inputs.scene_count}
+        json_mode: true
+        temperature: 0.7
+        max_tokens: 2000
+
+    # Step 2: 并行生成场景
+    - id: generate_scenes
+      description: 为每个大纲章节生成互动场景
+      action:
+        type: parallel
+        each: ${steps.generate_outline.output.outline.items}
+        max_workers: 4
+        step:
+          id: scene_item
+          action:
+            type: llm_generate
+            template: |
+              为以下课程章节生成一个互动教学场景：
+
+              课题: ${inputs.topic}
+              章节: {{item.title}}
+              章节描述: {{item.description}}
+              难度: ${inputs.difficulty}
+
+              生成 JSON 格式的场景内容：
+              {
+                "title": "场景标题",
+                "content": "场景内容描述",
+                "interaction": {
+                  "type": "quiz|discussion|demonstration",
+                  "prompt": "互动提示",
+                  "options": ["选项1", "选项2"] (如果是 quiz)
+                },
+                "key_points": ["要点1", "要点2", "要点3"]
+              }
+            input:
+              item: ${item}
+              index: ${index}
+            json_mode: true
+            temperature: 0.8
+            max_tokens: 1500
+
+    # Step 3: 生成课后测验
+    - id: generate_quiz
+      description: 根据场景内容生成测验题
+      action:
+        type: llm_generate
+        template: |
+          基于以下课程场景生成一套课后测验：
+
+          课题: ${inputs.topic}
+          场景数量: ${steps.generate_scenes.output | length}
+
+          生成 5 道选择题的 JSON 格式测验：
+          {
+            "questions": [
+              {
+                "question": "问题内容",
+                "options": ["A选项", "B选项", "C选项", "D选项"],
+                "correct": 0,
+                "explanation": "答案解释"
+              }
+            ]
+          }
+        input:
+          topic: ${inputs.topic}
+          scene_count: ${steps.generate_scenes.output | length}
+        json_mode: true
+        temperature: 0.6
+        max_tokens: 2000
+
+    # Step 4: 渲染课堂数据
+    - id: render_classroom
+      description: 组装完整的课堂数据结构
+      action:
+        type: classroom_render
+        input: |
+          {
+            "title": ${steps.generate_outline.output.title},
+            "description": ${steps.generate_outline.output.description},
+            "outline": ${steps.generate_outline.output.outline},
+            "scenes": ${steps.generate_scenes.output},
+            "quiz": ${steps.generate_quiz.output}
+          }
+
+    # Step 5: 导出文件
+    - id: export_files
+      description: 导出指定格式的文件
+      action:
+        type: file_export
+        formats: ${inputs.export_formats}
+        input: ${steps.render_classroom.output}
+
+  # 输出映射
+  outputs:
+    classroom_id: ${steps.render_classroom.output.id}
+    title: ${steps.render_classroom.output.title}
+    preview_url: ${steps.render_classroom.output.preview_url}
+    export_files: ${steps.export_files.output}
+
+  # 错误处理
+  on_error: stop
+
+  # 超时设置
+  timeout_secs: 300
+
+  # 并行工作线程上限
+  max_workers: 4

pipelines/legal/contract-review.yaml

@@ -0,0 +1,250 @@
+# ZCLAW Pipeline - Contract Review
+# 合同审查：上传合同文档，自动识别风险条款并生成修改建议
+
+apiVersion: zclaw/v1
+kind: Pipeline
+metadata:
+  name: contract-review
+  displayName: 合同智能审查
+  category: legal
+  description: 上传合同文档，AI 自动识别风险条款、合规问题，并生成修改建议
+  tags:
+    - 法律
+    - 合同
+    - 风险评估
+  icon: ⚖️
+  author: ZCLAW
+  version: 1.0.0
+
+spec:
+  # 输入参数定义
+  inputs:
+    - name: contract_type
+      type: select
+      required: true
+      label: 合同类型
+      options:
+        - 劳动合同
+        - 服务合同
+        - 买卖合同
+        - 租赁合同
+        - 合作协议
+        - 保密协议
+        - 许可协议
+        - 其他
+
+      default: 服务合同
+
+    - name: contract_content
+      type: text
+      required: true
+      label: 合同内容
+      placeholder: 请粘贴或上传合同全文内容
+
+    - name: review_focus
+      type: multi-select
+      required: false
+      label: 审查重点
+      default: [风险条款, 合规问题]
+      options:
+        - 风险条款
+        - 合规问题
+        - 权利义务
+        - 付款条款
+        - 违约责任
+        - 知识产权
+        - 保密条款
+        - 争议解决
+        - 全部审查
+
+    - name: industry
+      type: string
+      required: false
+      label: 行业领域
