sanmu-skills

技能一览

技能	一句话	适合的请求
sanmu-doc2md	把论文、教材、课件转成保留公式、高清图表和页码来源的 Markdown 知识库	“把这本扫描教材按章转成 Markdown”“论文转 Obsidian 笔记，公式别乱”
sanmu-paper-reader	精读论文和 SI，每个结论都能追回原文位置和实验条件	“精读这篇，解释 Fig. 4”“比较这三篇的产氢性能能不能直接比”
sanmu-paper-search	从课题、论文或作者出发找文献，如实记录查了哪里、漏了什么	“帮我找 FLP 光热产氢的论文”“这篇被撤稿了吗”“下载它的 SI 原图”

三个技能可以单独用，也可以串起来：检索 → 拿到 PDF / SI → 转换 → 精读。任何一个没装，其余两个照常工作。

sanmu-doc2md

• 按文档类型选路：教材按章拆分，课件按讲次整理，论文独立成篇并与 SI 双向链接。
• 公式和图表不走样：全量 KaTeX 预检，图表优先取源文件原图，多面板碎图可回源重裁。
• 错了能追回去：保留原页页码，所有修正都写进带原值守卫的 repairs 文件，原始 OCR 不动。
• 接上 Zotero：同步元数据、阅读笔记和 PDF 批注，写入经官方 MCP 执行并回读确认。

sanmu-paper-reader

• 五种场景：单篇精读、跨文献比较、跨学科迁移、跨主题组织、知识库问答。
• 证据可追溯：每个论断记录原文位置、单位和工况，作者结论、你的解读、待验证假设分开写。
• 材料化学检查项：合成表征、催化电化学、DFT、光谱机理、性能比较，按论文实际内容挑选。
• 按需增强：图文对照、Mermaid 机理图、复现准备 SOP 草案、Benchmark 表、SI 定向检索。

sanmu-paper-search

• 多源检索：OpenAlex、Semantic Scholar、Crossref，可选 SciVerse（结构化文献、全文语义 RAG 与引文关系）、AI4Scholar（S2、Google Scholar、专利、PubMed）、Serper 和 Exa 语义补搜。
• 期刊分区与科研辅助：easyScholar 分区、IF、CCF 与预警标注；SciVerse Paper Schema 结构化论文剖析与复现材料包；AI4Scholar 科研绘图、矢量化和自动引文。
• 引文扩展与作者消歧：参考文献、施引文献、相似论文分开记录；同名作者用稳定 ID 与课题方向锚定。
• 全文、原文切片与 SI：Europe PMC 免 Key 获取 JATS 全文和补充材料原图包并核验撤稿与勘误；SciVerse 按 Unicode 码点偏移读取原文 Markdown 并提取正文高清原图。
• 如实报告：成功、零结果、截断、失败分开记录，不把“没查到”说成“不存在”。

