Academic Knowledge Base Clawhub

API key required

面向学术研究者的个人知识中枢。整合 Karpathy LLM Wiki 知识编译能力 + SmartLib 海量文献检索能力，形成私有知识库与外部文献库双轨联动的研究助手。支持4类数据入库（文献检索结果、用户上传文献、资讯报道、个人学术数据）、研究专题（文献子集+智能命名+笔记+AI分析+导出）、向量化语义检索、分词匹配检索、参考文献管理、Wiki知识层自动维护。 ✨ 亮点：入库文献自动保留原始数据库来源链接（覆盖300+数据库，如Scopus/WoS/EI/PubMed等，覆盖率100%），支持多源交叉验证。采用懒加载引导式初始化，无需前置配置即可使用。配额管理复用 smartlib-literature-search 的 gateway 凭证和计次规则（v2.2：5接口，每次调用计1次），配额耗尽后暂停外部检索请求。适用场景：文献管理、知识积累、论文写作辅助、研究调研。触发词：保存到知识库、知识库统计、我的知识库、给这篇打标签、列出我的专题、文献管理、论文管理、我的论文库、文献收藏、研究笔记、知识整理、学术知识库、论文知识库、文献整理、学术笔记、研究知识管理、收藏这篇文章、加入知识库、文献综述工具。 A personal knowledge hub for academic researchers — integrating Karpathy LLM Wiki + SmartLib literature search + vectorized semantic retrieval. Ingested literature automatically preserves original database source links (300+ databases, 100% coverage) for cross-verification. Quota managed via smartlib-literature-search gateway with v3.0 billing rules (5 interfaces, 1 quota per successful call), restricted display when quota exhausted.

Install

openclaw skills install academic-knowledge-base

快速触发词 / Quick Trigger Reference

你想做什么 / What to do	这样说 / Say
保存文献	"保存到知识库"、"加入知识库"、"收藏这篇文章"
搜索自己的文献	"在我的知识库里找..."、"查一下我的文献有没有..."
看知识库统计	"知识库统计"、"我的知识库有多少文献"
管理标签	"给这篇打标签..."、"我的深度学习标签"
导出引用	"引用这篇文献"、"导出这几篇为 BibTeX"
创建研究专题	"把这N篇组成一个专题"、"开个XX的课题"
查看专题	"列出我的专题"、"打开XX专题"、"有哪些专题"
专题内检索	"在XX专题里检索..."
导出/归档	"导出XX专题"、"归档XX专题"
配置	"知识库配置"、"配置向量化"
健康检查	"整理知识库"、"Lint我的Wiki"

学术知识库 / Academic Knowledge Base

中文 / Chinese | [English below each section]

面向学术研究者的个人知识中枢 —— 整合 Karpathy LLM Wiki 知识编译 + SmartLib 文献检索 + 向量化语义检索，让每一次检索和研究都沉淀为自己的知识资产。

A personal knowledge hub for academic researchers — integrating Karpathy LLM Wiki knowledge compilation + SmartLib literature search + vectorized semantic retrieval. Every search and study session compounds into your own knowledge asset.

来源参考 / Source References

本技能的设计架构和工作流继承自以下两个上游技能：

参考技能 1：Karpathy LLM Wiki

技能位置：~/.workbuddy/skills/Karpathy LLM Wiki/
核心理念：用 LLM 增量构建和维护持久化 Wiki 知识库，而非每次查询时做 RAG
本技能继承：Raw 不可变性、LLM 维护 Wiki 层、ingest/query/lint 操作、[[wiki-links]] 格式

Inherited: Raw immutability, LLM-owned wiki layer, ingest/query/lint operations, wiki page format.

参考技能 2：smartlib-literature-search

技能位置：~/.workbuddy/skills/smartlib-literature-search/
版本：v3.0
核心理念：基于 SmartLib 开放平台 API 提供中外文学术文献检索，已接入全程自动化服务（gateway 注册 + 配额消耗 + 微信支付充值）
本技能继承：文献检索 API + 认证流程、元数据字段结构、三级检索策略、外部检索联动。配额共享——与 literature-search 使用同一 gateway 凭证和配额

Inherited: SmartLib API auth, metadata schema, search strategies, field validation. Quota shared with literature-search.

