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openclaw skills install @myd2002/query-papers从你的专属Gitea知识库中检索相关论文内容,提供有依据且带链接的详细回答和文献分析。
openclaw skills install @myd2002/query-papers用户用自然语言提问时,从其专属 Gitea 知识库中找到相关内容,生成有依据、带来源链接的回答。 两阶段检索:先读目录定位,再精读相关页面,避免知识库变大后撑爆上下文。 知识库现在包含六类资料(论文/行业调研/开源项目/技术文档/实验记录/会议纪要),查询对所有类型通用。
Activate when(满足任一):
Do NOT activate when:
python3 scripts/kb_read.py --open_id <open_id> --list all --log_question "<用户的原始问题>"
务必带上 --log_question 参数:它会在读目录的同时把本次查询写入 log.md。 查询必然要先读目录才能回答,所以日志记录绑定在这一步、不会被漏掉。
输出含:research_direction、documents[](每篇 title/keywords/brief/score/file/type_key)、 concepts[]、resources[]、base_url(拼链接用)、repo_url。
边界:
据问题与目录的 title/keywords/brief 列出相关页面,精读上限 8 个。优先级:
无任何相关内容时:诚实告知"知识库里暂时没有与「××」直接相关的内容",可基于自身知识 简要回答并明确标注"以下是通用知识,非来自你的知识库",建议存入相关资料。不要假装有。
对选中页面:
python3 scripts/kb_read.py --open_id <open_id> --read "<file路径,如 summaries/papers/某论文>"
输出含 content(全文)和 page_url(可点击链接)。
基于精读内容回答。要求:
回复格式参考(灵活调整):
📌 <直接回答,1-3段综合论述>
📚 相关内容:
1. 《<标题>》(<类型>,相关性:高)
<与问题的关系,1-2句>
🔗 <page_url>
2. ……
(若引用了概念页)
🧠 概念页「<概念名>」已综合 <N> 篇资料对此主题的论述:🔗 <page_url>
追问某资料细节时直接精读那篇(若没读过)。本会话已精读过的内容可复用,不必重复调用。