效果图览

点击下方分类卡片展开查看高清实机截图与交互演示（共 32 张全景展示，涵盖图谱、检索、解析、精读及各宿主实机界面）：

🌌 关系图谱全景与时间轴分析 — 查看星系图谱全景、跨度20年引文网络与桥梁文献标记

1. 物理力导向星系图谱动态交互演示

基于 Obsidian 物理力场引擎构建，支持鼠标拖拽碰撞、弹性回弹、节点悬停实时预览文献题录元数据。

2. 年份演进时间轴动态交互演示

按发表年份横向展开文献脉络，纵向标定被引权重与层级，鼠标滑动实时高亮施引与参考文献流向。

3. 力导向星系静态全景与核心情报

中心种子文献辐射展开，自动发现识别「共被引基石文献」与「桥梁文献」，提供图谱核心情报统计。

4. 年份演进时间轴全景视图

清晰呈现 2004 至 2023 年跨度 20 年的引文脉络演进，直观把控课题技术发展历史。

🔍 多源学术文献检索与原位引文追溯（sanmu-paper-search） — 点击展开查看检索通道、原位抽屉与批次分析

1. 14+ 项拓展检索通道

支持 SciVerse 全文语义 RAG、谷歌学术、全球专利、PubMed、Semantic Scholar 全文片段及 Exa AI 语义检索。

2. 多源题录精确核验

跨 OpenAlex、Semantic Scholar、Crossref 实时校验真实题录，自动探测开放获取 (OA) 全文与可下载 PDF。

3. 检索结果卡片与中科院分区标注

集成 easyScholar 权威等级（中科院 1/2 区 TOP、JCR Q1、IF、预警标注）、AI 智能要点 (TLDR)、随手批注与课题标签。

4. 原位展开施引文献（最新追踪抽屉）

点击「施引」直接在当前卡片内联展开最新施引工作，不跳转页面、不丢失当前检索上下文，并自动同步至关系图谱。

5. 原位展开参考文献（向前溯源抽屉）

点击「参考文献」原位向前溯源基石文献，支持一键跨源补齐摘要、直接加入收藏篮或存入 Zotero。

6. 搜索历史记录与批次进阶分析

完整记录每次检索与追溯批次，支持勾选多条历史记录执行「去重合并 (Merge)」或「前后对比 (Diff)」。

📝 学术文档解析为 Obsidian 知识库（sanmu-doc2md） — 点击展开查看长篇教材切片、公式还原与顶刊入库

1. 从本机 Zotero 文库直接点选文档

自动读取本地 Zotero 分类目录与条目，带入完整题录元数据与本地 PDF/SI 附件，一键发起高精度解析。

2. 多种学术装配模式

支持科研论文双链装配、课件 slides 讲义重构、长篇教材 book 智能切片与章节重组。

3. 教材切片解析实机展示：《材料科学基础》

自动按章节拆分为独立笔记，提取晶体缺陷等高清矢量插图，形成整洁的 Obsidian 树状知识库。

4. 高难数学物理公式 100% 渲染：《物理化学》统计热力学

连乘、连加、微观状态数等复杂公式完美转为标准 LaTeX，全量通过 KaTeX 校验，无乱码伪影。

5. 工科高清工程图纸保留：《化工制图》

完美保留机械制图正投影等复杂几何图纸与全套标准数据表，支持 3 倍高清原图裁切。

6. 自动生成的知识库目录导航

自动生成包含书目信息、章节索引、插图统计与公式编译通过率的完整知识库导航页。

7. 顶刊论文解析入库效果：《Nature Machine Intelligence》

自动生成 Obsidian Properties 结构化题录、双向链接 SI 补充材料笔记，正文排版工整优雅。

📖 证据链文献精读与深度报告（sanmu-paper-reader） — 点击展开查看精读长文、机理图表与页码溯源

1. 对标同行评审标准的深度精读长文报告

自动补齐核心题录、催化机理剖析、光催化析氢速率严格 Benchmark 对比及对当前课题的直接启发。

2. Obsidian 结构化精读长笔记与方法链拆解

包含微调 LLM 概念抽取、时序图神经网络架构、Mermaid 方法链流程图与严格的实验验证假设。

3. 图文折叠对照与物理页码考证

自动插入折叠 Callout 原图对照，每一个关键结论均核验对应的正文页码或无印刷页码物理页。

🎨 科研绘图、矢量化与自动引文（AI4Scholar 科研工具箱） — 点击展开查看科研绘图与顶刊风格预设

1. AI4Scholar 科研模式矩阵

