前言¶

做臨牀文獻調研時，常見痛點是：多篇文獻讀完後結論散在各處，很難橫向比較；想按 PICO 框架拆條目，手工整理費時；證據強度和來源層級一旦漏記，後續追溯就斷鏈。下面介紹的「文獻速覽與證據圖譜技能」，就是針對這一流程的 Skill。它基於通用 SKILL.md 格式，由百通AI服務平臺（@baitongai）發佈，版本 1.0.0，來源 enterprise，分類 professional。

這是什麼¶

一句話定位：一個把臨牀文獻轉化爲結構化對比表與可視化證據圖譜的 Skill，工作框架爲 PICO 與 GRADE。它解決的是文獻調研中「結構化整理難、證據空白易漏、溯源鏈路不完整」三類問題。

核心功能¶

官方簡介列出的能力如下，均爲已覈實內容：

1、基於 PICO 與 GRADE 框架處理臨牀文獻，PICO 用於拆問題要素，GRADE 用於標註證據質量。
2、輸出 11 列結構化對比表，把多篇文獻的關鍵信息放進同一張表。
3、輸出可視化證據圖譜。
4、支持雙輸入模式（官方資料未進一步說明兩種模式的具體定義）。
5、自動識別證據空白。
6、強制三級溯源，保證證據可追溯。

安裝與啓用¶

官方頁面提供了 SkillHub 頁面與 API 地址，但抓取未成功，已抓取資料中未包含安裝命令、目錄路徑或配置字段，這裏不臆造。可覈實的部署相關信息只有：

• 座標：@baitongai/literature-quick-review-and-evidence-map-skill
• 版本：1.0.0
• 標籤：requires_api_key=false，即調用不需要 API Key

該 Skill 基於通用 SKILL.md 格式。由於安裝方式未在資料中出現，啓用步驟請以官方頁面爲準。

典型用法¶

已抓取資料中沒有官方給出的可復現示例，因此本節只描述輸入輸出形式，不編造操作步驟：

• 輸入：臨牀文獻，支持雙輸入模式（具體模式定義未在資料中說明）。
• 處理：按 PICO 與 GRADE 框架解析。
• 輸出：11 列結構化對比表 + 證據圖譜，並標識證據空白。

適用場景與注意¶

適合做臨牀文獻速覽、多文獻橫向對比、證據空白篩查、需要三級溯源的調研場景。

注意三點。第一，它面向臨牀文獻，輸入應是文獻全文或摘要，不是通用網頁。第二，PICO 和 GRADE 是方法學框架，Skill 做的是結構化與可視化，不替代對研究質量和偏倚風險的人工判斷。第三，版本 1.0.0 發佈者爲 enterprise 來源的百通AI服務平臺，安裝前建議先讀一遍官方 SKILL.md 說明。

結尾¶

這個 Skill 的價值在於把文獻調研中最費時的整理與溯源環節固定成一套流程：結構化對比表、證據圖譜、證據空白識別、三級溯源一次產出。官方地址：https://api.skillhub.cn/baitongai/literature-quick-review-and-evidence-map-skill