zotero-reading-system

name	zotero-reading-system
description	收到“更新索引”或“请精读 Zotero 中 xxx”时使用。先刷新本地索引，再由 Python 精读流水线优先读取 Zotero 的全文缓存（.zotero-ft-cache），必要时才回退 PDF，并结合外部 embedding / LLM 生成结构化精读笔记。

Zotero Reading System

给 0 代码用户的 Codex 指令

用户可以直接这样说：

请帮我只读更新 Zotero 索引，然后继续精读下一批 2 篇有 PDF 或全文缓存的文献。不要写回 Zotero。完成后告诉我生成了哪些 notes、哪些条目缺 PDF、日志文件在哪里。

如果只是测试通路：

请设置 MINDCITE_OFFLINE=1，离线测试精读 1 篇文献，不调用远程模型。

Codex 应该先解释将要做的事，再执行脚本，并用自然语言总结结果，不要求用户理解脚本参数。

触发条件

• 更新索引
• 更新 Zotero 索引
• 请精读 Zotero 中 xxx
• 继续精读 Zotero 中 xxx
• 重跑 Zotero 中 xxx

新工作流总原则

1. 调度、规划、检查由 agent 负责。
2. 真正的论文精读和写笔记由 .py 工作流负责。
3. 阅读优先级改为：
   • Zotero .zotero-ft-cache
   • PDF 原文
   • 没有这两者则记为 needs_pdf
4. 允许使用外部接口：
   • DeepSeek: https://api.deepseek.com，模型 deepseek-v4-flash
   • SiliconFlow Embeddings: https://api.siliconflow.cn/v1/embeddings，模型 BAAI/bge-m3
5. 即使外部接口暂未配置，脚本也必须能以 fallback 模式跑通，但优先使用外部接口。

执行顺序

1. zotero-index-updater

• 刷新索引，并强化以下字段：
  • 分组路径
  • PDF 路径
  • 附件 key
  • Zotero 全文缓存路径

2. zotero-reading-orchestrator

• 按索引决定本轮目标条目，不先扫 Zotero，不先扫旧笔记。

3. scripts/zotero_ai_reading_pipeline.py

• 从索引读取目标条目。
• 优先加载 .zotero-ft-cache。
• 对全文切块。
• 使用 embedding 检索与 LLM 结构化生成。
• 按模板写入 notes\zotero_reading\_papers。
• 将 Zotero 分类、主分类、理论/方法/主题分类状态写入 note frontmatter 属性。
• 更新状态文件与运行日志。

强制约束

• notes\zotero_reading\ 是唯一有效笔记目录。
• 单篇精读笔记使用稳定存储目录 _papers；分类不再由文件夹路径表达。
• 不复用旧版 note。
• 不把 Zotero note / 批注当作精读依据。
• 允许保留 Zotero 自己生成的全文缓存文本，因为那本质上是 PDF 的更好识别结果。
• 同一 item_key 的旧输出允许覆盖。

默认输出位置

• 索引：${MINDCITE_ROOT}\indexes
• 日志：${MINDCITE_ROOT}\logs
• 新版笔记根目录：${MINDCITE_ROOT}\notes\zotero_reading
• 新生成单篇笔记：${MINDCITE_ROOT}\notes\zotero_reading\_papers

关键脚本

• 索引刷新：${MINDCITE_ROOT}\_skills\Zotero-Reading-System\scripts\update_zotero_index.py
• AI 精读：${MINDCITE_ROOT}\_skills\Zotero-Reading-System\scripts\zotero_ai_reading_pipeline.py
• 配置：${MINDCITE_ROOT}\_skills\Zotero-Reading-System\config\reader_config.json