支持智能科研绘图、文生图、风格迁移、指令改图、位图转矢量 PDF+可编辑 PPTX、纯矢量 SVG、专家审图与学术段落自动引文。

2. 学术专业风格预设与参数微调

支持 16:9 / 1:1 等画幅与 2K 高清，内置 Nature 顶刊风、BioRender 生物医学风、催化机理示意图、3D 纳米材料渲染等预设。

🖥️ 多宿主原生接入与配置工作台（DeepSeek Harness / ZCode / Zotero） — 点击展开查看客户端实机安装与设置中心

1. DeepSeek Harness 桌面端：添加插件

在 DSH 桌面端直接输入 github:luffysolution-svg/sanmu-skills 即可一键拉取安装。

2. DeepSeek Harness 桌面端：插件启用

安装后在插件列表中开启「三木文献检索」，随合集自动装配 3 个技能与 24 个 MCP 工具。

3. DeepSeek Harness 桌面端：常驻侧栏入口

右侧栏一键调出 1:1 还原的完整科研工作台，无需配置额外端口。

4. ZCode 桌面端：添加插件市场

在 ZCode 插件市场点击「添加」填入仓库标识快速接入。

5. ZCode 桌面端：个人插件管理

市场中即点即用，支持版本无缝更新与状态查看。

6. ZCode 桌面端：原生工作台与对话协同

左侧 AI 智能对话，右侧常驻三木工作台，图谱、检索、Zotero 状态实时互通。

7. Zotero 本地 API 授权

严格遵循安全规范，调用本地接口时弹出官方授权提示，保障文献数据安全。

8. 同步存入 Zotero 文库与标签

一键将题录、分区标签及随手批注同步写回 Zotero 对应分类。

9. 全源 API 凭据、Zotero 与存储统一设置中心

9 种学术与 AI 数据源 Key、Zotero 服务地址及下载目录一站式可视化配置与自检。

安装

1.10.3 的完整插件包含 3 个技能、统一 CLI scripts/sanmu.mjs 和 24 个 MCP 工具，在 DeepSeek Harness 中通过原生入口复用完整 ZCode 工作台，在其他终端宿主中提供浏览器工作台。通用运行环境为 Node.js ≥22.20、Python ≥3.10；从 GitHub 安装还需 Git。支持 DSH 0.2.1-rc.3 桌面端及其 Electron Node.js 22.20.0。下载版本以 Release 页面实际提供的资产为准。

安装渠道一览

渠道	安装方式	包含
Claude Code	一步安装，见下文	3 技能 + CLI + MCP + 浏览器工作台
Codex	添加仓库市场后安装，可复制为一行	3 技能 + CLI + MCP + 浏览器工作台
Pi ≥1.4	pi install git:github.com/luffysolution-svg/sanmu-skills	3 技能 + CLI + 原生 MCP + 浏览器工作台
DeepSeek Harness	插件市场搜索「三木文献检索」一键安装更新，或桌面端【插件 → 添加插件】输入 GitHub 标识 / TGZ 地址	3 技能 + CLI + MCP + 完整工作台
ZCode	桌面端插件市场 UI 或 Release 插件 ZIP	3 技能 + MCP + 常驻侧栏工作台
npm / npx skills（通用）	全局 npm i -g skills 后执行 skills add 或免安装直接 npx skills add luffysolution-svg/sanmu-skills --all -g --copy	技能说明与各技能脚本，可单选；不含完整宿主 MCP 安装
腾讯 SkillHub	doc2md · reader · search	单个技能
WorkBuddy	客户端【专家·技能·连接器 → 技能】中搜索“三木”	单个技能
skills.sh / SkillsMP	合集页面，使用 npx 命令安装	技能说明与各技能脚本
GitHub Release	合集 ZIP、ZCode ZIP、各平台技能 ZIP 与完整 .tgz	详见渠道发布说明

同一宿主选择一种安装方式即可，同时用插件和 npx 安装会重复加载技能。仓库自建 marketplace 不代表 Anthropic、OpenAI 或 ZCode 官方收录；Pi 包目录、npm 与 DSH 的包生态也不代表已通过官方商店审核。

