claude-scholar:基于多AI模型的学术研究辅助工具项目

面向学术研究和软件开发的半自动研究助手，尤其适合计算机科学与 AI 研究者，已适配 Kimi Code CLI，覆盖研究构思、文献综述、实验、结果报告、写作与项目知识库维护。

分支说明：这是 Claude Scholar 的 Kimi Code CLI 版本。Claude Code 版本请查看 main 分支，Codex CLI 版本请查看 codex 分支，OpenCode 版本请查看 opencode 分支。

最新动态

• 2026-06-03: 新增 Kimi Code CLI 分支，并感谢 Kimi 对本项目的大力支持 — 已将 kimi 分支作为 Claude Scholar 的 Kimi Code CLI 版本纳入支持平台；感谢 Kimi 团队对本项目的持续支持与帮助。
• 2026-05-14: 将 expression-skill 提升为核心表达层，把 planning-with-files 恢复为默认持久规划层，并继续扩展 Nature 写作栈 — 把 expression-skill 明确为汇报、规划、文件操作和多步骤技术任务的结论先行表达纪律；将 planning-with-files 重新接回默认的落盘规划与进度跟踪工作流，用 task_plan.md / notes.md 管理复杂任务；引入用于章节起草与论证构建的 nature-writing；将 nature-polishing 刷新到上游最新 article-pattern 版本；并继续保留 nature-response 与 nature-data 作为 journal-writing 栈的一部分。
• 2026-05-13: 证据门槛研究工作流与 Sources/Papers 路由完成收紧 — 新增共享的 research-contract.md，统一 Evidence Records、claim strength 和 Claim Promotion Gate；将研究构思、Zotero 导入、文献综合、结果报告、论文写作与 rebuttal 工作流接入同一证据契约；并明确项目论文源笔记先放在 Sources/Papers，通过证据门槛后再进入 Knowledge 或 Writing。
• 2026-04-25: Kimi Obsidian KB lifecycle 稳定化 — 修复 Kimi 项目 KB workflow 中 rename、archive、purge、sync、lint 的边界问题，并让 repo-local binding metadata 与 Kimi runtime 保持一致。
• 2026-04-24: Vault-first Obsidian KB workflow 回植到 Kimi — 将新的 project-scoped Obsidian knowledge workflow 带到 Kimi 版本，把旧的 memory skills 合并为四个核心 skill，并把项目导航改成人类优先，而不是机器 registry dump。
• 2026-04-22: 精简常驻核心指令与安全安装生命周期 — 将大型 always-on CLAUDE.md / AGENTS.md 改为紧凑核心指令，移除非核心默认 agents，新增中文 companion 文件，并加入基于 manifest/state 的卸载流程，确保更新和卸载只处理安装器拥有的文件与配置项。
• 2026-04-15: 提出 pubfig 与 pubtab 两个 Python package — 推出了 pubfig（用于论文级 scientific figures）和 pubtab（用于 publication-ready tables 与 Excel↔LaTeX workflows）两个独立 Python package，为研究者提供更清晰的论文图、benchmark 表、导出控制与最终 QA 生产路径。

查看历史更新日志

• 2026-04-15: 将 publication-chart-skill 融入 Claude Scholar — 把 pubfig + pubtab 封装成 publication-chart-skill，加入仓库，并接到 Claude Scholar 的分析/写作边界里，让论文级图表工作有了明确的交接路径，而不是继续混在通用分析或文本写作技能里。

• 2026-03-31: Zotero smart-import 工作流文档完成对齐 — 围绕最新 zotero-mcp 的公开能力，系统更新了 Claude Scholar 的研究工作流文档：将 zotero_add_items_by_identifier 明确为默认论文导入入口，把 zotero_reconcile_collection_duplicates 设为标准导入后清理步骤，更准确地说明了来源感知 PDF cascade，同时把公开工具与内部诊断能力的边界重新讲清楚了。

• 2026-03-31: README 上手路径完成刷新 — 明确了 Claude Scholar 尤其适合计算机科学与 AI 研究者，在安装说明后补充了更贴近真实使用的上手场景，进一步收紧了 prerequisite / 分支说明，并把“如果用户本地已有 md 文件，需要手动 merge”这件事写得更明确。

