# 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
  industry: other
  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