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ScholarSkill - 学术论文阅读与知识内化

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source · Clone the upstream repo

git clone https://github.com/EESJGong/scholar-skill

Claude Code · Install into ~/.claude/skills/

T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/EESJGong/scholar-skill "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/zh-CN" ~/.claude/skills/eesjgong-scholar-skill-zh-cn && rm -rf "$T"

manifest: zh-CN/SKILL.md

source content

ScholarSkill - 学术论文阅读与知识内化

技能描述: 基于 Obsidian 的 L3 级论文阅读与记忆抽取系统

版本: v1.0.0
最后更新: 2026-03-18

⚙️ 首次使用必读：配置引导

欢迎使用 ScholarSkill！ 🦉

在开始阅读论文之前，需要完成以下配置。本技能支持三种配置模式：

🚀 配置模式

模式 1: 全自动配置（推荐新手）

# 先选择中文包，再明确指定目标 Obsidian vault
python ~/.openclaw/workspace-scholar/skills/scholar-skill/zh-CN/scripts/configure.py auto --vault-path "/你的/Obsidian/Vault"

适合: 第一次使用，Obsidian 已安装
自动完成:

✓ 检测 Obsidian 仓库位置
✓ 创建目录结构（1-Papers, 2-Knowledge, 3-MOCs, memory 等）
✓ 生成配置文件
✓ 检查依赖技能

注意: 推荐始终传入

--vault-path

，这样不会误选到别的 vault，也能确保只同步中文模板。

模式 2: 半自动配置（推荐）

# 运行中文包配置脚本，并明确指定目标 vault
python ~/.openclaw/workspace-scholar/skills/scholar-skill/zh-CN/scripts/configure.py semi --vault-path "/你的/Obsidian/Vault"

适合: 希望手动确认每一步的用户
流程:

自动检测 Obsidian 仓库（找不到会提示手动输入）
询问是否创建目录结构
检查依赖技能，询问是否安装
生成配置文件

模式 3: 手动配置（高级用户）

# 运行中文包配置脚本，并明确指定目标 vault
python ~/.openclaw/workspace-scholar/skills/scholar-skill/zh-CN/scripts/configure.py manual --vault-path "/你的/Obsidian/Vault"

适合: 清楚自己需要什么的高级用户
流程:

手动输入 Obsidian 仓库路径
跳过目录创建（稍后手动）
仅检查依赖，不自动安装
生成配置文件

📦 依赖技能

本技能需要以下依赖技能（配置脚本会自动检查）：

核心依赖（必需）

技能	用途	必需
`obsidian-direct`	Obsidian 文件操作	⭐⭐⭐
`arxiv-watcher`	ArXiv 论文搜索	⭐⭐⭐

功能增强（推荐）

技能	用途	必需
`academic-research-hub`	多源学术搜索	⭐⭐
`tavily`	网页内容提取	⭐⭐
`pdf`	PDF 文本提取	⭐⭐
`obsidian-cli`	Obsidian CLI 工具	⭐⭐

长任务编排（L3/批量处理必需）⭐ 新增

技能	用途	必需
`durable-task-runner`	长任务编排、进度追踪、崩溃恢复	⭐⭐⭐ (L3/批量)

为什么需要 durable-task-runner？

✅ L3 精读 (2.5 小时): 需要进度追踪、中断恢复
✅ 批量阅读 (10+ 篇): 需要任务编排、步骤重试
✅ 周巩固 (60-90 分钟): 需要状态持久化、定期执行
✅ 崩溃恢复: 会话中断后可继续
✅ 进度透明: 实时显示完成进度

安装命令:

# 核心依赖（通过 ClawHub 安装）
clawhub install obsidian-direct
clawhub install arxiv-watcher

# 功能增强（推荐）
clawhub install academic-research-hub
clawhub install tavily
clawhub install pdf
clawhub install obsidian-cli

# 长任务编排（L3/批量处理必需）
clawhub install durable-task-runner

手动安装（如 ClawHub 不可用）:

# 从 GitHub 克隆技能
cd ~/.openclaw/workspace-scholar/skills
git clone https://github.com/OpenClaw/obsidian-direct.git
git clone https://github.com/OpenClaw/arxiv-watcher.git
# ... 其他技能

📁 配置文件

配置完成后，配置文件位于：

~/.openclaw/workspace-scholar/config/scholar.yml

（如该目录不存在，则写入

~/.openclaw/workspace/config/scholar.yml

）

关键配置项:

obsidian:
  vault_path: /Users/shengjie/ObsidianVault  # ← 自动检测或手动输入
  
reading:
  default_level: L2  # L1/L2/L3
  
notification:
  feishu_enabled: false  # 是否启用飞书推送

❓ 常见问题

Q: 找不到 Obsidian 仓库怎么办？
A: 使用半自动或手动模式，手动输入路径。如未安装 Obsidian，先下载安装：https://obsidian.md

