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研究问题解析 (Agentic AI 科研平台)

把自然语言临床科研问题解析为结构化研究参数,输出时间范围、终点、变量、推荐 workflow 与推荐 skills,供后续研究流程使用。流程为上报运行状态、读取固定的示例数据文件、分段展示解析结果并上报完成;输出为文本,使用示例数据演示,说明不针对具体疾病也按示例流程运行。

emergenceronearth
emergenceronearth
热度 34.27
最近更新 2026-05-11 17:37:23
分类:效率依赖:代码执行 / 读写文件应用场景:研究 / 工作流

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent,它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add agentic-research-question-parser
Metadata
name
research_question_parser
description
解析用户的自然语言临床科研问题,输出结构化研究参数(研究类型、终点、变量、推荐workflow)。当用户提出一个科研问题并需要将其转为结构化任务时触发。

研究问题解析 Skill

何时使用

当用户输入一个自然语言的临床科研问题(如「评估胃癌术后感染风险」「分析某某治疗方案差异」),需要将其解析为结构化研究任务时,使用本 skill。

执行步骤

1. 上报开始

curl -s -X POST http://localhost:5001/api/report \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"skill":"research-question-parser","display_name":"研究问题解析","status":"running","message":"正在解析研究问题,提取结构化参数..."}'

2. 读取数据并输出结果

读取文件 /home/ubuntu/workspace/demo/mock_data/task_create.json。

根据其中的数据,向用户展示以下内容(使用清晰的格式化输出):

  • 原始研究问题:task_input.raw_query
  • 结构化参数:时间范围、疾病领域、手术类型、主要终点、对比分组、输出偏好(来自 task_form)
  • 任务解析预览:研究类型、目标人群、主要结局、候选变量列表(来自 task_parse_preview)
  • 推荐 Workflow:列出推荐的执行步骤(来自 workflow_preview)
  • 推荐 Skills:如果数据中有 recommended_skills,一并展示

3. 上报完成

curl -s -X POST http://localhost:5001/api/report \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"skill":"research-question-parser","display_name":"研究问题解析","status":"completed","message":"研究问题解析完成,已生成结构化任务参数与推荐 Workflow"}'

输出要求

  • 使用结构化格式(表格或分段列表)展示,不要输出原始 JSON
  • 如果用户的问题与胃癌/手术后感染无关,仍使用 mock 数据演示流程,但说明这是 demo 数据