让 AI 助手安装（推荐）

把下面这段发给你正在用的 AI 编码助手：

请帮我安装并配置三木的 sanmu-skills：
https://github.com/luffysolution-svg/sanmu-skills

1. 检查 Git、Node.js ≥22.20、Python ≥3.10；支持 DSH 0.2.1-rc.3 的 Electron Node.js 22.20.0。
   已有安装时先检查本地修改，按当前宿主选择一种完整安装方式：
   Claude Code：claude plugin install sanmu-skills --marketplace luffysolution-svg/sanmu-skills
   Codex：codex plugin marketplace add luffysolution-svg/sanmu-skills && codex plugin add sanmu-skills@sanmu-skills
   Pi ≥1.4：pi install git:github.com/luffysolution-svg/sanmu-skills
   DSH 桌面端：在现有「插件 → 添加插件」输入 github:luffysolution-svg/sanmu-skills 或 Release 的完整 TGZ 地址。
   desktop 是保留 profile，由桌面端管理；CLI 仅用于其他已有 profile。安装后从对话头「三木文献检索」或右栏「+」打开完整工作台。
   ZCode：使用桌面端插件市场 UI 添加此 GitHub 仓库，或安装 Release 的 ZCode 插件 ZIP。
2. 定位安装根目录，运行 node "<安装根>/scripts/sanmu.mjs" doctor，只检查状态。
   首次文档解析会自动在数据目录准备私有 Python venv 和 KaTeX；
   如需提前准备，运行 node "<安装根>/scripts/sanmu.mjs" setup。
   不把依赖写入插件安装缓存或系统 Python/Node 环境。
3. 免费检索可先不用 Key。付费 API Key 和 MINERU_API_TOKEN 由我在工作台设置或宿主 userenv 中填写；
   只检查是否配置，不显示值。MinerU Token 可到 https://mineru.net 申请。
   Zotero 写入需 Zotero 8+ 的本机授权，不直接写数据库。
4. 如果当前助手只支持技能目录，则用（通用参数 --all）：
   npx skills add luffysolution-svg/sanmu-skills --all -g --copy
   或已全局安装 skills CLI（npm install -g skills）时使用：
   skills add luffysolution-svg/sanmu-skills --all -g --copy
   并明确这只安装 SKILL 和各技能脚本，依赖按各技能指南准备，不是完整 MCP/工作台安装。
5. 告诉我安装位置、doctor 结果、如何打开工作台，以及还需要我配置什么。

Claude Code

一步安装：

claude plugin install sanmu-skills --marketplace luffysolution-svg/sanmu-skills

也保留先添加市场再安装的方式：

claude plugin marketplace add luffysolution-svg/sanmu-skills
claude plugin install sanmu-skills@sanmu-skills

会话内也可使用 /plugin install sanmu-skills --marketplace luffysolution-svg/sanmu-skills。

Codex

两步可复制为一行：

codex plugin marketplace add luffysolution-svg/sanmu-skills && codex plugin add sanmu-skills@sanmu-skills

需要支持 plugin marketplace 的新版 Codex CLI。安装后重开会话，可在 /plugins 中管理。

Pi

pi install git:github.com/luffysolution-svg/sanmu-skills

需要 Pi ≥1.4，通过宿主原生 registerMcpServer 接入完整 MCP，无需第三方桥接扩展。

DeepSeek Harness（DSH）

支持 DSH 0.2.1-rc.3 桌面端，兼容其 Electron 内置的 Node.js 22.20.0；独立 Node.js 环境需 ≥22.20，文档解析另需 Python ≥3.10。

桌面端安装

可直接在 DSH 插件市场搜索「三木文献检索」或 sanmu-skills 一键安装并支持自动更新；或在现有 DSH 桌面端打开 插件（Plugins）→ 添加插件（Add Plugin），输入 GitHub 标识：

github:luffysolution-svg/sanmu-skills

也可输入 Release 中完整 TGZ 的下载地址，例如：

https://github.com/luffysolution-svg/sanmu-skills/releases/download/v1.10.3/sanmu-skills-1.10.3.tgz

安装确认后启用 sanmu-skills，即可直接在对话头部或右侧栏打开完整工作台。桌面端保留的 desktop profile 通过这个界面管理，普通 dsh CLI 不管理该 profile。已有的其他 profile 可使用：

# 市场/仓库直接添加
dsh plugin --profile <已有的非desktop-profile名> add luffysolution-svg/sanmu-skills
# 或指定 GitHub 标识
dsh plugin --profile <已有的非desktop-profile名> add github:luffysolution-svg/sanmu-skills

