扣子平台内置的学术摘要助手，核心功能聚焦于两点：在海量学术文献中精准锁定目标论文，并自动生成规范的结构化摘要。整个流程无需手动复制粘贴，也不必担心格式错乱——所有操作均在平台内闭环完成，不依赖外部脚本或本地工具。

先从搭建步骤说起。登录扣子（coze.cn）后，点击右上角「创建 Bot」，选择「空白 Bot」模板。在基础信息页填写名称“学术摘要助手”，描述建议为“支持中英文论文检索、PDF解析、结构化摘要生成”，语言选项选择「中文」。必须注意——PDF Reader 和 Web Search 这两个插件需同时启用，缺少任何一个都会导致后续流程中断：上传的PDF无法解析，实时检索也无法发起。这一步不可跳过，否则整个链路将直接断裂。

配置基础Bot与关键插件

前面已强调插件需全部开启，接下来是搜索引擎的接入方式。提供两种可选路径：

方法一：直连 Google Scholar 镜像站（推荐新手）

进入「工作流」→ 添加「Web Search」节点 → 搜索关键词模板填写为"{query}" site:scholar.google.com OR site:semantic-scholar.org。此处需留意一个小细节——{query}代表用户输入的原始关键词，切勿给变量名添加引号，否则搜索功能将失效。

方法二：对接 CNKI（需企业版API密钥）

新建「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 以 JSON 格式传递参数，字段名需严格遵循 CNKI 官方文档。若任意一个字母出错，便会返回 401 错误。

构建PDF解析与摘要生成链路

链路共分三步完成：

第一步：接收用户上传的PDF → 调用 PDF Reader 插件提取纯文本 → 自动去除页眉、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，直接提交至大模型处理；若超过800字，则通过正则匹配「摘要」或「Abstract」的起始位置，仅截取该段及后续三段作为上下文输入——此举旨在防止模型因上下文过长而遗漏关键结论。

第三步：向大模型发送固定格式的提示词。提示词内容如下：“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字以内结构化摘要，包含【研究目的】【方法】【结果】【结论】四要素，不加任何解释性语句。” 务必注意：学科必须硬编码明确指定，不能使用“根据内容判断学科”这样的模糊表述——否则模型可能会遗漏【方法】或【结论】等核心要素。

整个流程运行下来，从上传PDF到获取四要素摘要，一气呵成。总结而言，核心要点只有两个：插件配置齐全、提示词书写准确。其余环节均可由扣子平台自动完成。