前言¶
在 DeepSeek Harness（DSH）里做科研相关智能体，常见需求是：从课题或一篇论文出发找文献、把 PDF 教材或论文转成可检索的 Markdown、精读时每个结论都能回到原文页码。这些步骤往往分散在不同脚本、MCP 和笔记工具之间，技能说明也不统一。社区插件 sanmu-skills（维护者 luffysolution-svg）把文档转换、文献精读和文献检索整理成一套可安装的 Agent Skills，并在 DSH 桌面端接入完整工作台；在 SkillHub 目录中归类为「工作流」。下文介绍它是什么、能做什么，以及在 DSH 中的安装与典型用法。
这是什么¶
sanmu-skills 是三木的科研 Agent Skills 合集。仓库简介为：学术 PDF、教材与 slides 转 Markdown（含 LaTeX 校验、高清图与 Zotero 工作流）。完整包（当前 README 写明版本 1.10.3）包含 3 个技能、统一 CLI scripts/sanmu.mjs 和 24 个 MCP 工具；许可证为 MIT。
三个技能可以单独使用，也可以串成一条链路：检索 → 拿到 PDF / SI → 转换 → 精读。缺其中一个时，其余两个仍可正常工作。
| 技能 | 一句话 | 适合的请求（来自 README） |
|---|---|---|
| sanmu-doc2md | 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，结论可追回原文位置与实验条件 | 「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」 |
核心功能¶
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。公式与图表方面，README 说明会做全量 KaTeX 预检，图表优先取源文件原图，多面板碎图可回源重裁。输出保留原页页码，修正写入带原值守卫的 repairs 文件，原始 OCR 不动。可与 Zotero 同步元数据、阅读笔记和 PDF 批注，经官方 MCP 执行并回读确认。
sanmu-paper-reader¶
覆盖单篇精读、跨文献比较、跨学科迁移、跨主题组织、知识库问答等场景。每个论断记录原文位置、单位和工况；作者结论、解读与待验证假设分开写。材料化学等方向可按论文内容选用合成表征、催化电化学、DFT 等检查项；可选图文对照、Mermaid 机理图、复现 SOP 草案等增强。
sanmu-paper-search¶
多源检索包括 OpenAlex、Semantic Scholar、Crossref，以及可选的 SciVerse、AI4Scholar、Serper、Exa 等（详见仓库 README）。支持期刊分区与科研辅助（如 easyScholar 分区、IF 等）、引文扩展与作者消歧、Europe PMC 全文与 SI 等。检索结果会区分成功、零结果、截断与失败，不把「没查到」说成「不存在」。
安装与启用¶
DSH 侧要求：DSH 0.2.1-rc.3 桌面端，兼容其 Electron 内置 Node.js 22.20.0；独立 Node 需 ≥22.20，文档解析另需 Python ≥3.10。从 GitHub 安装还需 Git。package.json 中 engines.dsh 为 >=0.2.1-rc.3 <0.3.0。
桌面端（推荐）¶
- 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；或打开 插件（Plugins）→ 添加插件（Add Plugin）。 - 输入 GitHub 标识：
github:luffysolution-svg/sanmu-skills
也可使用 Release 中完整 TGZ 地址，例如 README 给出的：
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，在对话头部或右侧栏打开完整工作台。README 说明桌面端保留的desktopprofile 通过该界面管理，普通dshCLI 不管理该 profile。
非 desktop 的 CLI profile¶
若你已有其他 profile，可在终端使用（将占位符换成实际 profile 名）：
dsh plugin --profile <已有的非desktop-profile名> add luffysolution-svg/sanmu-skills
或：
dsh plugin --profile <已有的非desktop-profile名> add github:luffysolution-svg/sanmu-skills
环境与自检¶
完整包首次文档解析会在数据目录内准备私有 Python venv 和 KaTeX，不写系统全局环境。安装根目录下可运行：
node "<安装根>/scripts/sanmu.mjs" doctor
node "<安装根>/scripts/sanmu.mjs" setup
doctor 只检查状态；setup 可提前准备依赖。可选环境变量包括 SANMU_DATA_DIR、SANMU_PYTHON、SANMU_NO_AUTO_SETUP=1（见 README「完整包的运行环境与配置」）。免费检索可先不配 Key；付费 API、MinerU 的 MINERU_API_TOKEN 等在工作台设置或宿主 userenv 中填写。Zotero 写入需本机 Zotero 8+ 授权，不直接写数据库。
典型用法¶
装好后用自然语言描述任务，助手会选用对应技能。README 中的示例可直接复用：
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。
各技能的命令与边界见仓库内 skills/<技能名>/ 下的 README。
适用场景与注意¶
适合谁： 需要在 Agent 对话里完成文献检索、PDF/SI 转 Obsidian 式 Markdown、带证据链精读，并希望与 Zotero 联动的科研用户；DSH 桌面端用户可获得完整 MCP 与工作台 UI。
权限与安全： 插件在 当前 DSH 进程权限 下运行，可能访问本机文件、调用配置的 API 与 MCP。安装前应阅读 GitHub 源码 与 MIT 许可证，确认依赖来源与 Key 存放方式是否符合你的环境策略。README 亦说明：仓库自建 marketplace 不代表 DeepSeek、Anthropic 等官方商店审核；SkillHub 等社区目录为独立站点，与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系。
仅要技能脚本时： 可用 npx skills add luffysolution-svg/sanmu-skills --all -g --copy 等方式只装 SKILL 与脚本，不含完整 MCP/工作台；与 DSH 插件同时安装可能重复加载技能，同一宿主选一种完整安装方式即可。
结尾¶
sanmu-skills 把检索、文档解析和精读收成一条可复用的 Agent 工作流，并在 DSH 0.2.1-rc.3 桌面端提供与市场/GitHub 标识一致的安装路径。需要浏览分类与简介时可打开 SkillHub 目录页 luffysolution-svg/sanmu-skills；细节、Release 与贡献方式以 GitHub 仓库 为准。