• 2026-03-31: 安装器与 hook-emulation 行为进一步收口 — 安装器现在会保留已有的本地 AGENTS.md，并把仓库版本作为 AGENTS.scholar.md sidecar 文件安装；同时默认模拟摘要输出进一步降噪，减少 temp files / uncommitted files 的噪声，同时保留更安全的写入守卫边界。

• 2026-03-31: 日文文档补齐 — 为主 README 以及 AGENTS、MCP_SETUP、OBSIDIAN_SETUP 补充了日文文档，使 Kimi 分支的多语言文档入口更完整。

• 2026-02-25: Kimi Code CLI 支持 — 新增面向 Kimi Code CLI 的 kimi 分支，提供 TOML 配置、Kimi 原生 skills / agents，以及 sandbox 安全机制。

• 2026-02-23: 新增 setup.sh 安装脚本 — 面向已有 ~/.kimi-code 的带备份增量更新，自动备份 Kimi 配置，并以追加方式合并安装器管理的内容

• 2026-02-21: OpenCode 支持 — Claude Scholar 现已支持 OpenCode 作为替代 CLI；切换到 opencode 分支获取兼容配置

• 2026-02-20: 双语文档 — 维护英文与中文入口文档，便于不同读者阅读

• 2026-02-15: Zotero MCP 集成 — 新增 /zotero-review 和 /zotero-notes 命令，更新 research-ideation skill 添加 Zotero 集成指南，增强 literature-reviewer agent 支持 Zotero MCP 自动论文导入、集合管理、全文阅读和引用导出

• 2026-02-14: Hooks 优化 — security-guard 重构为两层系统（Block + Confirm），skill-forced-eval 按 6 类分组并切换为静默扫描模式，session-start 限制显示前 5 项，session-summary 新增 30 天日志自动清理，stop-summary 分别显示新增/修改/删除计数；移除废弃的 shell 脚本（lib/common.sh、lib/platform.sh）

• 2026-02-11: 大版本更新 — 新增 10 个 skills（research-ideation、results-analysis、citation-verification、review-response、paper-self-review、post-acceptance、daily-coding、frontend-design、ui-ux-pro-max、web-design-reviewer）、7 个 agents、8 个研究工作流命令、2 条新规则（security、experiment-reproducibility）；重构主配置文档；涉及 89 个文件

• 2026-01-26: 所有 Hooks 重写为跨平台 Node.js 版本；README 完全重写；扩展 ML 论文写作知识库；合并 PR #1（跨平台支持）

• 2026-01-25: 项目正式开源，v1.0.0 发布，包含 25 个 skills（architecture-design、bug-detective、git-workflow、kaggle-learner、scientific-writing 等）、2 个 agents（paper-miner、kaggle-miner）、30+ 个命令（含 SuperClaude 命令套件）、5 个 Shell Hooks、2 条规则（coding-style、agents）

快速导航

部分	作用
为什么使用 Claude Scholar	快速理解项目定位与适用场景。
核心工作流	查看从研究构思到发表的分阶段主链路。
快速开始	安全地安装到现有 ~/.kimi-code 环境。
上手场景	查看安装完成后几种最常见的上手场景。
平台范围	了解这个分支覆盖什么，以及其他版本在哪。
集成能力	了解 Zotero 和 Obsidian 如何接入 Kimi 工作流。
主要工作流	浏览核心研究与开发工作流。
支撑工作流	查看强化主工作流的后台机制。
文档入口	跳转到安装、配置与 setup 文档。
引用	在论文、报告或项目文档中引用 Claude Scholar。

为什么使用 Claude Scholar

Claude Scholar 不是一个试图替代研究者的端到端全自动科研系统。

它的核心思想很简单：

人的决策始终在中心，助手负责加速围绕它展开的科研流程。

这意味着 Kimi 版更适合承担科研中那些高重复、重结构、但仍需要人来把关的部分——例如文献整理、笔记沉淀、实验分析、结果汇报和写作辅助——而真正关键的判断仍然应该由研究者自己做出：

