sanmu-skills

三木的 Agent Skills 合集

把实际使用中沉淀的工作方法，整理成可安装、可复用的技能。

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快速安装

让 AI 助手安装（推荐）

复制下面的指令，发给你正在使用的 AI 编码助手：

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

1. 检查 Git 和 Node.js，通过以下命令安装合集到当前 AI 助手的用户级技能目录：
   npx skills add luffysolution-svg/sanmu-skills --skill '*' -g --copy
   选择当前助手对应的安装目标；已有安装时先检查本地修改。
2. 阅读已安装技能的 README，按各自要求配置依赖。
3. 对 sanmu-doc2md，进入包含 SKILL.md 的技能目录，优先使用独立 Python 虚拟环境，再执行：
   python -m pip install -r requirements.txt
   npm --prefix scripts install --ignore-scripts --no-audit --no-fund
   python scripts/doctor.py
   python scripts/build_markdown.py --help
4. 检查 MINERU_API_TOKEN 配置状态，不显示凭证值；未配置时指导我从 https://mineru.net 获取并在本地设置。
5. 对 sanmu-paper-reader，证据、主题与基准工具使用 Python 3.10+ 标准库；需要 SI 探针、PDF 附图提取或子图裁切时，在独立虚拟环境执行 python -m pip install -r requirements.txt。从技能目录运行 python scripts/evidence_tools.py --help 和 python scripts/benchmark_collector.py --help；PDF/OCR/Zotero 按实际输入检查。
6. 对 sanmu-paper-search，使用 Python 3.10+ 从技能目录运行 python scripts/paper_search.py doctor 和 python scripts/paper_search.py --help；核心无第三方依赖，学术 API 凭证仅检查是否配置，Zotero 按需连接。
7. 汇报安装位置、验证结果和仍需配置的项目。

完整 AI 安装指令：文档解析 · 文献解读 · 文献检索

命令行安装

安装整个合集到用户目录：

npx skills add luffysolution-svg/sanmu-skills --skill '*' -g --copy

安装器会引导你选择目标 AI 助手和安装方式。需要 Git 和满足 skills 安装器要求的 Node.js。

只安装指定技能：

npx skills add luffysolution-svg/sanmu-skills --skill sanmu-doc2md -g

市场安装

Claude Code marketplace

在终端添加本仓库的市场并安装合集插件：

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

Claude Code 2.1.275+ 也可在会话中一步安装：

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

Codex marketplace

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，也可在 /plugins 中管理。Claude 与 Codex 的合集插件均包含三个技能。选择插件或 npx skills 中的一种安装方式，避免重复加载。

腾讯 SkillHub、SkillsMP 与 skills.sh

腾讯 SkillHub：三个技能已发布：sanmu-doc2md、sanmu-paper-reader、sanmu-paper-search。也可从 GitHub Release 下载独立适配包。
SkillsMP：从公开 GitHub 自动索引，实际展示以其同步结果为准；安装使用本页命令。
skills.sh：合集页面展示三个技能，使用上方 npx skills add 安装。

技能或插件安装不会自动安装 Python、KaTeX、OCR 服务或 Zotero。运行依赖与凭证按各技能指南配置。维护者的打包、版本和发布步骤见渠道发布说明。

技能目录

技能	用途	文档
sanmu-doc2md	将论文、教材和课件整理成保留 LaTeX 公式、高清图表与 Zotero 元数据的 Markdown 知识库。	使用指南
sanmu-paper-reader	单篇精读、跨文献对比、跨学科与跨主题解读及知识库问答，优先材料与化学，保留可追溯证据。	使用指南
sanmu-paper-search	从课题、种子或作者检索文献，核对题录、扩展引文、定位全文/SI，并匹配 Zotero 收藏。	使用指南

sanmu-doc2md

面向公式多、图表多、版面复杂的学术文档，覆盖从识别、校对到知识库装配与校验的完整流程。

按文档组织：教材分章、课件按讲次整理、论文独立成篇。
保留科学内容：公式全量编译校验，图表回源提取与高清裁切。
连接文献管理：支持 Zotero 元数据、批注同步与主文/补充材料双链。
便于长期维护：相对路径、独立图片目录、外置构建状态与受保护的增量更新。

查看完整说明与案例 →

sanmu-paper-reader

面向已有论文、SI、Zotero 附件与解析后的 Markdown，支持深入精读与知识积累，重点对齐证据边界与实验条件。

按场景分层：支持单篇精读、跨文献对比、跨学科迁移、跨主题综合与知识库问答五大场景。
图文对照与子图切片：提供 Obsidian 悬停气泡预览、折叠抽屉 Callout 与单面板精准切片，阅读文字即刻核验谱图。
实验复现 SOP 与配方卡：提取毫克级投料、溶剂体积、升温退火曲线、反应液配比与已知复现缺口。
机制图与 SI 定位：按需绘制 Mermaid 机制图，对有文字层的 SI 检索关键词、定位题注并导出候选图像，结合原页核对完整性。
性能基准与学术标签：核对指标、单位和实验工况后写入基准表，保留同一论文的不同条件记录；按需更新 Zotero 标签。

查看使用指南与完整效果展示 →

sanmu-paper-search

从研究问题、种子论文或作者出发，查询 OpenAlex、Semantic Scholar 与 Crossref，保留来源、去重依据、失败和截断状态；定位全文/SI并匹配已有 Zotero 材料。日常检索保持轻量，扩展任务记录协议，取得材料后衔接转换与精读。

查看安装、命令与能力边界 →

使用说明

安装后，在支持 Agent Skills 的 AI 助手中描述任务即可，例如：

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。

每个技能的运行环境和输入要求以其使用指南为准。sanmu-doc2md 需要 Python 和 KaTeX；云端 OCR 另需配置 MinerU 凭证。先按安装与依赖配置，再运行 scripts/doctor.py 检查环境。

查看与更新

# 查看合集中的技能
npx skills add luffysolution-svg/sanmu-skills --list

# 更新已安装的技能
npx skills update

手动安装

git clone https://github.com/luffysolution-svg/sanmu-skills.git

将 skills/ 下需要的技能目录完整复制或链接到 AI 助手的技能目录，例如 ~/.agents/skills/sanmu-doc2md。目录内包含运行脚本、参考文档和安装说明；演示案例位于仓库的 examples/，开发测试位于 tests/。

参与贡献

欢迎通过问题反馈提交使用问题、可复现案例和改进建议，也可以提交拉取请求。

每个技能放在 skills/<技能名>/ 下，SKILL.md 中的名称与目录名保持一致。修改已有技能时保留实战经验，只调整与问题直接相关的内容。

验证 sanmu-doc2md：

python -m pip install -r skills/sanmu-doc2md/requirements.txt
npm --prefix skills/sanmu-doc2md/scripts install --ignore-scripts --no-audit --no-fund
python -m unittest discover -s tests/sanmu-doc2md -v
python skills/sanmu-doc2md/scripts/doctor.py

验证 sanmu-paper-reader（Python 3.10+；SI/PDF/图像工具的可选依赖见其安装说明）：

python -m unittest discover -s tests/sanmu-paper-reader -v

验证 sanmu-paper-search（Python 3.10+，核心无第三方依赖）：

python -m unittest discover -s tests/sanmu-paper-search -v
python skills/sanmu-paper-search/scripts/paper_search.py doctor

许可证

本项目采用 MIT 许可证。