+      placeholder: 例如：互联网、金融、医疗
+
+    - name: export_formats
+      type: multi-select
+      required: false
+      label: 导出格式
+      default: [html]
+      options:
+        - html
+        - markdown
+        - json
+
+  # 执行步骤
+  steps:
+    # Step 1: 提取合同关键信息
+    - id: extract_info
+      description: 提取合同基本信息
+      action:
+        type: llm_generate
+        template: |
+          从以下合同内容中提取关键信息：
+
+          合同类型: {{contract_type}}
+          行业领域: {{industry}}
+
+          请提取以下信息：
+          1. 合同双方（甲方/乙方)
+          2. 合同标的和 3. 合同期限
+          4. 主要金额/对价
+          5. 关键日期
+
+          合同内容:
+          ```
+          {{contract_content}}
+          ```
+
+          以 JSON 格式输出：
+          {
+            "parties": {
+              "party_a": "甲方名称",
+              "party_b": "乙方名称"
+            },
+            "subject": "合同标的",
+            "duration": "合同期限",
+            "amount": "主要金额",
+            "key_dates": ["签署日期", "生效日期", "到期日期"]
+          }
+        input:
+          contract_type: ${inputs.contract_type}
+          contract_content: ${inputs.contract_content}
+          industry: ${inputs.industry}
+        json_mode: true
+        temperature: 0.3
+        max_tokens: 1500
+
+    # Step 2: 风险条款分析
+    - id: analyze_risks
+      description: 分析合同中的风险条款
+      action:
+        type: llm_generate
+        template: |
+          作为专业法律顾问，请对以下合同进行风险审查。
+
+          合同基本信息:
+          ```
+          ${steps.extract_info.output}
+          ```
+
+          重点审查以下方面:
+          {{review_focus}}
+
+          请分析以下风险点：
+          1. 不公平条款
+          2. 模糊表述
+          3. 责任限制
+          4. 隐性成本
+          5. 解约风险
+          6. 争议解决机制
+          7. 法律适用问题
+
+          对于每个风险点，请提供：
+            "risk": "风险描述",
+            "severity": "高/中/低",
+            "location": "条款位置",
+            "description": "详细分析",
+            "suggestion": "修改建议"
+          }
+        input:
+          contract_info: ${steps.extract_info.output}
+          review_focus: ${inputs.review_focus}
+        json_mode: true
+        temperature: 0.5
+        max_tokens: 3000
+
+    # Step 3: 合规检查
+    - id: check_compliance
+      description: 检查合同合规性
+      action:
+        type: llm_generate
+        template: |
+          检查以下合同的合规性问题。
+
+          合同类型: {{contract_type}}
+          行业领域: {{industry}}
+
+          请检查：
+          1. 是否符合《民法典》相关规定
+          2. 是否违反消费者权益保护法
+          3. 格式条款是否规范
+          4. 管辖权条款是否合理
+          5. 保密条款是否合规
+          6. 违约责任是否明确
+
+          合同内容摘要:
+          ```
+          ${steps.extract_info.output}
+          ```
+
+          錈对分析输出 JSON：
+          {
+            "compliance_checks": [
+              {
+                "item": "检查项名称",
+                "status": "通过/需注意/存在风险",
+                "details": "详细说明",
+                "recommendation": "建议"
+              }
+            ]
+          }
+        input:
+          contract_type: ${inputs.contract_type}
+          contract_info: ${steps.extract_info.output}
+          industry: ${inputs.industry}
+        json_mode: true
+        temperature: 0.4
+        max_tokens: 2000
+
+    # Step 4: 生成审查报告
+    - id: generate_report
+      description: 生成完整审查报告
+      action:
+        type: llm_generate
+        template: |
+          基于以上分析，生成一份完整的合同审查报告。
+
+          报告应包含：
+          1. 合同概览
+          2. 主要风险清单（按严重程度排序）
+          3. 合规问题汇总
+          4. 修改建议（按优先级排序）
+          5. 谈判要点
+
+          分析结果:
+          - 合同基本信息: ${steps.extract_info.output}
+          - 风险分析: ${steps.analyze_risks.output}
+          - 合规检查: ${steps.check_compliance.output}
+
+          请生成结构化的报告内容。
+        input:
+          contract_info: ${steps.extract_info.output}
+          risk_analysis: ${steps.analyze_risks.output}
+          compliance_checks: ${steps.check_compliance.output}
+        json_mode: true
+        temperature: 0.6
+        max_tokens: 4000
+
+    # Step 5: 导出报告
+    - id: export_report
+      description: 导出审查报告
+      action:
+        type: file_export
+        formats: ${inputs.export_formats}
+        input: ${steps.generate_report.output}
+
+  # 输出映射
+  outputs:
+    report_summary: ${steps.generate_report.output.summary}
+    risk_count: ${steps.analyze_risks.output.risks | length}
+    high_risk_count: ${steps.analyze_risks.output.risks | select(.severity == "高") | length
+    compliance_issues: ${steps.check_compliance.output.compliance_checks | length}
+    export_files: ${steps.export_report.output}
+
+  # 错误处理
+  on_error: stop
+
+  # 超时设置
+  timeout_secs: 180

pipelines/marketing/campaign.yaml

@@ -0,0 +1,292 @@
+# ZCLAW Pipeline - Marketing Campaign Generator
+# 营销方案生成器：输入产品信息，自动生成完整营销策略
+
+apiVersion: zclaw/v1
+kind: Pipeline
+metadata:
+  name: marketing-campaign
+  displayName: 营销方案生成器
+  category: marketing
+  description: 输入产品/服务信息，自动生成目标受众分析、渠道策略、内容计划和执行时间表
+  tags:
+    - 营销
+    - 推广
+    - 策略
+    - 内容
+  icon: 📢
+  author: ZCLAW
+  version: 1.0.0
+
+spec:
+  # 输入参数定义
+  inputs:
+    - name: product_name
+      type: string
+      required: true
+      label: 产品/服务名称
+      placeholder: 例如：智能健康手环
+      validation:
+        min_length: 2
+        max_length: 100
+
+    - name: product_description
+      type: text
+      required: true
+      label: 产品描述
+      placeholder: 请简要描述您的产品/服务特点、核心价值和竞争优势
+
+    - name: target_market
+      type: string
+      required: false
+      label: 目标市场
+      placeholder: 例如：一二线城市年轻白领
+
+    - name: budget_level
+      type: select
+      required: false
+      label: 预算级别
+      default: 中等
+      options:
+        - 低预算
+        - 中等
+        - 高预算
+
+    - name: campaign_goals
+      type: multi-select
+      required: false
+      label: 营销目标
+      default: [品牌曝光, 用户增长]
+      options:
+        - 品牌曝光
+        - 用户增长
+        - 销售转化
+        - 用户留存
+        - 口碑传播
+
+    - name: export_formats
+      type: multi-select
+      required: false
+      label: 导出格式
+      default: [html, markdown]
+      options:
+        - html
+        - markdown
+        - json
+
+  # 执行步骤
+  steps:
+    # Step 1: 分析产品和目标受众
+    - id: analyze_product
+      description: 分析产品特点和目标受众
+      action:
+        type: llm_generate
+        template: |
+          你是一位资深的营销策略专家。请分析以下产品/服务，并生成目标受众画像。
+
+          产品/服务: {{product_name}}
+          产品描述: {{product_description}}
+          目标市场: {{target_market}}
+          营销目标: {{campaign_goals}}
+
+          请生成 JSON 格式的分析结果：
+          {
+            "product_analysis": {
+              "core_value": "核心价值主张",
+              "unique_selling_points": ["卖点1", "卖点2", "卖点3"],
+              "competitive_advantages": ["优势1", "优势2"]
+            },
+            "target_audience": {
+              "primary": {
+                "demographics": "人口统计特征",
+                "psychographics": "心理特征",
+                "pain_points": ["痛点1", "痛点2"],
+                "desires": ["需求1", "需求2"]
+              },
+              "secondary": {
+                "demographics": "人口统计特征",
+                "psychographics": "心理特征"
+              }
+            },
+            "market_positioning": "市场定位建议"
+          }
+        input:
+          product_name: ${inputs.product_name}
+          product_description: ${inputs.product_description}
+          target_market: ${inputs.target_market}
+          campaign_goals: ${inputs.campaign_goals}
+        json_mode: true
+        temperature: 0.7
+        max_tokens: 2500
+
+    # Step 2: 生成渠道策略
+    - id: generate_channel_strategy
+      description: 根据预算和目标生成渠道策略
+      action:
+        type: llm_generate
+        template: |
+          基于以下信息，制定营销渠道策略：
+
+          产品分析: ${steps.analyze_product.output.product_analysis}
+          目标受众: ${steps.analyze_product.output.target_audience}
+          预算级别: {{budget_level}}
+          营销目标: {{campaign_goals}}
+
+          请生成 JSON 格式的渠道策略：
+          {
+            "recommended_channels": [
+              {
+                "name": "渠道名称",
+                "priority": "high|medium|low",
+                "budget_allocation": "预算占比%",
+                "rationale": "选择理由",
+                "tactics": ["具体策略1", "具体策略2"]
+              }
+            ],
+            "channel_mix_strategy": "渠道组合策略说明",
+            "measurement_metrics": ["指标1", "指标2", "指标3"]