• 哪个问题值得做，
• 哪些论文真的重要，
• 哪些假设值得检验，
• 哪些结果足够有说服力，
• 以及什么该继续、该写、该投，或者该放弃。

换句话说，Claude Scholar 是一个半自动研究助手，而不是“全自动科学家”。

更适合谁

Claude Scholar 当前尤其适合：

• 计算机科学研究者：需要在文献、代码、实验和论文写作之间频繁切换；
• AI / ML researcher：希望用一套工作流串起构思、实现、分析、报告和 rebuttal；
• research engineer 与研究生：希望引入更强的流程结构，但不放弃人的判断；
• 偏软件与计算驱动的学术项目：能够直接受益于 Zotero、Obsidian、CLI 自动化和可追踪的 project memory。

它当然也可以帮助其他研究场景，但当前这套工作流的设计重心，最贴近计算机科学、AI 以及相邻的 computational research。

核心工作流

• 研究构思：把模糊主题收敛成具体研究问题、研究空白和初步计划。
• 文献工作流：通过 Zotero 文献集合检索、导入、组织并阅读论文。
• 论文笔记：把论文转成结构化阅读笔记和可复用论点。
• 知识库沉淀：将稳定知识写入 Obsidian，并按 Sources/Papers / Knowledge / Experiments / Results / Results/Reports / Writing / Daily / Maps 路由整理。
• 实验推进：跟踪假设、实验线、运行历史、关键发现和下一步动作。
• 严格分析：使用 results-analysis 生成严谨统计、真实科研图和分析产物。
• 结果报告：使用 results-report 生成完整实验后总结报告，并写回 Obsidian。
• 写作与发表：把稳定结论延伸到综述、论文、rebuttal、演示文稿、海报和传播材料中。

快速开始

系统要求

• Kimi Code CLI
• Git
• （可选）Python + uv 用于 Python 开发
• （可选）Zotero + Galaxy-Dawn/zotero-mcp 用于文献工作流
• （可选）Obsidian 用于项目知识库工作流

选项 1：完整安装（推荐）

git clone -b kimi https://github.com/Galaxy-Dawn/claude-scholar.git /tmp/claude-scholar
bash /tmp/claude-scholar/scripts/setup.sh

安装器现在支持带备份的安全增量更新：

• 同步仓库托管的 skills/、agents/、scripts/ 与 utils/
• 当你选择保留现有 provider/model 时，把 Claude Scholar 所需 section 合并进现有 ~/.kimi-code/config.toml
• 覆盖前自动备份已有的 config.toml、mcp.json 和托管组件文件
• 如果已存在 ~/.kimi-code/AGENTS.md，则保留原文件，并把仓库版本另存为 ~/.kimi-code/AGENTS.scholar.md
• 如果已存在 ~/.kimi-code/AGENTS.zh-CN.md，则保留原文件，并把仓库中文版本另存为 ~/.kimi-code/AGENTS.zh-CN.scholar.md
• 在增量更新路径下保留现有 provider / model / API key
• 可选启用模板中已经存在的 Zotero MCP 配置块

重要 AGENTS 说明：如果你原来就有自己的 ~/.kimi-code/AGENTS.md，安装后请查看 ~/.kimi-code/AGENTS.scholar.md 和 ~/.kimi-code/AGENTS.zh-CN.scholar.md，并将其中你需要的 Claude Scholar 内容按需 merge 到你自己的文件里；不要假设这个 sidecar 文件会自动生效。

以后做增量更新时：

cd /tmp/claude-scholar
git pull --ff-only
bash scripts/setup.sh

以后如果要卸载：

cd /tmp/claude-scholar
bash scripts/uninstall.sh

安装器会写入：

• ~/.kimi-code/.kimi-scholar-manifest.txt：记录 Kimi Scholar 实际管理的文件
• ~/.kimi-code/.kimi-scholar-install-state：记录安全卸载所需的元数据，包括实际安装的 AGENTS*.md 目标、托管路径和 MCP server 所有权状态

