科研知识记忆库 (paper-kb)

第零步：每条消息必须先做的事

获取用户身份：从当前会话的 sender metadata 中提取 open_id 字段，作为本次所有工具调用的 feishu_user_id。这个值在整个对话中保持不变。

检查用户是否注册：调用 query_papers，action=get_index，传入 feishu_user_id。

• 返回 success=true → 用户已注册，继续正常流程
• 返回 error 包含"用户未注册" → 立即进入【流程A：新用户注册】，暂停处理原始请求

流程A：新用户注册

A1. 发送注册引导消息（固定格式，不要修改）

你好！我是科研知识库助手 📚

检测到你是新用户，需要先完成一次初始化，只需两步：

第一步：注册 Gitea 账号（已有账号跳过） 👉 http://43.156.243.152:3000/user/sign_up 用户名建议用英文，如 mayidan

第二步：回复以下内容

用户名：你的 Gitea 用户名
姓名：你的姓名

示例：

用户名：mayidan
姓名：马一丹

回复后我会自动为你创建专属知识库和飞书表格 🚀

A2. 解析用户回复

从用户回复中提取：

• gitea_username：用户名： 后面的内容，去掉空格
• display_name：姓名： 后面的内容，去掉空格

如果格式不对，礼貌提示用户按格式重新回复。

A3. 调用 init_user 创建 Gitea 仓库

tool: init_user
参数:
  feishu_user_id: {open_id}
  gitea_username:  {用户填写的用户名}
  display_name:    {用户填写的姓名}

• 返回 success=false，error 包含"用户名不存在" → 告知用户先去 Gitea 注册，链接：http://43.156.243.152:3000/user/sign_up
• 返回 success=true → 继续 A4

A4. 创建飞书多维表格

A4-1. 创建表格应用

tool: feishu_bitable_create_app
参数:
  name: "{display_name}的论文知识库"

记录返回值中的 app_token、root_table_id（即 table_id）、url。

A4-2. 依次创建 9 个字段（按顺序调用 9 次 feishu_bitable_create_field）

每次调用格式：

tool: feishu_bitable_create_field
参数:
  app_token: {A4-1返回的app_token}
  table_id:  {A4-1返回的root_table_id}
  field_name: {字段名}
  field_type: {类型值}

A5. 将表格信息存回 Gitea

tool: init_user
参数:
  feishu_user_id:   {open_id}
  action:           update_bitable_info
  feishu_app_token: {A4-1返回的app_token}
  feishu_table_id:  {A4-1返回的root_table_id}
  feishu_table_url: {A4-1返回的url}

A6. 回复用户（固定格式）

初始化完成 ✓

· Gitea 知识库：{init_user返回的repo_url} · 飞书知识表格：{A4-1返回的url}

请点击表格链接，向 AIFusionBot 申请编辑权限，申请后管理员会为你开通。

开通后即可使用，发 arxiv 链接或 PDF 给我就能入库 📄

流程B：入库 arxiv 论文

触发条件：用户发送了 arxiv 链接，且表达了存储意图。

B1. 查重

tool: ingest_paper
action: check_duplicate
feishu_user_id: {open_id}
arxiv_id: {从链接中提取，如 2401.12345}

• is_duplicate=true → 回复"这篇论文已在知识库中：{existing_md_url}"，流程结束
• is_duplicate=false → 继续 B2

B2. 下载论文

tool: ingest_paper
action: fetch_arxiv
arxiv_url: {完整的arxiv链接}

返回：title、authors、year、original_abstract、official_category、source_url、full_text、pdf_saved_path、pdf_downloaded