+          }
+        input:
+          product_analysis: ${steps.analyze_product.output.product_analysis}
+          target_audience: ${steps.analyze_product.output.target_audience}
+          budget_level: ${inputs.budget_level}
+          campaign_goals: ${inputs.campaign_goals}
+        json_mode: true
+        temperature: 0.8
+        max_tokens: 2000
+
+    # Step 3: 生成内容计划
+    - id: generate_content_plan
+      description: 生成内容营销计划
+      action:
+        type: llm_generate
+        template: |
+          为以下营销活动制定内容计划：
+
+          产品: ${inputs.product_name}
+          目标受众: ${steps.analyze_product.output.target_audience.primary}
+          渠道策略: ${steps.generate_channel_strategy.output.recommended_channels}
+          营销目标: {{campaign_goals}}
+
+          请生成 JSON 格式的内容计划：
+          {
+            "content_pillars": [
+              {
+                "theme": "内容主题",
+                "description": "主题描述",
+                "content_types": ["内容类型1", "内容类型2"]
+              }
+            ],
+            "content_calendar": [
+              {
+                "week": 1,
+                "content_pieces": [
+                  {
+                    "type": "内容类型",
+                    "channel": "发布渠道",
+                    "topic": "内容主题",
+                    "call_to_action": "行动号召"
+                  }
+                ]
+              }
+            ],
+            "key_messages": ["核心信息1", "核心信息2", "核心信息3"],
+            "hashtag_strategy": ["话题标签1", "话题标签2"]
+          }
+        input:
+          product_name: ${inputs.product_name}
+          target_audience: ${steps.analyze_product.output.target_audience}
+          channel_strategy: ${steps.generate_channel_strategy.output}
+          campaign_goals: ${inputs.campaign_goals}
+        json_mode: true
+        temperature: 0.75
+        max_tokens: 2500
+
+    # Step 4: 生成执行时间表
+    - id: generate_timeline
+      description: 生成营销活动执行时间表
+      action:
+        type: llm_generate
+        template: |
+          为以下营销活动制定4周执行时间表：
+
+          产品: ${inputs.product_name}
+          渠道策略: ${steps.generate_channel_strategy.output}
+          内容计划: ${steps.generate_content_plan.output}
+
+          请生成 JSON 格式的执行时间表：
+          {
+            "phases": [
+              {
+                "name": "阶段名称",
+                "duration": "持续时间",
+                "objectives": ["目标1", "目标2"],
+                "key_activities": ["活动1", "活动2"],
+                "milestones": ["里程碑1", "里程碑2"]
+              }
+            ],
+            "weekly_schedule": [
+              {
+                "week": 1,
+                "focus": "本周重点",
+                "tasks": ["任务1", "任务2", "任务3"],
+                "deliverables": ["产出物1", "产出物2"]
+              }
+            ],
+            "kpis": {
+              "awareness": ["KPI1", "KPI2"],
+              "engagement": ["KPI1", "KPI2"],
+              "conversion": ["KPI1", "KPI2"]
+            }
+          }
+        input:
+          product_name: ${inputs.product_name}
+          channel_strategy: ${steps.generate_channel_strategy.output}
+          content_plan: ${steps.generate_content_plan.output}
+        json_mode: true
+        temperature: 0.7
+        max_tokens: 2000
+
+    # Step 5: 组装营销方案
+    - id: assemble_campaign
+      description: 组装完整营销方案
+      action:
+        type: set_var
+        name: campaign_data
+        value: |
+          {
+            "title": "${inputs.product_name} 营销方案",
+            "product_name": "${inputs.product_name}",
+            "product_analysis": ${steps.analyze_product.output.product_analysis},
+            "target_audience": ${steps.analyze_product.output.target_audience},
+            "channel_strategy": ${steps.generate_channel_strategy.output},
+            "content_plan": ${steps.generate_content_plan.output},
+            "timeline": ${steps.generate_timeline.output},
+            "created_at": "${chrono::Utc::now().to_rfc3339()}"
+          }
+
+    # Step 6: 导出文件
+    - id: export_files
+      description: 导出营销方案文件
+      action:
+        type: file_export
+        formats: ${inputs.export_formats}
