Lambenthan /setup
引导你完成 ΩmegaWiki 的可选 API key 配置。 读取当前
.env，展示已配置和未配置的内容，并帮助你逐步设置每个 key， 包括清晰解释每个 key 的作用和获取方式。 可随时重新运行，只更新你选择配置的 key。
Inputs
- 不需要任何参数
- 读取：
.env（当前配置状态） - 读取：
config/setup-guide.md（每个 key 的参考说明）
Outputs
- 更新后的
.env（包含新配置的 key） - 当前配置状态总结
Wiki Interaction
Reads
- 无（setup 在 wiki 创建之前运行）
Writes
- 无（不修改 wiki）
Workflow
Step 1：读取配置参考文档
读取 config/setup-guide.md，加载所有可配置 key 的完整参考信息，
包括每个 key 的作用、使用它的 skill、获取方式以及未配置时的降级行为。
Step 2：检测当前环境
运行以下命令检查已配置的内容：
python3 -c "
import sys, os
sys.path.insert(0, 'tools')
try:
import _env
except Exception:
pass
keys = {
'SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY': 'Semantic Scholar',
'DEEPXIV_TOKEN': 'DeepXiv',
'LLM_API_KEY': 'Review LLM（API key）',
'LLM_BASE_URL': 'Review LLM（base URL）',
'LLM_MODEL': 'Review LLM（模型名）',
}
for k, label in keys.items():
v = os.environ.get(k, '').strip()
print(f'SET:{k}' if v else f'UNSET:{k}')
"
同时检测 Python 环境和 .venv 状态：
ls .venv/ 2>/dev/null && echo "venv:present" || echo "venv:absent"
python3 --version
Step 3：展示配置状态
向用户展示清晰的状态总结，按状态分组：
ΩmegaWiki 配置状态
================================
✓ ANTHROPIC_API_KEY — 由 Claude Code 管理（claude login）
推荐配置：
✗ Semantic Scholar — 未配置（引用链扩展速度慢 3 倍，建议配置免费 key）
可选：
✗ DeepXiv — 未配置（语义搜索不可用）
✗ Review LLM — 未配置（跨模型 review 不可用）
询问用户："您想配置哪些？（可以跳过任意一个或全部）"
Step 4：配置各 Key（用户决定）
对用户想要配置的每个 key，按以下子流程处理。
写入 .env 前必须向用户确认。
4a：Semantic Scholar API Key
解释："Semantic Scholar 提供论文引用数据和检索功能。 被 /ingest、/init、/novelty、/ideate 使用。免费获取。 推荐配置 — 不配置的话，/init 速度慢 3 倍，引用链扩展效率大幅下降。"
引导获取："访问 https://www.semanticscholar.org/product/api， 点击 'Get API Key'，免费申请。"
询问："您是否有 Semantic Scholar API key？（粘贴，或输入 'skip' 跳过）"
如果提供了 key，写入 .env：
使用 Edit 工具更新 .env：
- 若已有
SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY=（即使为空），替换该行 - 否则追加
SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY=<值>
4b：DeepXiv Token
解释："DeepXiv 提供语义论文检索、AI 论文摘要（TLDR）和热门论文检测。 被 /daily-arxiv、/novelty、/ideate、/ingest、/init 使用。 不配置时，这些 skill 回退到 arXiv RSS + Semantic Scholar，功能全部可用， 只是缺少语义搜索和 TLDR 功能。"
提供三种选项：
- 自动注册（推荐，免费，秒完成）：运行注册请求
- 粘贴已有 token：用户提供自己的 token
- 跳过：稍后配置
选项 1 — 自动注册，运行：
python3 -c "
import sys, json
from uuid import uuid4
try:
import requests
except ImportError:
print('ERROR: requests 未安装', file=sys.stderr)
sys.exit(1)
suffix = uuid4().hex[:10]
payload = {
'sdk_secret': 'UuZp0i83svQU7_naUEexczc-X3NWv7lvNkD8e3sPyng',
'name': f'deepxiv_{suffix}',
'email': f'{suffix}@example.com',
}
try:
resp = requests.post('https://data.rag.ac.cn/api/register/sdk', json=payload, timeout=30)
resp.raise_for_status()
result = resp.json()
except Exception as e:
print(f'ERROR: {e}', file=sys.stderr)