卸载脚本只会删除 manifest 中明确记录的文件。对于 config.toml，它只会删除与安装器模板精确匹配的 Scholar hook 命令和 Scholar 默认值标记；对于 mcp.json，它会根据 install-state 删除安装器新增的条目、恢复被安装器覆盖的同名条目，并保留安装后被用户改过的条目，不会根据当前 repo 工作树猜测所有权。

Windows：请使用 Git Bash / WSL 运行安装脚本。

选项 2：最小化安装

只安装较小的一组研究工作流子集：

git clone -b kimi https://github.com/Galaxy-Dawn/claude-scholar.git /tmp/claude-scholar
mkdir -p ~/.kimi-code/skills ~/.kimi-code/agents
cp -r /tmp/claude-scholar/skills/research-ideation ~/.kimi-code/skills/
cp -r /tmp/claude-scholar/skills/results-analysis ~/.kimi-code/skills/
cp -r /tmp/claude-scholar/skills/results-report ~/.kimi-code/skills/
cp -r /tmp/claude-scholar/skills/ml-paper-writing ~/.kimi-code/skills/
cp -r /tmp/claude-scholar/skills/review-response ~/.kimi-code/skills/
cp -r /tmp/claude-scholar/agents/literature-reviewer ~/.kimi-code/agents/
cp -r /tmp/claude-scholar/agents/paper-miner ~/.kimi-code/agents/
cp /tmp/claude-scholar/AGENTS.md ~/.kimi-code/AGENTS.md
cp /tmp/claude-scholar/AGENTS.zh-CN.md ~/.kimi-code/AGENTS.zh-CN.md

安装后：最小化/手动安装不会自动合并 config.toml；请根据需要手动复制仓库配置与 setup 文档里的相关 section。如果你已经有自己的 ~/.kimi-code/AGENTS.md，也请把仓库 AGENTS.md 中相关内容按需 merge 到你的文件里，而不是直接覆盖。

选项 3：选择性安装

只复制你需要的部分：

git clone -b kimi https://github.com/Galaxy-Dawn/claude-scholar.git /tmp/claude-scholar
cp -r /tmp/claude-scholar/skills/<skill-name> ~/.kimi-code/skills/
cp -r /tmp/claude-scholar/agents/<agent-name> ~/.kimi-code/agents/
cp /tmp/claude-scholar/AGENTS.md ~/.kimi-code/AGENTS.md
cp /tmp/claude-scholar/AGENTS.zh-CN.md ~/.kimi-code/AGENTS.zh-CN.md

安装后：选择性/手动安装不仅不会自动合并 config.toml，如果你已经有自己的 ~/.kimi-code/AGENTS.md，也请把仓库 AGENTS.md 中相关内容按需 merge 到你的文件里，而不是直接覆盖。

Kimi 使用说明：

• Kimi 不会在 /... 菜单里列出自定义 skills。
• 优先使用自然语言触发；必要时可显式写 $skill-name。

上手场景

安装完成后，最简单的上手方式就是直接用自然语言描述你的任务，不需要先把整套系统全部背下来；在 Kimi 里，这些工作流也不依赖你先去记 slash 菜单。下面给几种最常见、也最实用的起步场景。

1. 启动一个新的研究主题

你可以这样说：

帮我围绕[你的研究主题]启动研究。我想先得到一个基于文献的初步计划、关键开放问题，以及接下来最具体的推进步骤。

Claude Scholar 通常会帮助你：

• 澄清主题并收敛研究问题，
• 给出值得优先看的文献方向，
• 形成初始研究计划或假设列表，
• 如果你在用 Zotero / Obsidian，还可以把工作进一步路由进去。