+        input: ${vars.campaign_data}
+
+  # 输出映射
+  outputs:
+    campaign_title: ${vars.campaign_data.title}
+    product_analysis: ${vars.campaign_data.product_analysis}
+    target_audience: ${vars.campaign_data.target_audience}
+    channel_strategy: ${vars.campaign_data.channel_strategy}
+    content_plan: ${vars.campaign_data.content_plan}
+    timeline: ${vars.campaign_data.timeline}
+    export_files: ${steps.export_files.output}
+
+  # 错误处理
+  on_error: stop
+
+  # 超时设置
+  timeout_secs: 300
+
+  # 并行工作线程上限
+  max_workers: 4

pipelines/productivity/meeting-summary.yaml

@@ -0,0 +1,325 @@
+# ZCLAW Pipeline - Meeting Summary
+# 会议纪要：输入会议内容，自动生成结构化会议纪要
+
+apiVersion: zclaw/v1
+kind: Pipeline
+metadata:
+  name: meeting-summary
+  displayName: 智能会议纪要
+  category: productivity
+  description: 输入会议记录或转录文本，自动生成结构化会议纪要、待办事项和跟进计划
+  tags:
+    - 会议
+    - 纪要
+    - 生产力
+    - 团队协作
+  icon: 📝
+  author: ZCLAW
+  version: 1.0.0
+
+spec:
+  # 输入参数定义
+  inputs:
+    - name: meeting_content
+      type: text
+      required: true
+      label: 会议内容
+      placeholder: 请粘贴会议记录、转录文本或会议笔记
+
+    - name: meeting_type
+      type: select
+      required: false
+      label: 会议类型
+      default: 项目会议
+      options:
+        - 项目会议
+        - 决策会议
+        - 头脑风暴
+        - 周会/例会
+        - 客户会议
+        - 面试
+        - 培训/分享
+        - 其他
+
+    - name: participant_names
+      type: string
+      required: false
+      label: 参会人员
+      placeholder: 例如：张三、李四、王五
+
+    - name: output_style
+      type: select
+      required: false
+      label: 输出风格
+      default: 正式
+      options:
+        - 正式
+        - 简洁
+        - 详细
+
+    - name: export_formats
+      type: multi-select
+      required: false
+      label: 导出格式
+      default: [html, markdown]
+      options:
+        - html
+        - markdown
+        - json
+
+  # 执行步骤
+  steps:
+    # Step 1: 提取会议基本信息
+    - id: extract_info
+      description: 提取会议基本信息
+      action:
+        type: llm_generate
+        template: |
+          从以下会议内容中提取基本信息：
+
+          会议类型: {{meeting_type}}
+          参会人员: {{participant_names}}
+
+          请提取以下信息：
+          1. 会议主题/议题
+          2. 会议时间和时长（如有提及）
+          3. 参会人员及其角色
+          4. 会议地点/形式（线上/线下）
+
+          会议内容:
+          ```
+          {{meeting_content}}
+          ```
+
+          以 JSON 格式输出：
+          {
+            "meeting_topic": "会议主题",
+            "meeting_time": "会议时间",
+            "duration": "时长估计",
+            "participants": [
+              {
+                "name": "姓名",
+                "role": "角色"
+              }
+            ],
+            "meeting_format": "线上/线下/混合"
+          }
+        input:
+          meeting_content: ${inputs.meeting_content}
+          meeting_type: ${inputs.meeting_type}
+          participant_names: ${inputs.participant_names}
+        json_mode: true
+        temperature: 0.3
+        max_tokens: 1500
+
+    # Step 2: 提取讨论要点
+    - id: extract_discussion
+      description: 提取讨论要点和关键内容
+      action:
+        type: llm_generate
+        template: |
+          从会议内容中提取讨论要点：
+
+          会议基本信息:
+          ${steps.extract_info.output}
+
+          请提取以下内容：
+          1. 主要讨论议题
+          2. 各议题的讨论要点
+          3. 提出的观点和意见
+          4. 争议点和不同看法
+
+          会议内容:
+          ```
+          {{meeting_content}}
+          ```
+
+          以 JSON 格式输出：
+          {
+            "discussion_topics": [
+              {
+                "topic": "议题名称",
+                "key_points": ["要点1", "要点2"],
+                "different_views": [
+                  {
+                    "view": "观点",
+                    "proponent": "提出者"
+                  }
+                ],
+                "consensus": "达成的共识"
+              }
+            ]
+          }
+        input:
+          meeting_info: ${steps.extract_info.output}
+          meeting_content: ${inputs.meeting_content}
+        json_mode: true
+        temperature: 0.4
+        max_tokens: 3000
+
+    # Step 3: 提取决策和结论
+    - id: extract_decisions
+      description: 提取会议决策和结论
+      action:
+        type: llm_generate
+        template: |
+          从会议内容中提取决策和结论：