核心架构 / Core Architecture

~/.workbuddy/academic-kb/
├── raw/                          # 原始资料（不可修改 / Immutable）
│   ├── literature/               #   文献全文 PDF/解析文本
│   ├── news/                     #   资讯/报道原文
│   └── personal/                 #   个人实验数据、笔记
├── db/                           # 结构化数据库
│   ├── literature.json           #   文献元数据（Identifier 为唯一 key）
│   ├── news.json                 #   资讯条目
│   ├── personal_data.json        #   个人学术数据
│   └── tags.json                 #   标签体系
├── wiki/                         # LLM 维护的 Wiki 知识层
│   ├── index.md                  #   知识目录
│   ├── log.md                    #   操作日志
│   └── [topic-pages].md          #   主题/概念页面
├── vectors/                      # 向量化存储
│   ├── embeddings.json           #   向量数据
│   └── vector_config.json        #   向量化范围配置
├── sessions/                     # 研究专题（文献子集+笔记+分析）
│   └── {slug}_yyyymmdd/
│       ├── session.json           #   专题元数据
│       ├── literature.json        #   选中文献快照
│       ├── notes.md               #   用户研究笔记
│       └── analysis.md            #   AI 生成的研究综述
└── KB-SCHEMA.md                  # 知识库 Schema 与约定

层级 / Layer	职责 / Responsibility	所有者 / Owner
Raw Sources	原始资料，不可修改 / Immutable sources	用户 / User
Structured DB	结构化元数据，CRUD / Structured metadata	系统 + 用户
Wiki	LLM 自动维护的知识网络 / Auto-maintained knowledge graph	LLM
Vectors	语义检索向量索引 / Vector index	系统

凭证与配额 / Credentials & Quota

本技能不独立注册，复用 smartlib-literature-search 的 gateway 凭证和配额：

检查 smartlib-literature-search 的 config.json
  ├── SMARTLIB_EMAIL 已配置 → 复用凭证，进入配额检查
  └── SMARTLIB_EMAIL 未配置 → 引导用户先注册:
        "📋 知识库需要 SmartLib 检索能力。首次使用需绑定邮箱（免费 100 次/月，仅用于配额管理），请输入邮箱即可开始:"
        用户输入 → 调 gateway /register（无需验证码）→ 写入 config.json → 完成

注意：注册无需验证码，极速完成。

配额消耗规则 / Quota Consumption Rules:

本技能与 smartlib-literature-search 共享配额和计次规则。配额按实际 API 接口调用次数计费，共 5 个接口，每次调用计 1 次。

Shared quota and billing rules with literature-search. 5 interfaces, each successful call = 1 quota. Failed calls do NOT consume quota (v36).

计费接口清单（5个）/ Billable Interfaces (5 total):

类别	接口	计费	知识库中的触发场景
检索	中文期刊检索	1次/调用	入库时 SmartLib 补全字段（中文文献匹配）
检索	全球文献检索	1次/调用	入库时 SmartLib 补全字段（外文文献匹配）、研究专题新检索
详情	中文期刊详情	1次/调用	补全文献元数据（查看详情）
详情	全球文献详情	1次/调用	补全外文文献元数据（查看详情）
下载	中文期刊全文下载	1次/调用	入库时下载中文期刊全文 PDF

不计费的操作 / Non-billable Operations:

操作 / Operation	说明 / Note
知识库内检索（分词+向量）	本地操作，不调 SmartLib API
入库 SmartLib 检索结果（元数据）	文献已在检索 Skill 中消耗过配额
标签管理、导出引用、Wiki 维护	本地操作
向量化 API 调用	使用独立的向量化服务商，不计 SmartLib 配额
研究专题创建（本地文献子集）	不调外部 API
外文 OA PDF 探测	外部免费 API，不计 SmartLib 配额

🔒 配额耗尽处理 / Quota Exhaustion

配额耗尽后暂停外部检索请求：

状态	行为
配额充足	完整使用所有功能（检索、入库、专题、导出）
配额耗尽	知识库本地检索正常；外部检索、入库匹配、新文献补充一律拒绝

配额耗尽后的提示格式：

⚠️ 您的 SmartLib 检索配额已用尽。

知识库内 {N} 篇已有文献仍可正常检索、管理、导出。
但外部检索、入库匹配等需要调用 SmartLib 的功能已被暂停。

> 💰 充值套餐：
> 体验包：¥9.90 / 1000次
> 月付基础：¥29.00 / 5000次/月
> 月付进阶：¥99.00 / 20000次/月
> 月付专业：¥299.00 / 100000次/月
> 回复「充值」获取微信支付码，恢复 SmartLib 外部检索能力。