2. 回顾一个 Zotero 文献集合

你可以这样说：

帮我回顾我在 Zotero 里关于 brain foundation models 的文献集合，并总结其中的主要方向、研究空白，以及最值得继续推进的下一步。

典型输出包括：

• 按主题分组的论文图景，
• 一段简明文献综合，
• research gap 分析，
• 值得继续推进的候选研究方向。

3. 分析已经完成的实验结果

你可以这样说：

帮我分析这个实验目录里的结果，看看不同 runs 之间到底变了什么，并输出一份面向决策的总结。

典型输出包括：

• 指标对比，
• ablation 或 error analysis 建议，
• 一份结果总结，说明哪些结论比较稳、哪些还不够稳、下一步该跑什么。

4. 起草论文段落或 rebuttal 回复

你可以这样说：

请基于这个项目当前已有的发现和论文笔记，帮我起草相关工作这一节。

或者：

请根据这些审稿人意见，帮我起草一版 rebuttal。

典型输出包括：

• 结构化的段落草稿，
• 更清楚的论证链条，
• claims 与 evidence 的对应关系，
• 还需要补验证或补材料的点。

使用建议

• 先从一个具体任务开始，而不是一上来让系统“把所有事情都做了”。
• 在 Kimi 里，自然语言是默认入口；只有当你想强制调用某个 skill 时，才需要显式写 $skill-name。
• 如果你已经有自己的本地 AGENTS.md 或 AGENTS.zh-CN.md 文件，请把你需要的 Claude Scholar 内容从 AGENTS.scholar.md 或 AGENTS.zh-CN.scholar.md 里按需 merge 进去，不要假设 sidecar 文件会自动生效。
• Zotero 和 Obsidian 都不是强制的，但如果你希望得到 durable literature notes 或 project memory，而不是一次性聊天输出，它们会非常有帮助。

平台范围

这个分支面向 Kimi Code CLI。

• Kimi Code CLI（kimi 分支） — TOML 配置、AGENTS 驱动的工作约束、以文件系统为核心的 Obsidian 工作流，以及 Kimi 专用安装文档
• Claude Code（main 分支） — Claude Code 配置、原生 hooks，以及主线文档组织方式
• Codex CLI（codex 分支） — Codex 配置、sandbox-aware 操作、Codex skills，以及 Codex 专用安装文档
• OpenCode（opencode 分支） — OpenCode 专用配置与安装路径

三条分支尽量共享研究工作流主线，但平台层的操作方式不同。

集成能力

Zotero

适合这些场景：

• 通过 DOI / arXiv / URL 导入论文
• 按文献集合批量阅读论文
• 通过 Zotero MCP 读取全文
• 生成详细论文笔记与文献综合分析

详见 MCP_SETUP.zh-CN.md。

Obsidian

适合这些场景：

• 维护以文件系统为核心的项目知识库
• 管理 Sources/Papers/
• 管理 Knowledge/
• 管理 Experiments/
• 管理 Results/
• 管理 Results/Reports/
• 管理 Writing/ 与 Daily/

详见 OBSIDIAN_SETUP.zh-CN.md。

主要工作流

完整学术研究生命周期 —— 从研究构思到发表的 7 个阶段。

Kimi 入口说明：这个分支不依赖仓库级 slash commands。默认入口是自然语言触发；必要时可显式调用 $results-analysis 这样的 skill。

1. 研究构思（Zotero 集成）

把模糊主题收敛成有文献支持的研究方向。

类型	名字	一句话解释
Skill	research-ideation	把模糊主题转成结构化问题、研究空白分析和初步研究计划。
Agent	literature-reviewer	搜索、分类并综合论文，形成可执行的文献图景。
Skill	zotero-obsidian-bridge	将 Zotero 文献集合衔接到详细论文笔记和后续 Obsidian 知识库工作流。

工作方式

• 5W1H 头脑风暴：把模糊兴趣收敛成结构化问题。
• 文献检索与导入：搜索论文、提取 DOI/arXiv/URL、导入 Zotero，并组织到主题文献集合。
• PDF 与全文：能挂 PDF 就挂 PDF，能读全文就读全文。
• 研究空白分析：识别文献、方法、应用、跨学科和时间维度的研究空白。
• 研究问题与规划：把文献综合结果转成具体问题、初始假设和下一步动作。

