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llm-wiki-academic-engineering - 学术工程文献知识库

学术文献专用版:专为电气、机械、船舶、振动等传统工科领域设计的结构化学术文献知识库系统。

它做什么

把手工整理的学术文献 Markdown 转化为持续增长、互相链接的结构化知识库。你只需要提供文献文件,agent 会自动提取核心概念,研究方法、关键发现,并构建支持文献综述、方法对比的 wiki 网络。

核心区别:知识被编译一次,持续维护,而不是每次查询都从原始文档重新推导。

学术专用增强

  • 学术文献模板literature-template.md 强制包含 DOI、年份、作者、期刊、置信度
  • 方法论页:独立的 wiki/methods/ 目录,支持方法复用和可重复性标记
  • 强制双向链接:每篇文献必须链接到至少 3 个 entities/topics/methods
  • 引用一致性检查:文献引用自动建立 [[文献标题]] 链接
  • 学术 Digest 格式:支持文献综述、方法对比表、研究路线图(Mermaid Gantt)

你怎么用

把这个仓库链接扔给 agent,让它自己安装:

bash install.sh --platform claude

快速开始

1. 初始化知识库

告诉 agent:"帮我初始化一个知识库"

Agent 会通过交互式问答引导你完成初始化:

问题 1:知识库主题

"你的知识库要围绕什么主题?比如'船舶振动控制研究'、'机械系统动力学'"

问题 2:研究领域

"你主要研究哪个具体领域?"

  • 船舶推进系统振动与控制
  • 电磁-结构耦合动力学
  • 有限元模态分析与实验验证
  • 机械系统动力学建模
  • 其他(自定义)

问题 3:研究内容

"你目前是否有确定的研究问题或方案?"

  • 如果有:描述研究问题和目标、打算用什么方法
  • 如果没有:先积累文献、了解领域现状

问题 4:整理原则(可选)

"你希望知识库在整理时遵循什么原则?"

  • 优先提取可重复的实验方法和验证数据
  • 关注理论与方法的演进历史
  • 重视工程应用和实践案例
  • 追踪最新研究进展

2. 添加文献

将学术文献 Markdown 放入 raw/literature/ 目录:

cp my-paper.md ~/Documents/我的知识库/raw/literature/

告诉 agent:"请消化这篇文献"

3. 批量处理

将多篇文献放入 raw/literature/ 后:

"请批量消化 raw/literature/ 文件夹里的所有文献"

4. 生成综述

"给我写一篇关于 [主题] 的文献综述"

来源边界

只接收以下两类 Markdown 文件进入知识库:

来源 raw 目录 处理方式
学术文献 Markdown raw/literature/ 直接读取,走学术专用摄取流程
研究笔记 Markdown raw/notes/ 直接读取

不支持的类型(会拒绝处理):网页链接、微信公众号、社交媒体、YouTube、PDF 等。

功能

  • 交互式初始化:通过问答引导明确研究方向,自动生成个性化 purpose.md
  • 研究方向引导purpose.md 让 agent 在整理和查询时有明确方向
  • 学术文献专用摄取:针对 Markdown 文献强制提取 DOI、方法、结果、结论、引用文献
  • 方法论页:独立的 wiki/methods/ 支持方法复用,标注可重复性(高/中/低/未说明)
  • 强制双向链接:每篇文献必须链接到至少 3 个 entities/topics/methods
  • 两步式整理:先分析后生成,长内容走两步链式思考
  • 置信度标注:每个知识点标注来源可信度(EXTRACTED / INFERRED / AMBIGUOUS / UNVERIFIED)
  • 智能去重:SHA256 缓存跳过未变化的文献
  • 缓存可靠性:写入即更新 + 自愈安全网
  • 文献删除:级联删除文献时自动清理关联页面、断链和缓存
  • Obsidian 兼容:所有内容都是本地 markdown,直接用 Obsidian 打开查看

使用示例

1. 消化文献

cp my-paper.md ~/Documents/我的知识库/raw/literature/

"请消化 raw/literature/my-paper.md"

2. 批量处理

"请批量消化 raw/literature/ 文件夹里的所有文献"

3. 生成综述

"给我写一篇船舶振动控制方法的文献综述"

4. 健康检查

"检查一下知识库的健康状态"

目录结构

你的知识库/
├── raw/
│   ├── literature/         # 学术文献 Markdown
│   ├── notes/             # 研究笔记 Markdown
│   └── assets/            # 图片等附件
├── wiki/
│   ├── literature/         # 文献摘要页
│   ├── entities/           # 实体页
│   ├── topics/            # 主题页
│   ├── methods/            # 方法论页
│   ├── comparisons/        # 对比分析
│   └── synthesis/          # 综合分析
├── vocabulary-academic.md  # 领域专有名词表
├── purpose.md              # 研究方向
├── index.md                # 索引
├── log.md                  # 操作日志
└── .wiki-cache.json       # 缓存

核心方法论

来自 Andrej Karpathy - llm-wiki gist

致谢

本项目基于 llm-wiki-skill 修改而来。

更新方法

安装后如果想更新到最新版本,执行:

bash install.sh --upgrade --platform claude

或者让 Claude 执行 /llm-wiki-upgrade

License

MIT

About

帮你构建AI驱动的学术文献知识库,基于 Karpathy llm-wiki 方法论辅助你的研究 - 专为传统工科领域的研究进行强化设计

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