Anchor every note to its source.
LitAnchor = Literature + Anchor —— 从文献出发，让每一条笔记都锚定来源。
LitAnchor Notes 是证据优先型笔记品牌；当前公开模块 litanchor-paper-reading 专注单篇学术论文。你可以直接提供 PDF 生成独立 Markdown 笔记，也可以从 Zotero 获取论文并安全写入 Obsidian。
当前公开候选版本：v1.0.0-rc1。它保留 Pre-release 标记，等待公开使用反馈后再晋级稳定版。
把仓库链接交给具备本地文件和命令执行能力的 Agent：
帮我安装这个 Skill：https://github.com/xieyf1024/Litanchor-paper-reading
安装完成后，可直接提供 PDF：
精读这篇 PDF，并在同一目录生成 Markdown 笔记。
也可以使用完整的 Zotero → Obsidian 路线：
精读《论文标题》，把笔记保存到我的 Research Vault。
不需要逐字照抄。Agent 应识别含义相近的安装、粗读、精读、内化和导出请求。直接 PDF 路线不要求 Zotero 或 Obsidian；集成路线首次使用最多确认 Obsidian Vault、Literature Inbox 和 MinerU 授权策略。
| 📌 可追溯 | 🧠 完整精读 | 🖼️ 关键图表 | 🛡️ 安全沉淀 |
|---|---|---|---|
| 重要事实链接到经过核验的 PDF 物理页 | 方法、公式、实验、结果、讨论与限制分层整理 | 从原 PDF 筛选并裁取真正支持方法或结果的图表 | 只写授权目录，默认拒绝覆盖已有笔记 |
正式笔记保持清爽，只展示紧凑的 p.x Zotero 跳转链接；Evidence、Claim、完整引文和校验记录保存在私有侧车文件中。
| 常见摘要工具 | LitAnchor |
|---|---|
| 直接从全文生成流畅概括 | 先建立 Evidence → Claim → 章节综合，再写笔记 |
| 只检查已经写出的句子 | 分开检查“有没有写错”和“有没有漏掉重要内容” |
| 页码不确定也可能给出链接 | 未经原 PDF 核验的页码不能成为正式证据 |
| 容易略过公式、实验和图表 | 对方法、指标、实验链和视觉证据执行专项处理 |
| 用模型常识补全论文内容 | 论文事实只来自用户提供的原文 |
flowchart LR
source["PDF / Zotero"] --> parse["解析与页码映射<br/>PyMuPDF + 可选 MinerU"]
parse --> ground["全文精读与证据化<br/>Evidence → Claims"]
ground --> review["双重审查<br/>忠实度 + 召回"]
review --> note["Markdown / Obsidian<br/>页码定位 + 关键图表"]
classDef sourceNode fill:#E8F1FF,stroke:#2563EB,color:#172554
classDef processNode fill:#FFF7E6,stroke:#D97706,color:#451A03
classDef outputNode fill:#ECFDF5,stroke:#059669,color:#064E3B
class source sourceNode
class parse,ground,review processNode
class note outputNode
PyMuPDF 始终是物理页码、引文、坐标和原图裁剪的权威来源。符合条件且用户已授权时，MinerU 自动增强章节层级、阅读顺序、图题及复杂结构候选；其结果必须重新对齐原 PDF 后才能进入证据链。
| 模式 | 适合什么时候 | 输出重点 |
|---|---|---|
skim 粗读 |
快速判断论文讲什么、是否值得继续读 | 一句话摘要、问题、方法骨架、主要结果、结论边界和必要定位 |
deep 精读（默认） |
形成可审计的研究生级单篇笔记 | 背景与缺口、数据、方法、公式、实验、结果、图表、解释、限制与结论 |
internalize 内化 |
把精读结果转化为可检验的研究行动 | deep 全部内容，加研究联系、可证伪假设、验证设计、失败条件与滚雪球阅读 |
三种模式都遵守同一事实边界。internalize 中的学习启发会标记为 [分析]、[假设] 或 [用户]，不会伪装成作者结论。完整结构见 Paper Template v1.0。
当前公开版本优先支持 Windows 上具备本地 Shell、文件系统和网络权限的 Agent。用户只需提出安装请求，Agent 负责下载 Release、创建隔离环境、安装依赖、运行 doctor 并完成首次配置。
环境要求与 Agent 接口
- Windows 10/11 x64；
- Python 3.10 或更高版本；
- Zotero 7 或更高版本（仅 Zotero 集成路线需要）；
- Obsidian Desktop 与本地 Vault（仅 Obsidian 导出路线需要）；
- 可执行本地命令、读写授权目录并下载依赖的 Agent。
Python 和 Zotero 只设置最低版本。未覆盖的新版本由 doctor 进行能力探测，而不是被武断拒绝。
.\install.ps1 -Action Install
.\litanchor.ps1 doctor
.\litanchor.ps1 setup -Vault "Vault 名称" -Inbox "LitAnchor\00_Inbox" -MinerUConsent ask_each_time -CreateInbox
.\litanchor.ps1 run-plan -Paper "论文标题" -Vault "Vault 名称"
.\litanchor.ps1 run-plan -PdfPath "D:\Papers\paper.pdf" -OutputNote "D:\Notes\paper.md"- 只依据用户提供的论文原文；原文没有说明时明确标记。
- 不把讨论、解释、假设或推测升级为确定事实。
- 保留数值、单位、变量、范围、误差和适用条件。
- 解析失败、证据不足或内容召回不合格时阻止正式导出。
- Zotero 默认只读；Obsidian 只写用户授权的 Inbox。
- 外部解析必须服从本地授权；MinerU 永远不是正式证据来源。
- 一次处理一篇论文，不做批量综述或知识图谱。
- 原生文本 PDF 是稳定路径；扫描件和异常版式可能降级或阻断。
- Markdown 是唯一正式笔记输出；LitAnchor 不生成独立的 PDF 格式笔记。
- 不写回 Zotero，不做双向同步，也不静默覆盖已有笔记。
- 长期保存前仍建议人工复核关键图、核心数值和引用定位。
文档导航 · 工作流 · 数据结构 · 评测方法 · 路线图 · 贡献指南 · 安全报告
提交问题时请使用对应的安装、PDF 运行或笔记质量 Issue 模板。不要上传论文 PDF、私人 Zotero 数据、Obsidian Vault、API 密钥、个人批注或运行时 Evidence/Claim 文件。
GNU Affero General Public License v3.0 only。PyMuPDF 许可路径、MinerU 服务边界和设计参考项目见 THIRD_PARTY.md 与 NOTICE.md。