典型产出

• 文献综述笔记
• 结构化 Zotero 文献集合
• 研究提案或方向草稿

2. ML 项目开发

面向实验代码与仓库维护的可持续 ML 开发工作流。

类型	名字	一句话解释
Skill	architecture-design	在新增可注册组件或新模块时设计可维护的 ML 项目结构。
Skill	git-workflow	约束更安全的分支协作、提交规范和 Git 习惯。
Skill	bug-detective	系统化排查 stack trace、shell 报错和断裂的代码路径。
Skill	git-commit	在本地生成符合 Conventional Commits 的提交。
Skill	git-push	按 Conventional Commits 完成暂存、提交和推送。
Agent	code-reviewer	审查改动代码的正确性、可维护性和实现质量。
Agent	tdd-guide	当任务明确需要 TDD 路径时，提供聚焦的测试驱动实现指导。

工作方式

• 结构设计：在合适场景下使用 Factory / Registry 模式。
• 代码质量：保持文件可读、带类型提示、配置驱动。
• 问题排查：系统化处理 shell 失败、trace 与路径问题。
• Git 纪律：在快速迭代时保持更安全的分支和提交流程。

3. 实验分析

严格实验分析工作流：统计、科研图、分析产物与实验后报告。

类型	名字	一句话解释
Skill	results-analysis	生成严格统计、真实科研图和分析附录。
Skill	results-report	把分析产物组织成完整实验后总结报告，明确结论、限制和下一步动作。

工作方式

• 数据处理：读取实验日志、metrics 文件和结果目录。
• 统计检验：在满足前提时执行严格统计检验，并清楚报告不确定性。
• 科研可视化：生成真实科研图，而不是模糊的绘图建议。
• 消融与比较：分析组件贡献、性能 tradeoff 与稳定性。
• 实验后报告：交给 results-report 生成面向决策的完整复盘。

典型产出

• analysis-report.md
• stats-appendix.md
• figure-catalog.md
• figures/
• 写回 Obsidian Results/Reports/ 的实验报告

4. 论文写作

从模板整理到草稿迭代的系统化论文写作工作流。

类型	名字	一句话解释
Skill	ml-paper-writing	基于 repo、实验结果和文献上下文撰写投稿导向的 ML/AI 论文。
Skill	nature-writing	根据 claims、figures、results、notes 或中文草稿起草或重建 Nature 风格的论文章节。
Skill	nature-polishing	将稿件内容润色、重组或翻译为更接近 Nature 风格的精炼英文。
Skill	nature-response	为 Nature 系修回撰写、审查或重写逐点 reviewer response。
Skill	nature-data	准备 Nature 风格的 Data Availability、repository plan 和 FAIR 元数据检查。
Skill	citation-verification	检查参考文献、元数据和论断-引用对齐，避免引用错误。
Skill	writing-anti-ai	减少机械化表述，提升清晰度、节奏和更自然的学术语气。
Skill	latex-conference-template-organizer	把混乱的会议模板整理成 Overleaf-ready 写作结构。
Agent	paper-miner	从高质量论文中提炼可复用的写作模式、结构和投稿经验。

工作方式

• 模板准备：把会议模板清理成 Overleaf-ready 结构。
• 期刊风格润色：在需要时加强段落逻辑、hedging 和 section moves，使表达更接近 Nature 风格。
• 审稿回复：把大修/小修意见组织成可审计的逐点 response package。
• 数据可用性：准备 Nature 风格的数据仓库方案、dataset citation 和 availability statement。
• 引用核验：检查参考文献、元数据和论断-引用对齐。
• 系统化写作：基于 repo、实验结果和文献上下文逐节写作，但未被证据支持的论断必须显式标记。
• 论断台账：贡献、结果和相关工作对比都应能追溯到证据；否则保留为推测性表述。
• 风格打磨：减少 AI 痕迹，改善节奏、清晰度和学术语气。

5. 论文自审

投稿前的质量保障工作流。

类型	名字	一句话解释
Skill	paper-self-review	在投稿前系统检查结构、逻辑、引用、图表和合规性。

工作方式

• 结构检查：检查逻辑流、章节平衡和叙事连贯性。
• 逻辑校验：检查 claim-evidence 对齐和假设清晰度。
• 引用审计：核对引用准确性与完整性。
• 图表质量：检查可读性、caption 和可访问性。
• 合规性检查：检查页数限制、格式与披露要求。

