想从海量学术文献中精准定位目标论文，并自动生成符合科研规范的摘要？配置扣子（Coze）平台是一个高效解决方案。首先需要启用 PDF Reader 和 Web Search 两个插件，再接入 Google Scholar 或 CNKI 实现中英文文献检索。接着通过 PDF 解析配合结构化提示词，就能生成包含【研究目的】【方法】【结果】【结论】四要素的 200 字以内摘要。虽然听起来步骤较多，但一旦流程跑通，就能彻底告别手动复制粘贴和格式调整的繁琐工作。

配置扣子平台基础环境

登录扣子（Coze）官方网站，进入 Bot 创建页面，点击「创建 Bot」→ 选择「空白 Bot」模板。在 Bot 基础信息设置中，将名称设为“学术摘要助手”，描述填写“支持中英文论文检索、解析 PDF、提取结构化摘要”，语言选择「中文」。接下来是关键步骤：在「插件」选项卡中，务必启用 【PDF Reader】 和 【Web Search】 两个插件，二者缺一不可。缺少任何一个，后续要么无法读取上传的 PDF 文件，要么无法实时检索最新学术论文。

接入学术搜索引擎并设置检索逻辑

接入方式有两种，你可以根据现有资源选择一种。

方法一：使用 Web Search 插件直连 Google Scholar 镜像站。在 Bot 的「工作流」中添加「Web Search」节点，将搜索关键词模板设置为："{query}" site:scholar.google.com OR site:semantic-scholar.org，其中 {query} 为用户输入的关键词。

方法二：对接 CNKI 或万方（需企业版 API 密钥）。如果你已申请到 CNKI 开放平台 API，则新建一个「HTTP 请求」节点，URL 填写 CNKI 高级检索接口地址，Header 中添加 token: your_cnkixxx，Body 使用 JSON 格式传参。字段名必须严格按照官方文档命名，一个字母错误就会返回 401 错误，这个细节需要重点关注。

构建 PDF 内容解析与摘要生成流程

第一步：接收用户上传的 PDF 文件 → 调用 PDF Reader 插件提取纯文本 → 过滤掉页眉页脚及乱码字符（例如“”“□”等）。第二步：判断文本长度。若全文少于 800 字，则直接送入大模型处理；超过 800 字时，使用正则表达式匹配出「摘要」或「Abstract」段落起始位置，仅截取该段落及其后三段作为上下文输入。

第三步：向大模型发送提示词，需明确要求：“你是一名材料科学领域副研究员，请基于以下论文正文，用中文输出 200 字以内的结构化摘要，包含【研究目的】【方法】【结果】【结论】四要素，不要添加任何解释性语句。”注意：不要让模型自行判断学科领域，必须在提示词中硬编码指定——不同学科的摘要范式差异显著，模型自主泛化会遗漏关键要素。

部署测试与调试注意事项

在 Bot 页面点击「发布」→ 选择「公开测试」→ 复制测试链接分发给同事试用。上传一篇包含公式和图表编号的《Nature Communications》PDF，观察是否出现“公式被转成乱码文字”或“图3.2被误识别为正文段落”的问题。如果出现，需要返回 PDF Reader 插件设置，关闭「OCR 增强模式」。该模式对扫描版 PDF 有效，但对原生 PDF 反而会破坏排版逻辑。

使用关键词“钙钛矿太阳能电池 稳定性”进行一次检索，检查返回的前 3 条结果是否均来自近三年的期刊，且标题、作者、DOI 信息完整并可点击。若存在缺失，表明 Web Search 的结果解析正则未覆盖目标站点的 HTML 结构，需要手动调整正则表达式。