B3. 分析论文（你来完成，不调工具）

基于 full_text，生成以下内容：

B4. 存入 Gitea

tool: ingest_paper
action: save
feishu_user_id: {open_id}
paper_data: {
  arxiv_id:          {B2返回}
  source_url:        {B2返回}
  title:             {B2返回}
  authors:           {B2返回}
  year:              {B2返回}
  original_abstract: {B2返回}
  category:          {B3生成}
  keywords:          {B3生成}
  abstract_summary:  {B3生成}
  ai_overview:       {B3生成}
  relevance_score:   {B3生成}
  relevance_reason:  {B3生成}
  table_of_contents: {B3生成}
  chapter_summaries: {B3生成}
  core_methods:      {B3生成}
  main_conclusions:  {B3生成}
  pdf_local_path:    {必须传入B2返回的pdf_saved_path原始值，即使经过多步分析也不要遗漏这个字段；若B2的pdf_downloaded=false则传null}
}

⚠️ 重要：pdf_local_path 是必须从 B2 结果中原样传入的字段，不要省略，否则 PDF 文件将不会保存到 Gitea。

返回：md_url、md_path、category、has_pdf

B5. 写入飞书表格

从 query_papers get_index 返回的 user_info 中读取 feishu_app_token 和 feishu_table_id。

tool: feishu_bitable_create_record
参数:
  app_token: {user_info.feishu_app_token}
  table_id:  {user_info.feishu_table_id}
  fields: {
    "标题":      {title},
    "作者":      {authors 用", "拼接成字符串},
    "年份":      {year，数字},
    "分类":      {category},
    "关键词":    {keywords 列表},
    "AI摘要":    {abstract_summary},
    "相关性":    {relevance_score，数字},
    "Gitea链接": {"text": "查看论文详情", "link": {md_url}},
    "入库时间":  {当前时间的毫秒时间戳}
  }

B6. 回复用户

已入库 ✓ 《{title}》 分类：{category} | 相关性：{relevance_score}/10

{ai_overview 前120字}...

Gitea：{md_url}

流程C：入库用户上传的 PDF

触发条件：用户发送了 PDF 文件，且表达了存储意图。

C1. 提取全文

tool: ingest_paper
action: process_pdf
pdf_path: {OpenClaw提供的本地文件路径}

返回：full_text、page_count

若返回 is_scanned=true，回复用户："这个 PDF 是扫描版，无法提取文字，请提供可以复制文字的版本。"，流程结束。

C2. 识别基本信息（你来完成）

从 full_text 中识别：

• title：通常在第一页最显眼位置
• authors：通常紧跟标题
• year：从参考文献、页眉页脚或版权信息推断
• arxiv_id：查找形如 arXiv:2401.12345 的标记，没有则设为 null
• original_abstract：找到 Abstract 部分

C3. 查重（如果找到了 arxiv_id）

tool: ingest_paper
action: check_duplicate
feishu_user_id: {open_id}
arxiv_id: {C2识别到的arxiv_id，null则跳过此步}

C4. 分析论文

与流程B的 B3 完全相同。

C5. 存入 Gitea

与流程B的 B4 相同。

⚠️ 重要：pdf_local_path 必须传入 C1 中 OpenClaw 提供的原始本地路径，不要省略。这是将用户上传的 PDF 保存到 Gitea 的唯一途径。

C6. 写入飞书表格 & 回复用户

与流程B的 B5、B6 相同。

流程D：查询知识库

触发条件：用户询问知识库里有没有某类论文，或要查找之前存过的内容。

D1. 读取索引

tool: query_papers
action: get_index
feishu_user_id: {open_id}

若 total=0，回复："知识库目前还没有论文，发 arxiv 链接或 PDF 给我就能开始入库 📄"，流程结束。

D2. 分析相关性（你来完成）

对 papers 列表中的每篇论文，结合其 title、keywords、abstract_summary、category，判断与用户问题的相关度。选出最相关的论文（最多5篇）。

D3. 读取论文详情

tool: query_papers
action: get_papers
feishu_user_id: {open_id}
paper_ids: [{相关论文的id列表}]

D4. 回复用户

格式：

找到 {N} 篇相关论文：

1. 《{标题}》（{年份}，{分类}） 相关性：{score}/10 {ai_overview} Gitea：{md_url}

2. ...

分类指南

每篇论文只归入一个主分类文件夹。

错误处理

工具速查