6. 投稿与 Rebuttal

投稿准备与审稿回复工作流。

类型	名字	一句话解释
Skill	review-response	把审稿意见组织成基于证据的 rebuttal 工作流。
Agent	rebuttal-writer	起草专业、礼貌且结构清晰的 rebuttal 文本。

工作方式

• 投稿前检查：确认会议格式、匿名化和所需清单项。
• 审稿意见分析：把审稿意见分类成可执行问题。
• 回复策略：决定是 accept、defend、clarify 还是补实验。
• Rebuttal 写作：生成结构化、基于证据、语气专业的回复文档。

7. 录用后处理

论文录用后的会议准备与研究传播工作流。

类型	名字	一句话解释
Skill	post-acceptance	支持论文录用后的 slides、海报和对外传播材料准备。

工作方式

• 报告准备：准备 talk 结构和演示文稿指导。
• 海报整理：整理海报内容层级和版式。
• 传播内容：生成简明的对外摘要、thread 与录用后材料。

支撑工作流

这些工作流运行在主工作流背后，用来增强整体 Kimi 使用体验。

Obsidian 项目知识库

把 Obsidian 当作项目作用域的稳定知识层，而不是随手堆放笔记的地方。

类型	名字	一句话解释
Skill	obsidian-project-kb-core	负责项目级 KB 的初始化、路由、registry、index、daily 和 lifecycle。
Skill	obsidian-source-ingestion	把外部材料写入 Sources/Papers、Sources/Web、Sources/Docs、Sources/Data、Sources/Interviews 或 Sources/Notes。
Skill	obsidian-literature-workflow	管理从 Sources/Papers 到 Knowledge、Writing、Maps/literature.canvas 的文献工作流。
Skill	obsidian-kb-artifacts	处理 wikilink、registry 表格、canvas、可选 .base 和 link repair 等 Obsidian 原生产物。
Skill	zotero-obsidian-bridge	把 Zotero 文献集合接入项目级论文笔记与文献综合流程。

工作方式

• 将已有 repo 绑定到 Obsidian vault，
• 把稳定知识路由进 Sources / Knowledge / Experiments / Results / Results/Reports / Writing / Daily / Maps，
• 以保守方式维护 Daily/ 和 repo-local binding metadata，
• 把新的 source material 路由进正确的 canonical note，
• 只有在显式请求时才生成额外的 .base 或 canvas。

旧的 obsidian-project-memory、obsidian-project-bootstrap、obsidian-experiment-log 等 Kimi 时代 Obsidian skill shim 已移除。请直接使用 obsidian-project-kb-core、obsidian-source-ingestion、obsidian-literature-workflow 和 obsidian-kb-artifacts。

Kimi 会话约束与 Native Hooks

这个分支使用 Kimi Code CLI 的 hook 配置，把最高价值的会话检查和安全检查接到本地 shell 脚本。

类型	名字	一句话解释
File	AGENTS.md	编码会话约束、skill 评估规则、安全规则和 Kimi 专用工作流说明。
Hook	hooks/security-guard.sh	在危险命令和敏感文件修改前做安全检查。
Hook	hooks/session-start.sh	在会话开始时显示 repo 状态、skills、TODO 和项目上下文。
Hook	hooks/skill-forced-eval.sh	在用户提示提交前静默扫描应使用的 skill。
Hook	hooks/session-summary.sh	在会话结束时生成工作日志。
Hook	hooks/stop-summary.sh	在 stop 信号出现时生成收尾摘要。

工作方式

• 会话开始代理：检查 repo 状态、skills、TODO 和项目上下文。
• 危险操作预检：在执行危险或不可逆命令前先做 preflight 检查。
• 编辑后检查：在有意义改动后决定验证需求和最小 Obsidian 写回。
• 会话结束代理：总结工作并提醒后续维护动作。

知识提炼工作流

专门的 agents 会持续从论文和工程方案中提炼可复用知识。

类型	名字	一句话解释
Agent	paper-miner	从高质量论文中提炼可复用写作模式、结构信号和回复策略。
Agent	kaggle-miner	从优秀 Kaggle 工作流中提炼可复用工程实践和解决方案模式。