重要规则：

配额耗尽后，所有需要调用 SmartLib API 的操作（外部检索、入库匹配、新文献补充）一律拒绝，不展示任何部分结果
知识库内已有文献的检索、标签管理、导出、Wiki 维护、研究专题 — 不受影响（纯本地操作）
充值后立即恢复所有外部检索功能

输出规范 / Output Standards

每次调用 SmartLib API 后，在结果末尾展示配额状态：

📊 本次消耗 {n} 次 | 剩余 {remain} 次 (共 {total} 次/月)

知识库初始化 / KB Initialization

无需显式"初始化"。 懒加载引导式设计——首次使用任何功能时，基础设施自动静默创建。

No explicit "init" required. Lazy-loading guided design.

自愈式就绪 / Self-Healing Readiness

检查项 / Check	缺失时行为 / On Missing
根目录不存在	静默创建完整目录结构 + 空 JSON 文件 + KB-SCHEMA.md
vector_config.json 不存在	静默写入默认配置（BGE-M3 / 硅基流动 / 仅摘要向量化）
向量化 API Key 未配置	仅在首次需要向量化时引导配置，不阻塞入库
embeddings.json 损坏	静默重建空文件

向量化方案备选 / Vectorization Options

方案 / Option	模型 / Model	费用 / Cost	维度 / Dims
推荐	硅基流动 BGE-M3	免费	1024
高精度	智谱 Embedding-3	¥0.5/百万token	256-2048
高精度	阿里 text-embedding-v4	¥0.5/百万token	64-2048
私有部署	Ollama + nomic-embed-text	免费	768

数据入库 / Data Ingestion

支持 4 种数据类型入库。

类型 1：SmartLib 检索结果入库

触发：用户在使用 smartlib-literature-search 后说"保存到知识库"、"加入知识库"

用户指定入库的检索结果
  ├── 遍历每条结果
  │     ├── Identifier 去重检查（db/literature.json）
  │     │     ├── 已存在 → 跳过
  │     │     └── 不存在 → 入库
  │     └── 入库操作：写 literature.json + 下载原文到 raw/ + 向量化（若配置）
  └── 汇总提示入库结果

文献元数据格式（db/literature.json）：

{
  "Identifier_Value": {
    "identifier": "文献唯一ID",
    "title": "文献标题",
    "authors": ["作者1", "作者2"],
    "source_name": "期刊/来源",
    "publish_year": "2025",
    "abstract": "摘要内容",
    "keywords": ["关键词1"],
    "doi": "10.xxxx/xxxx",
    "core_indexing": "SCI;EI",
    "source": "smartlib",
    "source_links": [
      {"db_id": "scopusjournal", "db_title": "Scopus", "link": "https://www.scopus.com/..."},
      {"db_id": "wsoscimagazine", "db_title": "WoS SCI", "link": "https://www.webofscience.com/..."}
    ],
    "vectorized": true,
    "tags": ["深度学习"],
    "notes": ""
  }
}

source_links 字段说明：从 SmartLib 详情接口的 Source 字段自动提取，保留原始数据库来源链接（覆盖300+数据库，如Scopus/WoS/EI/PubMed等，覆盖率100%，平均4.75个链接/篇）。入库时自动保存，支持多源交叉验证。

类型 2：用户上传文献入库

触发：用户提供 PDF/Word/Markdown/BibTeX 文件路径

Step 1：解析文献（PDF 提取文本 / Word 解析结构 / BibTeX 解析字段）
Step 2：匹配 SmartLib（用标题+作者检索 API 4，标题相似度 > 80% 则合并补全 DOI/ISSN/核心收录）
Step 3：存储（原文 → raw/literature/，元数据 → literature.json，向量化）

未匹配 SmartLib 的文献标注 source: "user_upload"。

类型 3：资讯/报道入库

触发：用户提供 URL 或粘贴文本

Step 1：提取标题、来源、日期、摘要
Step 2：原文 → raw/news/，元数据 → db/news.json

类型 4：个人学术数据入库

触发：用户上传实验数据、CSV、笔记等

Step 1：解析数据（CSV 保持表格结构 / 文本 Markdown 存储）
Step 2：询问是否关联已有文献
Step 3：原文 → raw/personal/，元数据 → db/personal_data.json