Q: 依赖技能安装失败？
A: 使用 ClawHub 安装：

clawhub install <技能名>

。如 ClawHub 不可用，从 GitHub 手动克隆技能到

~/.openclaw/workspace-scholar/skills/

目录。

Q: 可以修改配置吗？
A: 可以！编辑

~/.openclaw/workspace-scholar/config/scholar.yml

（或

~/.openclaw/workspace/config/scholar.yml

）

Q: 配置错了想重新配置？
A: 删除配置文件后，用中文包重新运行：

rm ~/.openclaw/workspace-scholar/config/scholar.yml && python ~/.openclaw/workspace-scholar/skills/scholar-skill/zh-CN/scripts/configure.py auto --vault-path "/你的/Obsidian/Vault"

🎯 触发词

"阅读论文"
"精读"
"L1/L2/L3 阅读"
"论文笔记"
"知识内化"
"配置 ScholarSkill"

适用场景

学术论文阅读（ArXiv/会议/期刊）
技术博客深度阅读
文献综述整理
研究领域调研

核心能力

1. 三级阅读标准

L1 快速筛选 (5 分钟)

阅读标题、摘要、图表
输出：一句话概括 + 优先级评级 (P0/P1/P2)
适用：P2 论文筛选

L2 标准阅读 (45 分钟)

阅读引言、方法、实验、结论
输出：3-5KB 笔记 + 5-8 条记忆
适用：P1 论文（日常标准）

L3 精读 (2.5 小时)

完整方法细节、实验分析、补充材料
输出：10-15KB 笔记 + 知识升级 + 2-3 条程序规则
适用：P0 论文（核心相关）

2. 记忆抽取

Semantic Memory: 事实、概念、方法、结论 Episodic Memory: 疑问、误解、修正过程 Procedural Memory: 可复用的阅读规则和研究方法

3. 知识管理

Obsidian 双向链接
MOC 知识地图
原子化记忆存储
周巩固机制

4. 反思与确认机制

L1 反思：每篇论文后快速检查理解、疑问和下一步行动
L2 反思：周度回顾知识增长、缺失链接、研究方向和风险
L3 反思：月度评估知识演化、方向调整和认知修正
人工确认：新 MOC、核心论文、认知冲突、方向调整等关键事项进入
```
0-Inbox/
```

工作流程

1. 接收论文 (PDF/ArXiv URL/本地文件)
   ↓
2. 优先级评估 (P0/P1/P2)
   ↓
3. 选择阅读级别 (L1/L2/L3)
   ↓
4. 执行阅读 + 笔记生成
   ↓
5. 记忆抽取 (Semantic/Episodic/Procedural)
   ↓
6. 更新 2-Knowledge/（Concept / Insight / Method / Question / Person）
   ↓
7. 知识关联 (双向链接 + MOC 更新)
   ↓
8. 反思 / 确认 / 输出报告

配置文件

# ~/.openclaw/workspace-scholar/config/scholar.yml 或 ~/.openclaw/workspace/config/scholar.yml
# 注意：配置脚本优先写入 ~/.openclaw/workspace-scholar/config/（如该目录存在）
obsidian:
  inbox_folder: 0-Inbox
  vault_path: /Users/shengjie/ObsidianVault
  paper_notes_folder: 1-Papers
  knowledge_folder: 2-Knowledge
  concepts_folder: 2-Knowledge/Concepts
  insights_folder: 2-Knowledge/Insights
  methods_folder: 2-Knowledge/Methods
  questions_folder: 2-Knowledge/Questions
  people_folder: 2-Knowledge/People
  moc_folder: 3-MOCs
  outputs_folder: 4-Outputs
  reflections_folder: 4-Outputs/Reflections
  confirmation_records_folder: 4-Outputs/Confirmation-Records
  templates_folder: 9-Templates/zh-CN
  memory_folder: memory

reading:
  default_level: L2
  enable_memory_extraction: true
  enable_knowledge_consolidation: true