+
+          会议类型: {{meeting_type}}
+
+          请提取以下内容：
+          1. 做出的决策
+          2. 达成的结论
+          3. 表决结果（如有）
+          4. 下一步计划
+
+          会议内容:
+          ```
+          {{meeting_content}}
+          ```
+
+          以 JSON 格式输出：
+          {
+            "decisions": [
+              {
+                "decision": "决策内容",
+                "rationale": "决策理由",
+                "made_by": "决策者",
+                "date": "决策日期"
+              }
+            ],
+            "conclusions": ["结论1", "结论2"],
+            "votes": [
+              {
+                "topic": "表决议题",
+                "result": "表决结果",
+                "details": "表决详情"
+              }
+            ],
+            "next_steps": [
+              {
+                "step": "下一步计划",
+                "responsible": "负责人",
+                "deadline": "截止日期"
+              }
+            ]
+          }
+        input:
+          meeting_type: ${inputs.meeting_type}
+          meeting_content: ${inputs.meeting_content}
+        json_mode: true
+        temperature: 0.4
+        max_tokens: 2000
+
+    # Step 4: 提取待办事项
+    - id: extract_todos
+      description: 提取待办事项和行动项
+      action:
+        type: llm_generate
+        template: |
+          从会议内容中提取待办事项：
+
+          讨论要点:
+          ${steps.extract_discussion.output}
+
+          决策结论:
+          ${steps.extract_decisions.output}
+
+          请提取所有待办事项，包括：
+          1. 具体任务描述
+          2. 负责人
+          3. 截止日期
+          4. 优先级
+          5. 相关背景
+
+          会议内容:
+          ```
+          {{meeting_content}}
+          ```
+
+          以 JSON 格式输出：
+          {
+            "action_items": [
+              {
+                "task": "任务描述",
+                "assignee": "负责人",
+                "deadline": "截止日期",
+                "priority": "高/中/低",
+                "context": "相关背景",
+                "dependencies": ["依赖项"]
+              }
+            ],
+            "follow_ups": [
+              {
+                "item": "跟进事项",
+                "owner": "跟进人",
+                "next_action": "下一步行动"
+              }
+            ]
+          }
+        input:
+          discussion: ${steps.extract_discussion.output}
+          decisions: ${steps.extract_decisions.output}
+          meeting_content: ${inputs.meeting_content}
+        json_mode: true
+        temperature: 0.4
+        max_tokens: 2500
+
+    # Step 5: 生成会议纪要
+    - id: generate_summary
+      description: 生成完整会议纪要
+      action:
+        type: llm_generate
+        template: |
+          基于以上分析，生成一份结构化的会议纪要。
+
+          输出风格: {{output_style}}
+
+          纪要应包含：
+          1. 会议基本信息
+          2. 会议概要
+          3. 讨论要点
+          4. 决策事项
+          5. 待办事项清单
+          6. 下次会议安排（如有提及）
+          7. 附件/补充材料（如有）
+
+          分析数据:
+          - 基本信息: ${steps.extract_info.output}
+          - 讨论要点: ${steps.extract_discussion.output}
+          - 决策结论: ${steps.extract_decisions.output}
+          - 待办事项: ${steps.extract_todos.output}
+
+          请生成结构化的会议纪要内容。
+        input:
+          meeting_info: ${steps.extract_info.output}
+          discussion: ${steps.extract_discussion.output}
+          decisions: ${steps.extract_decisions.output}
+          todos: ${steps.extract_todos.output}
+          output_style: ${inputs.output_style}
+        json_mode: true
+        temperature: 0.6
+        max_tokens: 4000
+
+    # Step 6: 导出纪要
+    - id: export_summary
+      description: 导出会议纪要
+      action:
+        type: file_export
+        formats: ${inputs.export_formats}
+        input: ${steps.generate_summary.output}
+
+  # 输出映射
+  outputs:
+    meeting_topic: ${steps.extract_info.output.meeting_topic}
+    action_items: ${steps.extract_todos.output.action_items}
+    decisions: ${steps.extract_decisions.output.decisions}
+    summary: ${steps.generate_summary.output.summary}
+    export_files: ${steps.export_summary.output}
+
+  # 错误处理
+  on_error: stop
+
+  # 超时设置
+  timeout_secs: 180
+

pipelines/research/literature-review.yaml

@@ -0,0 +1,336 @@
+# ZCLAW Pipeline - Literature Review
+# 文献综述：输入研究主题，自动检索文献并生成综述报告
+
+apiVersion: zclaw/v1
