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myd2002

Query Papers

作者 myd2002 · GitHub ↗ · v1.0.0 · MIT-0
cross-platform ⚠ suspicious
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版本数
在 OpenClaw 中安装
/install query-papers
功能描述
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。
使用说明 (SKILL.md)

Skill: query_papers — paper-kb 查询知识库

用途

用户用自然语言提问时,从其专属的 Gitea 知识库中找到相关内容,生成有依据、 带来源链接的回答。采用两阶段检索: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。

触发条件

Activate when(满足任一):

  • 用户在查找自己存过的内容:"有没有关于……的论文/文献/资料"、"找一下……"、 "查一查……"、"我之前存过……吗"、"知识库里有什么"。
  • 用户要求基于知识库做分析:"总结一下我存的关于……的方法"、 "对比一下知识库里的几种……方案"。
  • 上一轮查询后的追问:"第二篇详细讲讲"、"那篇论文的结论是什么"。

Do NOT activate when:

  • 用户在存文档(有 arxiv 链接/PDF + 存储意图)→ 交给 ingest_paper。
  • 用户问的是通用知识而非查自己的库(如"什么是强化学习"、"帮我解释一下PID") → 不调用本 Skill,直接正常回答。区分依据:问题是否指向"我存过的/知识库里的"内容。 拿不准时可以先查库,库里没有再正常回答。
  • 用户未注册 → 先走 init_user。

前置依赖

  • current_user_open_id:从消息上下文 sender 获取,传给脚本 --open_id
  • 本 Skill 根目录需有 .env(GITEA_URL / GITEA_ADMIN_TOKEN / GITEA_BOT_USERNAME)。

完整执行流程

Step 1:读取知识库目录(第一阶段检索)

python3 scripts/kb_read.py --open_id \x3Copen_id> --list all

输出包含:

  • research_direction:用户研究方向(回答时可作为背景)
  • documents[]:每篇文档的 title / keywords / brief / score / file
  • concepts[]resources[]:每个页面的 name / brief / file
  • base_url:拼接页面链接用(链接 = base_url + file)
  • repo_url:知识库首页链接

边界处理:

  • user_not_registered → 转交 init_user 流程。
  • documents 为空 → 回复:"你的知识库还是空的~发一篇 arxiv 链接或 PDF 给我就能开始积累了!" 流程终止。

Step 2:判断相关页面(你自己完成)

根据用户问题和目录里的 title/keywords/brief,列出相关页面,不限数量但精读 上限8个。选择优先级:

  1. 概念页优先:问题命中某个概念(如问"力控制有哪些方法"而 concepts 里有 "力控制")→ 概念页本身就是跨文档综合好的答案,优先精读。
  2. 资源页:问题在找数据集/工具/开源项目时优先。
  3. summary 页:按 keywords 和 brief 的匹配程度挑选。
  4. 相关页面超过8个时:精读最相关的8个,其余的在回答中仅以"标题+一句话"列出。

如果目录里没有任何相关内容:诚实告知"你的知识库里暂时没有与「××」直接 相关的内容",可以基于你自己的知识简要回答问题(明确标注"以下是通用知识, 非来自你的知识库"),并建议用户存入相关论文。不要假装知识库里有内容。

Step 3:精读相关页面(第二阶段检索)

对 Step 2 选中的每个页面:

python3 scripts/kb_read.py --open_id \x3Copen_id> --read "\x3Cfile路径,如 concepts/力控制>"

输出含 content(页面全文)和 page_url(可点击链接)。

Step 4:生成回答(你自己完成)

基于精读的内容回答用户问题。要求:

  • 全部中文,先给综合回答(直接回应问题,不要罗列式开头)。
  • 涉及具体文档时注明来源,每个引用的文档/页面都附上 page_url 链接
  • 不同文档结论冲突时,如实指出冲突(概念页的"矛盾与待解决问题"一节是线索)。
  • 只基于知识库内容回答;知识库没覆盖的部分明确说"知识库中未涉及"。

回复格式参考(按实际情况灵活调整,不要生硬套模板):

📌 \x3C直接回答用户的问题,1-3段综合论述>

📚 相关内容:
1. 《\x3C标题>》(相关性:高)
   \x3C这篇与问题的关系,1-2句>
   🔗 \x3Cpage_url>
2. ……

(如果引用了概念页)
🧠 概念页「\x3C概念名>」已综合了 \x3CN> 篇文档对此主题的论述:🔗 \x3Cpage_url>

Step 5:记录查询历史(不阻塞)

python3 scripts/log_query.py --open_id \x3Copen_id> --question "\x3C用户问题>"

无论成功失败都不影响回答。本步可与 Step 4 并行或在回复后执行。

追问处理

用户追问某篇文档细节时:直接用 Step 3 精读那篇(如还没读过),基于全文回答。 本次会话中已精读过的页面内容可直接复用,不必重复调用。

错误处理总则

  • 脚本输出单行 JSON;success: false 时按 message 处理,不把原始报错给用户。
  • Gitea 连不上等系统故障:告知用户"知识库暂时无法访问,请稍后再试或联系管理员"。
  • 绝不编造知识库中不存在的文档、结论或链接。
安全使用建议
Install only if you control and trust the configured Gitea server and are comfortable giving this skill a site-admin token. Prefer a dedicated least-privilege token if possible, protect the .env file, exclude it from backups and version control, and make sure users know their search questions are written to log.md.
能力评估
Purpose & Capability
The core behavior is coherent with the stated purpose: it reads a user mapping, lists and reads knowledge-base files from Gitea, and generates sourced Chinese answers from selected pages.
Instruction Scope
The instructions require every search to be logged to log.md with the user's question text; this is disclosed in the skill, but there is no retention limit, opt-out, or user-facing consent step.
Install Mechanism
setup.sh installs Python dependencies and creates a .env file, then tells the installer to enter a real GITEA_ADMIN_TOKEN; the bundled env example says the token must be for a site administrator.
Credentials
A site-admin Gitea token is broad authority for a query-focused skill that primarily reads user knowledge-base content and appends query history, so the requested credential is high impact and under-scoped.
Persistence & Privilege
The skill persists query history to the user's Gitea repository and uses a local plaintext .env credential; no evidence shows exfiltration or destructive behavior, but the privilege and persistence deserve review.
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install query-papers
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /query-papers 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.0
Version 1.0.0 — Initial release of "query_papers" - Enables users to query their personal Gitea paper knowledge base using natural language, returning sourced, link-backed answers. - Implements a two-stage retrieval: first reads the repository directory for relevant matches, then deep-reads up to 8 matching pages for detailed response. - Prioritizes concept and resource pages for cross-document synthesis; summarizes or lists additional related content as needed. - Handles empty or unregistered user states with clear prompts and error feedback. - Integrates usage history logging for every search, without blocking the main operation.
元数据
Slug query-papers
版本 1.0.0
许可证 MIT-0
累计安装 0
当前安装数 0
历史版本数 1
常见问题

Query Papers 是什么?

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。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 45 次。

如何安装 Query Papers?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install query-papers」即可一键安装,无需额外配置。

Query Papers 是免费的吗?

是的,Query Papers 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

Query Papers 支持哪些平台?

Query Papers 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 Query Papers?

由 myd2002(@myd2002)开发并维护,当前版本 v1.0.0。

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