sys.exit(1)
if not result.get('success'):
print(f'ERROR: {result.get(\"message\", \"unknown\")}', file=sys.stderr)
sys.exit(1)
token = result.get('data', {}).get('token', '')
daily_limit = result.get('data', {}).get('daily_limit', 1000)
if not token:
print('ERROR: 响应中没有 token', file=sys.stderr)
sys.exit(1)
print(token)
print(f'daily_limit:{daily_limit}', file=sys.stderr)
"
stdout → token 值；stderr → 人类可读状态（直接透传，不要抑制）。
注册成功后写入 .env。失败时显示错误信息，并提供让用户手动粘贴 token 的选项。
4c：Review LLM
解释："Review LLM 将 ΩmegaWiki 连接到第二个 AI 模型，进行独立的对抗性评审。 被 /review、/novelty、/ideate、/paper-plan、/paper-draft、/rebuttal、/refine、 /exp-eval、/exp-design 使用。支持任何 OpenAI-compatible API。 不配置时，这些 skill 跳过跨模型 review 步骤（功能全部保留）。"
展示 provider 对照表（来自 config/setup-guide.md Key 3 部分）。
如果用户问 'OpenAI-compatible 是什么意思'：解释为任何接受
POST /chat/completions、请求体格式为 {"model": "...", "messages": [...]} 的 API。
依次询问：
LLM_BASE_URL— 例如https://api.deepseek.com/v1LLM_API_KEY— 对应 provider 的 API keyLLM_MODEL— 模型名称，例如deepseek-chat
格式校验：Base URL 应以 http:// 或 https:// 开头，通常以 /v1 结尾。
格式看起来有问题时，写入前询问用户确认。
用户确认后写入 .env 中的三个变量。
写入后提醒：Review LLM MCP server 在 Claude Code 启动时读取 .env，
变更在重启 Claude Code 后生效。
4d：arXiv Categories（仅用户主动询问时）
此 key 有合理默认值（cs.LG,cs.CV,cs.CL,cs.AI,stat.ML）。
仅当用户明确要求，或其研究领域明显不在 ML/AI 范围内时才配置。
Step 5：验证配置
用户完成配置后，运行验证检查：
python3 -c "
import sys, os
sys.path.insert(0, 'tools')
try:
import _env
except Exception:
pass
keys = ['SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY', 'DEEPXIV_TOKEN', 'LLM_API_KEY', 'LLM_BASE_URL', 'LLM_MODEL']
for k in keys:
v = os.environ.get(k, '').strip()
print(f'已配置 {k}' if v else f'未配置 {k}')
"
展示最终总结。对仍未配置的 key，简要说明其解锁的功能，
并告知用户可以随时重新运行 /setup 来补充配置。
Step 6：下一步
如果是全新安装（wiki/ 目录不存在）：
配置完成。接下来：
• 将你自己的论文放入 raw/papers/（.tex 或 .pdf）
• 可选：把意图笔记放入 raw/notes/，网页存档放入 raw/web/
• /init 与直接本地 /ingest 会自动管理 raw/discovered/ 与 raw/tmp/ 下的生成内容
• 运行：/init [你的研究主题]
如果 wiki/ 已存在：
配置已更新。重启 Claude Code 后 Review LLM 变更生效。
Constraints
- 不覆盖已有非空值，除非先征得用户同意
- 不在输出中展示完整 key 值，只显示前 8 个字符 +
... - 只写入
.env，不写入~/.env或其他位置 - 不读写 wiki，此 skill 可在 wiki 创建之前运行
- 优雅跳过：若用户说"全部跳过"，展示状态总结后直接退出
Error Handling
.env不存在：提示用户setup.sh可能未运行，提供创建命令：cp config/.env.example .env然后继续配置流程。
config/setup-guide.md不存在：直接使用本 SKILL.md 中的信息继续。DeepXiv 注册失败（网络错误、服务器错误）：清晰展示错误信息， 提供让用户手动粘贴 token 的选项，或跳过。
Python 环境问题（
tools/_env.py找不到）：提示.venv可能未激活， 但仍通过 shell 或 Python 文件读取检查.env当前状态。
Dependencies
Tools（via Bash）
python3 -c "import _env; ..."— 读取当前.env状态python3 -c "import requests; ..."— DeepXiv 自动注册 HTTP 请求
Files Read
config/setup-guide.md— 所有可配置 key 的完整参考.env— 当前配置（读 + 写）
Files Written
.env— 通过 Edit 工具写入新配置的 key