+kind: Pipeline
+metadata:
+  name: literature-review
+  displayName: 文献综述生成器
+  category: research
+  description: 输入研究主题，自动检索相关文献、分析关键观点、生成结构化综述报告
+  tags:
+    - 研究
+    - 文献
+    - 学术
+    - 综述
+  icon: 📚
+  author: ZCLAW
+  version: 1.0.0
+
+spec:
+  # 输入参数定义
+  inputs:
+    - name: research_topic
+      type: string
+      required: true
+      label: 研究主题
+      placeholder: 例如：人工智能在医疗诊断中的应用
+      validation:
+        min_length: 5
+        max_length: 200
+
+    - name: research_field
+      type: select
+      required: false
+      label: 研究领域
+      default: 计算机科学
+      options:
+        - 计算机科学
+        - 医学
+        - 生物学
+        - 物理学
+        - 化学
+        - 经济学
+        - 心理学
+        - 社会学
+        - 教育学
+        - 其他
+
+    - name: review_depth
+      type: select
+      required: false
+      label: 综述深度
+      default: 标准
+      options:
+        - 快速概览
+        - 标准
+        - 深度分析
+
+    - name: time_range
+      type: select
+      required: false
+      label: 文献时间范围
+      default: 近5年
+      options:
+        - 近1年
+        - 近3年
+        - 近5年
+        - 近10年
+        - 全部
+
+    - name: language_preference
+      type: select
+      required: false
+      label: 语言偏好
+      default: 中英混合
+      options:
+        - 仅中文
+        - 仅英文
+        - 中英混合
+
+    - name: export_formats
+      type: multi-select
+      required: false
+      label: 导出格式
+      default: [html, markdown]
+      options:
+        - html
+        - markdown
+        - pdf
+
+  # 执行步骤
+  steps:
+    # Step 1: 解析研究主题
+    - id: parse_topic
+      description: 解析研究主题，提取关键词
+      action:
+        type: llm_generate
+        template: |
+          作为学术研究专家，请分析以下研究主题，提取关键概念和搜索词。
+
+          研究主题: {{research_topic}}
+          研究领域: {{research_field}}
+
+          请提取以下信息：
+          1. 核心概念（3-5个）
+          2. 相关关键词（10-15个）
+          3. 同义词和变体
+          4. 相关研究领域
+          5. 建议的搜索策略
+
+          以 JSON 格式输出：
+          {
+            "core_concepts": ["概念1", "概念2"],
+            "keywords": ["关键词1", "关键词2"],
+            "synonyms": {
+              "概念1": ["同义词1", "同义词2"]
+            },
+            "related_fields": ["领域1", "领域2"],
+            "search_strategy": "搜索策略说明"
+          }
+        input:
+          research_topic: ${inputs.research_topic}
+          research_field: ${inputs.research_field}
+        json_mode: true
+        temperature: 0.3
+        max_tokens: 2000
+
+    # Step 2: 生成文献搜索查询
+    - id: generate_queries
+      description: 生成学术搜索查询
+      action:
+        type: llm_generate
+        template: |
+          基于以下关键词，生成用于学术数据库搜索的查询语句。
+
+          核心概念: ${steps.parse_topic.output.core_concepts}
+          关键词: ${steps.parse_topic.output.keywords}
+          时间范围: {{time_range}}
+          语言偏好: {{language_preference}}
+
+          请生成适合以下数据库的搜索查询：
+          1. Google Scholar
+          2. PubMed (如果是医学/生物相关)
+          3. IEEE Xplore (如果是工程/计算机相关)
+          4. CNKI (中国知网)
+
+          以 JSON 格式输出：
+          {
+            "queries": [
+              {
+                "database": "数据库名称",
+                "query": "搜索查询语句",
+                "expected_results": "预期结果描述"
+              }
+            ],
+            "inclusion_criteria": ["纳入标准1", "纳入标准2"],
+            "exclusion_criteria": ["排除标准1", "排除标准2"]
+          }
+        input:
+          parsed_topic: ${steps.parse_topic.output}
+          time_range: ${inputs.time_range}
+          language_preference: ${inputs.language_preference}
+        json_mode: true
+        temperature: 0.4
+        max_tokens: 1500
+
+    # Step 3: 分析研究趋势
+    - id: analyze_trends
+      description: 分析研究趋势和发展脉络
+      action:
+        type: llm_generate
+        template: |
+          基于以下研究主题，分析该领域的研究趋势。
+
+          研究主题: {{research_topic}}
+          核心概念: ${steps.parse_topic.output.core_concepts}
+          综述深度: {{review_depth}}
+
+          请分析以下方面：
+          1. 研究历史脉络
+          2. 主要研究方向
+          3. 关键突破和里程碑
+          4. 当前研究热点
+          5. 未来发展趋势
+          6. 主要挑战和争议
+
+          以 JSON 格式输出：
+          {
+            "historical_development": {