工作方式

• 从论文中提炼写作模式、投稿期望和 rebuttal 策略，
• 从 Kaggle 工作流中提炼工程模式和解决方案结构，
• 再把这些知识回流进共享 skills 和 references。

技能进化系统

Claude Scholar 也包含一套自我改进的 skill 工作流。

类型	名字	一句话解释
Skill	skill-development	创建具备清晰触发条件、结构和渐进展开方式的新 skill。
Skill	skill-quality-reviewer	从内容质量、组织方式、表达风格和结构完整性审查 skill。
Skill	skill-improver	根据结构化改进计划持续优化已有 skills。

工作方式

• 创建带有清晰触发描述的新 skill，
• 按多个质量维度审查 skill，
• 合并修复建议并持续迭代。

表达与汇报约束层

当任务需要结论先行汇报、具体证据、可见风险或紧凑下一步时，使用可复用的沟通表达层。

类型	名字	一句话解释
Skill	expression-skill	为技术工作、写作、文档、文件操作和多步骤任务提供结论先行、具体、可核查的表达约束。
Skill	planning-with-files	让复杂任务把计划、进度与中间发现落到 task_plan.md、notes.md 和交付文件里，而不是只依赖瞬时对话上下文。

工作方式

• 先给结论，不先叙述过程，
• 优先使用命令、路径、数量、检查结果和可观察行为，而不是抽象过程词，
• 只有在歧义会改变结果时才追问，
• 尽早暴露风险、不确定性和破坏性边界，
• 对长任务持续给出 step / checkpoint 形式的可见路标，
• 对多步骤任务用 task_plan.md 和 notes.md 做持久化规划，而不是只依赖瞬时上下文。

文档入口

• MCP_SETUP.zh-CN.md — Kimi 版 Zotero MCP 配置说明
• OBSIDIAN_SETUP.zh-CN.md — Obsidian 项目知识库工作流
• AGENTS.md — 轻量版 Kimi 核心指令
• AGENTS.zh-CN.md — 轻量核心指令的中文 companion 文件
• README.ja-JP.md — 本 README 的日文版
• config.toml — 包含 skills、agents 与 MCP 配置块的 Kimi 模板配置

项目规则

Claude Scholar 的 Kimi 版包含以下规则：

• 代码风格
• agent 编排
• 安全约束
• 实验可复现性
• Kimi 专用会话约束

常驻规则主要体现在 AGENTS.md；详细工作流保留在仓库附带的 skills 和文档中。

贡献

欢迎提交 issue、PR 和工作流改进建议。

如果你想修改 installer、Zotero 工作流、Obsidian 路由或 Kimi 会话约束，建议在提案中说明：

• 用户场景
• 当前限制
• 预期行为
• 兼容性影响

引用

如果 Claude Scholar 对你的研究或工程工作流有帮助，你可以按下面方式引用：

@misc{claude_scholar_2026,
  title        = {Claude Scholar: Semi-automated research assistant for academic research and software development},
  author       = {Gaorui Zhang},
  year         = {2026},
  howpublished = {\url{https://github.com/Galaxy-Dawn/claude-scholar}},
  note         = {GitHub repository}
}

许可证

MIT 许可证。

致谢

基于 Kimi Code CLI 工作流构建，并由开源研究工具链持续增强。

参考资料

本项目受到社区优秀工作的启发和构建：

• everything-claude-code - Claude Code CLI 综合资源
• AI-research-SKILLs - 研究导向的 skills 与配置模式
• kimi - 本分支所依赖的 Kimi Code CLI 基础能力
• expression-skill - 这里复用了其公开的结论先行表达 skill，用于汇报和回应约束
• nature-skills - 这里统一复用了其 Nature 风格的章节起草、学术润色、审稿回复和数据可用性 skills，并保留来源引用

这些项目共同影响了 Claude Scholar 的研究与工具工作流设计。

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面向学术研究、软件开发与可持续项目知识管理。

仓库：https://github.com/Galaxy-Dawn/claude-scholar