向量化服务 / Vectorization Service

API 调用规范

统一使用 OpenAI 兼容格式：

POST {base_url}/embeddings
Authorization: Bearer {api_key}
Body: {"model": "{model_name}", "input": ["文本1", "文本2"]}

批量向量化

单次最多提交 32 条
每批 32 条并发（最多 3 批并行）
单批失败自动重试 3 次（指数退避）

向量化触发条件

操作 / Operation	触发向量化？
文献检索结果入库	若配置开启
用户上传文献入库	若配置开启
资讯/个人数据入库	默认关闭
删除文献	同步删除向量索引

检索策略 / Retrieval Strategy

双轨检索流程

用户查询
  │
  ├── 1. 知识库分词匹配检索
  │     ├── 中文分词 → title/abstract/keywords 倒排匹配
  │     └── BM25 评分（标题 > 关键词 > 摘要）
  │
  ├── 2. 知识库向量语义检索
  │     ├── 查询向量化 → 余弦相似度匹配
  │     └── 返回 Top-N（N = 分词匹配结果的 2 倍）
  │
  ├── 3. 去重合并
  │     └── BM25 × 0.6 + Vector_Similarity × 0.4
  │
  ├── 4. 自适应外部检索
  │     ├── 知识库 ≥ 3 条 → 知识库置顶 + 正常外部检索
  │     ├── 知识库 1-2 条 → 知识库置顶 + 外部检索加倍
  │     └── 知识库 0 条 → 全量外部检索
  │
  └── 5. 结果展示（分区：知识库 [📚] / 外部 [🌐]）

结果展示格式

🔎 检索："{用户查询}"

════════════════════════════════
📚 你的知识库（共 N 篇）
════════════════════════════════
| # | 收录 | 标题 | 作者 | 来源 | 年份 |
|---|------|------|------|------|------|
| 1 | [SCI] | ... | ... | ... | 2024 |

════════════════════════════════
🌐 外部检索补充（SmartLib，共 M 篇）
════════════════════════════════
| # | 收录 | 标题 | 作者 | 来源 | 年份 |
|---|------|------|------|------|------|
| 1 | - | ... | ... | ... | 2025 |

💾 输入 "保存 1,3" 将外部结果加入知识库

Wiki 知识层维护 / Wiki Maintenance

继承自 LLM Wiki 模式，入库后 LLM 自动维护知识网络。

触发时机

操作	更新范围
入库新文献	创建/更新该文献涉及的主题概念页
批量入库 ≥ 5 篇	全量 Lint（交叉引用、矛盾检测、孤立页面）
用户手动要求	"整理知识库"、"Lint我的Wiki"

入库后更新流程

文献入库 → 提取主题 → 检查已有 Wiki 页面 → 创建/更新概念页
  → 写入引用 → 更新交叉引用 → 检测矛盾 → 更新 index.md → 追加 log.md

Lint（健康检查）

批量入库 ≥ 5 篇后自动执行，或用户手动触发。检查项：

矛盾检测：不同文献间结论冲突，标注 [⚠️ 矛盾]
过时检测：超过 3 年未更新的概念页
孤立页面：无入链的 Wiki 页面
冗余检测：内容高度相似的页面

参考文献管理 / Reference Management

功能 / Feature	触发方式 / Trigger
添加文献	"保存到知识库"
查看详情	"查看文献 XXX"
删除文献	"删除文献 XXX"（仅删元数据，raw 原文保留）
去重检测	入库时自动触发（Identifier / DOI / 标题匹配）
标签管理	"给这篇文献打标签'深度学习'"
批量导出	"导出这几篇为 BibTeX"
引用生成	"引用这篇文献" → GB/T 7714 / APA / MLA / BibTeX

导出格式

格式	用途
GB/T 7714-2015	中文论文（优先）
APA 7th	社科论文
MLA 9th	人文论文
BibTeX	LaTeX

研究专题 / Research Sessions

从知识库中挑选文献子集组成研究专题。专题自包含（文献快照 + 笔记 + AI 分析），可独立导出迁移。

Create focused research sessions from your KB. Self-contained and portable.