+              "early_stage": "早期发展阶段描述",
+              "middle_stage": "中期发展阶段描述",
+              "current_stage": "当前阶段描述"
+            },
+            "main_research_directions": [
+              {
+                "direction": "研究方向名称",
+                "description": "方向描述",
+                "key_contributors": ["主要贡献者"]
+              }
+            ],
+            "key_milestones": [
+              {
+                "year": "年份",
+                "event": "里程碑事件",
+                "significance": "意义"
+              }
+            ],
+            "current_hotspots": ["热点1", "热点2"],
+            "future_trends": ["趋势1", "趋势2"],
+            "challenges": ["挑战1", "挑战2"]
+          }
+        input:
+          research_topic: ${inputs.research_topic}
+          parsed_topic: ${steps.parse_topic.output}
+          review_depth: ${inputs.review_depth}
+        json_mode: true
+        temperature: 0.5
+        max_tokens: 3000
+
+    # Step 4: 生成关键观点分析
+    - id: analyze_key_points
+      description: 分析领域关键观点和理论
+      action:
+        type: llm_generate
+        template: |
+          基于以下信息，分析该研究领域的核心观点和理论框架。
+
+          研究主题: {{research_topic}}
+          研究趋势: ${steps.analyze_trends.output}
+          综述深度: {{review_depth}}
+
+          请分析以下内容：
+          1. 主要理论框架
+          2. 核心观点和假说
+          3. 研究方法论
+          4. 主要争议和不同学派
+          5. 共识和结论
+
+          以 JSON 格式输出：
+          {
+            "theoretical_frameworks": [
+              {
+                "name": "理论名称",
+                "proponents": ["提出者"],
+                "core_concepts": ["核心概念"],
+                "applications": ["应用领域"]
+              }
+            ],
+            "core_viewpoints": [
+              {
+                "viewpoint": "观点描述",
+                "evidence": ["支持证据"],
+                "counter_evidence": ["反对证据"]
+              }
+            ],
+            "methodologies": [
+              {
+                "method": "方法名称",
+                "description": "方法描述",
+                "advantages": ["优点"],
+                "limitations": ["局限"]
+              }
+            ],
+            "debates": [
+              {
+                "topic": "争议话题",
+                "positions": ["立场1", "立场2"],
+                "current_status": "当前状态"
+              }
+            ],
+            "consensus": ["共识1", "共识2"]
+          }
+        input:
+          research_topic: ${inputs.research_topic}
+          trends: ${steps.analyze_trends.output}
+          review_depth: ${inputs.review_depth}
+        json_mode: true
+        temperature: 0.6
+        max_tokens: 4000
+
+    # Step 5: 生成综述报告
+    - id: generate_review
+      description: 生成完整文献综述报告
+      action:
+        type: llm_generate
+        template: |
+          基于以上分析，生成一份完整的文献综述报告。
+
+          报告应包含以下结构：
+          1. 摘要
+          2. 引言（研究背景、目的、意义）
+          3. 研究方法（文献检索策略、筛选标准）
+          4. 研究现状分析
+          5. 主要研究发现
+          6. 讨论与展望
+          7. 结论
+          8. 参考文献建议
+
+          分析数据:
+          - 主题解析: ${steps.parse_topic.output}
+          - 搜索策略: ${steps.generate_queries.output}
+          - 研究趋势: ${steps.analyze_trends.output}
+          - 关键观点: ${steps.analyze_key_points.output}
+
+          请生成结构化的综述内容。
+        input:
+          topic_analysis: ${steps.parse_topic.output}
+          search_queries: ${steps.generate_queries.output}
+          trends: ${steps.analyze_trends.output}
+          key_points: ${steps.analyze_key_points.output}
+        json_mode: true
+        temperature: 0.7
+        max_tokens: 5000
+
+    # Step 6: 导出报告
+    - id: export_review
+      description: 导出综述报告
+      action:
+        type: file_export
+        formats: ${inputs.export_formats}
+        input: ${steps.generate_review.output}
+
+  # 输出映射
+  outputs:
+    review_title: ${steps.generate_review.output.title}
+    abstract: ${steps.generate_review.output.abstract}
+    key_findings: ${steps.generate_review.output.key_findings}
+    future_directions: ${steps.analyze_trends.output.future_trends}
+    export_files: ${steps.export_review.output}
+
+  # 错误处理
+  on_error: stop
+
+  # 超时设置
+  timeout_secs: 300
+