ZCode

在 ZCode 桌面端插件市场 UI 添加 luffysolution-svg/sanmu-skills 仓库并安装插件；也可从 GitHub Release 下载 sanmu-paper-search-zcode-plugin-<版本>.zip，解压后通过 UI 的本地插件市场入口加载。此单独 ZIP 也包含全部 3 个技能、完整 MCP、关系图谱、Zotero 联动和文档解析工作台。普通桌面用户无需全局 zcode 命令，加载时选择自己实际解压的位置。

只安装技能 / 手动安装

可通过 skills 安装器的 npm 全局工具或 npx 免安装运行：

# 方式 A：通过 npm 全局安装 skills CLI（推荐经常使用 Agent 技能的用户）
npm install -g skills
skills add luffysolution-svg/sanmu-skills --all -g --copy

# 方式 B：免全局安装，直接通过 npx 运行
npx skills add luffysolution-svg/sanmu-skills --all -g --copy

# 只装一个（以 doc2md 为例）
skills add luffysolution-svg/sanmu-skills --skill sanmu-doc2md -g
# 或免安装：npx skills add luffysolution-svg/sanmu-skills --skill sanmu-doc2md -g

# 查看与更新
skills add luffysolution-svg/sanmu-skills --list
skills update

# 手动获取源码
git clone https://github.com/luffysolution-svg/sanmu-skills.git

npm / npx 安装方式均需要 Git 和 Node.js 环境；它只安装 SKILL 与各技能脚本。手动安装时，把 skills/ 下需要的技能目录完整复制或链接到助手的技能目录，例如 ~/.agents/skills/sanmu-doc2md。这两种方式的 Python 第三方库、KaTeX 和可选功能按各技能指南准备：doc2md · reader · search。

完整包的运行环境与配置

完整包首次文档解析会自动把 Python 第三方依赖装入数据目录中的私有 venv，把 KaTeX 准备到 <数据目录>/doc2md-node/，不写插件安装缓存或系统环境。可提前运行 setup；doctor 只读取状态，不安装依赖。

node "<安装根>/scripts/sanmu.mjs" doctor
node "<安装根>/scripts/sanmu.mjs" setup

SANMU_DATA_DIR 可显式指定数据目录，SANMU_PYTHON 可指定 Python 解释器；SANMU_NO_AUTO_SETUP=1 关闭首次使用时的自动依赖准备。API Key 仍需自行填入工作台「设置」或宿主 userenv：免费检索可不填 Key 起步，付费来源需相应账户与额度，MinerU 云端 OCR 需 MINERU_API_TOKEN；local_fast 可做本地原生提取。Zotero 写入需本机运行 Zotero 8+ 并允许写授权；可移植 zotero_library 工具支持添加笔记和更新条目并回读确认，不直接写数据库。

使用

装好后直接用自然语言描述任务，助手会自动选用对应技能：

把这份扫描教材整理成 Markdown 知识库，按章节组织，保留公式和高清图表，并完成全量校验。

精读这篇光催化论文，解释 Fig. 4 和 Fig. 5，区分实验观察和机理推断。

围绕 MatterGen 这篇论文分别找参考文献、施引文献和相似研究，看看哪些已经在我的 Zotero 里。

各技能的运行环境、命令和能力边界见各自的使用指南。

参与贡献

欢迎通过 Issues 反馈问题、提交可复现案例或改进建议，也欢迎 Pull Request。

• 每个技能放在 skills/<技能名>/，SKILL.md 里的 name 与目录名一致。
• 修改已有技能时保留实战经验和陷阱说明，只改与问题直接相关的部分。
• 测试在仓库根目录运行：

python tests/sanmu-doc2md/_selftest.py                       # 需先装 doc2md 的 Python 与 Node 依赖
python -m unittest discover -s tests/sanmu-paper-reader -v
python -m unittest discover -s tests/sanmu-paper-search -v
python -m unittest discover -s distribution/tests -v
node --test tests/zcode-paper-search/test_mcp_server.mjs tests/zcode-paper-search/test_panel.mjs

打包、版本与各渠道发布流程见 渠道发布说明。

许可证

MIT