触发场景

用户意图 / Intent	触发短语示例
创建专题	"把这N篇组成一个专题"、"用这些结果创建专题"
查看专题	"列出我的专题"、"打开XX专题"
专题内操作	"在XX专题里检索..."、"更新XX专题笔记"
导出/归档	"导出XX专题"、"归档XX专题"

存储结构

~/.workbuddy/academic-kb/sessions/{slug}_{yyyymmdd}/
├── session.json          # 专题元数据（标题、来源、状态）
├── literature.json       # 选中文献快照（自包含可迁移）
├── notes.md              # 用户研究笔记
└── analysis.md           # AI 生成的研究综述

专题操作

操作	说明
创建	选文献 → AI 智能命名 → 生成 analysis.md
添加文献	追加到专题 literature.json，不影响主库
专题内检索	限定范围为专题文献，复用双轨检索
更新笔记	追加内容（带时间戳），AI 可辅助生成大纲
导出	打包专题目录为 zip
归档/删除	归档：status → archived；删除：需二次确认

Sessions are snapshots — editing session content never affects the main KB.

知识库统计 / KB Statistics

触发：用户说"知识库统计"、"KB Stats"等

生成交互式 HTML 报告（模板 kb-report.html），包含：

功能	说明
摘要卡片	文献总量、已向量化数、资讯数
文献构成	按类型和语言的柱状图
年份分布	按年份统计柱状图
热门标签	标签云
全部文献列表	可展开明细表

报告通过 preview_url 打开。未初始化时显示引导页。

配置管理 / Configuration Management

用户指令 / Command	操作 / Action
"知识库配置"	展示 vector_config.json 关键信息
"配置向量化"	展示方案对比表，引导输入 API Key
"开启全文向量化"	修改 vector_config.json，提示是否补向量化
"换用智谱向量"	修改 provider/model，提示需重新向量化

Key 写入 ~/.workbuddy/academic-kb/vectors/vector_config.json 的 api_key 字段。

与外部技能的联动 / Integration with Other Skills

技能 / Skill	联动方式 / Integration	关系
llm-wiki	Wiki 层核心模式（ingest/query/lint、Raw 不可变性、[[wiki-links]]）	⬆️ 上游参考
smartlib-literature-search (v3.0)	检索结果一键入库；SmartLib 补全字段；共享配额与凭证；外部检索联动	⬆️ 上游参考
smartlib-citation-checker	引用核查时优先查知识库；引用格式转换引擎复用	➡️ 同级协作

安全与隐私 / Security & Privacy

安全原则 / Principle	实现 / Implementation
零越权文件访问	所有操作限定在 `~/.workbuddy/academic-kb/` 内
API Key 安全	仅存储在本地 vector_config.json，仅发送至用户选择的向量化服务商
零隐藏网络调用	仅 SmartLib API 和向量化 API，无遥测
Raw 不可变	`raw/` 目录不可修改不可删除
无远程执行	所有代码本地执行

错误处理与回退 / Error Handling & Fallback

故障场景 / Failure	降级行为 / Degradation
SmartLib API 无响应	自动重试 3 次（1s/3s/9s），失败 → 提示稍后重试
SmartLib Token 过期	自动重新获取，用户无感知
向量化 API 无 Key	跳过向量化，照常入库，分词检索正常
向量化 API 调用失败	分批重试 3 次，单批失败不影响其他批
embeddings.json 损坏	静默重建，后续检索时自动补向量化
知识库目录被误删	下次操作时自动检测并静默重建

版本历史 / Version History

版本	日期	核心变更
v3.0	2026-05	初始版本：4类数据入库、双轨检索、Wiki知识层、研究专题
v3.1	2026-05-28	计次规则对齐 literature-search v2.2（5接口，每次调用计1次）
v3.2	2026-05-28	亮点更新：入库文献自动保留原始数据库来源链接（source_links 字段，300+数据库，100%覆盖率），支持多源交叉验证
v3.3	2026-06-04	v36 对齐：① 配额改为成功调用后扣除（失败不消耗配额），与 literature-search v2.9 对齐；② 上游技能版本引用更新 v2.2→v2.8
v3.4	2026-06-05	v38 production aligned: Updated production URL to v38 (version 34), literature-search ref v2.8→v2.9, citation-checker ref v2.5→v2.6
v3.5	2026-06-06	v39 生产部署：恢复 /register 单步注册，修复 v38 用户卡住问题；上游 literature-search v3.0、citation-checker v2.7
v3.6	2026-06-06	v44 审计对齐：代码审计确认 trial_total=100（注册赠送100次），套餐配额1000起；更新上游 literature-search v2.9→v3.0；与 smartlib-gateway v44 (version 46) 完全对齐