notification:
  feishu_enabled: false
  feishu_user_id: ou_xxxxxxxxxxxxx

配置脚本会把中文模板同步到：

{vault}/9-Templates/zh-CN/

输出物

1. 论文笔记

位置：

{vault}/1-Papers/By-Topic/{Topic}/{Year}-{Author}-{Title}.md

2. 语义记忆

位置：

{vault}/memory/semantic/{Topic}.md

3. 程序记忆

位置：

{vault}/memory/procedural/{Topic}.md

4. 情景记忆

位置：

{vault}/memory/episodic/{Date}-{Paper}.md

5. MOC 更新

位置：

{vault}/3-MOCs/MOC-{Topic}.md

6. 概念卡片

位置：

{vault}/2-Knowledge/Concepts/

7. 洞察卡片

位置：

{vault}/2-Knowledge/Insights/

8. 问题卡片

位置：

{vault}/2-Knowledge/Questions/

9. 方法卡片

位置：

{vault}/2-Knowledge/Methods/

10. 人物卡片

位置：

{vault}/2-Knowledge/People/

11. 反思输出

位置：

{vault}/4-Outputs/Reflections/L1|L2|L3/

12. 确认请求

位置：

{vault}/0-Inbox/

使用示例

示例 1: L2 标准阅读

用户：请用 L2 级别阅读这篇论文
附件：paper.pdf

智能体:
1. 评估优先级 → P1
2. 执行 L2 阅读（45 分钟标准）
3. 生成笔记（3-5KB）
4. 抽取 5-8 条记忆
5. 需要时创建 Concept / Insight / Question / Method 卡片
6. 更新知识关联与 MOC
7. 生成 L1 反思
8. 输出报告

示例 2: L3 精读

用户：请以 L3 级别精读 ArXiv:2407.19354

智能体:
1. 获取论文（ArXiv API）
2. 评估优先级 → P0（与核心方向直接相关）
3. 执行 L3 阅读（2.5 小时标准）
4. 生成深度笔记（10-15KB）
5. 知识升级 + 旧知识修订
6. 提炼 2-3 条程序规则
7. 更新 2-Knowledge/ 与 3-MOCs/
8. 若出现冲突/新方向，创建确认请求到 0-Inbox/
9. 生成深度反思并推送详细报告

示例 3: 批量阅读

用户：这 10 篇论文请先 L1 筛选，然后对其中的 P0/P1 论文执行 L2 阅读

智能体:
1. 批量 L1 筛选（5 分钟/篇）
2. 评级分类：P0(2 篇) + P1(5 篇) + P2(3 篇)
3. 对 P0 论文执行 L3 阅读
4. 对 P1 论文执行 L2 阅读
5. P2 论文仅存档
6. 周末执行 L2 反思并整理概念 / MOC
7. 输出汇总报告

质量检查清单

L2 检查

标准笔记完整（3-5KB）
Semantic Memories 3-5 条
Episodic Memories 1-2 条
Procedural Memories 1 条候选
每条记忆有 action 字段
给出与旧知识的连接关系

L3 检查

L2 全部要求满足
完成常驻/检索记忆划分
至少修订或评估 1 组旧知识
至少提炼 2-3 条程序规则
标记冲突、时间演化或废弃知识
回答"这篇论文如何改变我的知识结构"

2-Knowledge 更新检查

是否需要创建 Concept 卡片
是否需要创建 Insight 卡片
是否需要创建 Question 卡片
是否需要更新 Method / Person 卡片
是否需要把新知识挂到既有 MOC

反思与确认检查

单篇阅读后是否生成 L1 反思
周期性任务是否进入 L2 / L3 反思
是否触发人工确认请求

依赖技能

```
arxiv-watcher
```
: ArXiv 论文搜索
```
academic-research-hub
```
: 多源学术搜索
```
obsidian-direct
```
: Obsidian 文件操作
```
tavily
```
: 网页内容提取
```
pdf
```
: PDF 文本提取
```
obsidian-cli
```
: Obsidian CLI 工具

错误处理

常见错误

论文无法获取
- 处理：跳过并记录原因，不创建推断性笔记
Obsidian 路径不存在
- 处理：自动创建目录结构
记忆抽取失败
- 处理：降级到 L1 输出，记录错误日志
知识冲突检测
- 处理：标记为
```
contradict
```
  ，等待周巩固时裁决

版本历史

v2.1 (2026-03-07): 可行性优化（L2 时间 30→45 分钟，记忆数量优化）
v2.0 (2026-03-07): 新增长期记忆层、巩固机制
v1.0 (2026-03-07): 初始版本，定义 L1/L2/L3 标准

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🚀 配置模式

模式 1: 全自动配置（推荐新手）

模式 2: 半自动配置（推荐）

模式 3: 手动配置（高级用户）

📦 依赖技能

核心依赖（必需）

功能增强（推荐）

长任务编排（L3/批量处理必需）⭐ 新增

📁 配置文件

❓ 常见问题

🎯 触发词

适用场景

核心能力

1. 三级阅读标准

L1 快速筛选 (5 分钟)

L2 标准阅读 (45 分钟)

L3 精读 (2.5 小时)

2. 记忆抽取

3. 知识管理

4. 反思与确认机制

工作流程

配置文件

输出物

1. 论文笔记

2. 语义记忆

3. 程序记忆

4. 情景记忆

5. MOC 更新

6. 概念卡片

7. 洞察卡片

8. 问题卡片

9. 方法卡片

10. 人物卡片

11. 反思输出

12. 确认请求

使用示例

示例 1: L2 标准阅读

示例 2: L3 精读

示例 3: 批量阅读

质量检查清单

L2 检查

L3 检查

2-Knowledge 更新检查

反思与确认检查

依赖技能

错误处理

常见错误

版本历史

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