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知识模块生成(乔淼PhD · AI学术训练营 · AI学术工作流 · 文献分析步骤)。按知识模块清单逐模块读全文生成 M_n.md:机械抽取模块 prompt(不改写不补全)、flag 而非 ask、map-reduce 逐篇防爆上下文、页码诚实、每模块一行执行日志自检;支持 Zotero / NotebookLM / 本地 PDF 三种数据通道。Trigger on:"生成知识模块"、"按模块清单跑模块"、"逐模块读全文写 M1-Mn"、"generate knowledge modules from my module list"。
qiaomiaojoe/ai-academic-workflow · ★ 5 · AI & Automation · score 67
Install: claude install-skill qiaomiaojoe/ai-academic-workflow
# Knowledge Module Gen · 知识模块生成 ## 调用约定(独立运行) - 输入:知识模块清单(`知识模块清单.md`,或用户给的路径;没有 → 先跑 `knowledge-module-list`)+ 主数据通道(Zotero MCP / NotebookLM / 本地 PDF,问用户或按可用性选)。 - 落盘:`模块/M_n.md` + `执行日志.md`(默认当前工作目录)。 - **调用方覆盖约定**:调用方(工作台 prompt / 用户)显式给出的参数、输入路径、落盘路径与工具选择,一律覆盖本 skill 的默认;但本 skill 的方法步骤、硬约束与停点不可被省略或稀释——调用方若要求跳过某硬约束,以本 skill 为准并提示冲突。 - 工具适配:以环境实际可用为准,不可用时走降级通道并注明,不编造工具结果。 前置:已有 知识模块清单.md(步骤 1 Part A 产物)。若没有,先跑步骤 1。 按用户所选主数据通道执行(Zotero / NotebookLM / 本地 PDF;个别模块可在执行时覆盖:文献量大 / 要严格 citation 验证 → 改用 NotebookLM;MCP 不可用 → 改用本地 PDF)。 ## 【准确拾取并执行模块 prompt】(防 AI 自由发挥 · 全程不打断) 不需要逐模块回显让用户确认。用三件套保证准确: 1. **机械抽取**(拾取靠切片,不靠理解):从 知识模块清单.md 中定位"## 模块 M_n"标题,逐字抽取其下代码围栏内的文本,当作字面 spec。不改写、不补全、不重排关键问题与期望输出结构。 2. **flag 而非 ask**(执行忠实,想改只标记,不停下来问):照原样跑。若认为某处该调整,不要调整——在该模块输出里加一行 `_deviation: 想改什么 + 为什么`,然后仍按原 prompt 执行。 3. **结尾自检日志**(把关靠一份日志,不靠过程确认):每跑完一个模块,往 执行日志.md 追加一行:`M_n | 用的 prompt 首行 | 结构符合期望(✓/✗) | 证据假设对上(✓/✗) | 有无 _deviation`。全部跑完后用户只看这一份日志,有 ✗ 或 _deviation 的模块才回看。 ## 主数据通道分支 - **Zotero MCP**:对该模块每篇文献调 zotero_get_item_fulltext 取全文(或 zotero_get_item_metadata 取摘要;工具名以环境实际注册为准),按下方 map-reduce ���篇抽取,不要一次性拼接全部全文。 - **NotebookLM MCP**:add_notebook 建新 notebook;提示用户把该模块文献 PDF 上传并粘贴 share URL 注册到 MCP。用 ask_question 喂入该模块的「生成 prompt」,保存 session_id 以便追问。收到返回 → 验证 inline citation → 保存为 M_n.md。(NotebookLM 自身检索已控上下文,map-reduce 主要用于另两种模式。) - **本地 PDF 直读**:在 pdf_download/(或用户给的文件夹)下按 AuthorYear.pdf 找到本地 PDF,按页读取,逐篇抽取(本地 PDF 天然有页码,引用页码以此为准)。找不到对应 PDF 的文献回退 Zotero 或 NotebookLM。 ## 【上下文管理 · ma