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Agent Skill · 研究检索

zotero-vectorize(zotero 矢量化)

用于搭建或维护带检索增强的 RAG 工作流,适合让 Agent 处理知识库问答、向量检索、来源引用和事实核查。它可以辅助整理数据接入、Embedding、向量库、召回参数和回答生成流程。使用时需要确认数据来源、更新频率、召回阈值和引用展示方式,避免把未命中的资料或过期内容包装成确定事实。

zotero-vectorize 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 14,241。

总安装 8,720周安装 367GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,053核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
0.1.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:zotero-vectorize(zotero 矢量化)
来源仓库:https://github.com/yckbz/zotero-vectorize
安装命令:
openclaw skills install zotero-vectorize
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install zotero-vectorize

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

构建和维护基于 Zotero 的语义向量索引,支持 RAG 工作流集成。适用于知识库问答、事实核查和来源引用等场景。结合元数据与全文块嵌入实现跨平台检索优化。需定期同步 Zotero 数据以确保索引时效性与准确性。zotero-vectorize 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install zotero-vectorize;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

zotero-vectorize 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install zotero-vectorize。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

zotero-vectorize 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

zotero-vectorize 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

zotero-vectorize 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

zotero-vectorize 用的人多吗?

公开数据是累计安装 8,720 次,近一周安装 367 次,下载 3,053 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

zotero-vectorize 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
zotero-vectorize

zotero 矢量化 · 本页

8,720—接触敏感数据MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
zotero-vectorize
description
Build and maintain a cross-platform local Zotero semantic index using metadata embeddings and PDF full-text chunk embeddings. Use when the user asks to vectorize a Zotero library, create or refresh metadata_vectors.json or fulltext_vectors.json, check for new Zotero items missing from the vector store, incrementally update a Zotero semantic/RAG index, verify vector store counts and sizes, or reproduce this workflow on Windows, macOS, or Linux.

Zotero Vectorize

Build and maintain a local-first, cross-platform Zotero vector store for semantic search and RAG over bibliographic metadata and PDF full text.

Keep SKILL.md focused on workflow. Read the reference files only when needed:

  • references/config.md — paths, environment variables, output layout
  • references/data-format.md — JSON schemas and file naming
  • references/windows.md / macos.md / linux.md — platform-specific path defaults and notes
  • references/troubleshooting.md — common failures and recovery

Core rules

  • Treat Zotero as read-only input. Never modify the user’s Zotero database or attachment storage.
  • Prefer creating a database snapshot before reading.
  • For incremental updates: check first, report missing items, wait for user confirmation, then apply.
  • Before any update that rewrites store files: back up first, then write.
  • Backup retention for this skill is fixed: keep only the latest and previous backup per file.
  • Default output filenames are:

- metadata_vectors.json - fulltext_vectors.json - vector_store_metadata.json

Workflow decision tree

1) Detect or confirm paths

If the Zotero data directory, database path, or storage path is unknown:

  1. Read references/config.md
  2. Read the platform-specific reference (windows.md, macos.md, or linux.md)
  3. Run:
python scripts/detect_zotero_paths.py

If the detected paths are wrong, ask the user to open Zotero and use Show Data Directory, then rerun with explicit --data-dir, --db, or --storage-dir.

2) Create a database snapshot

Before full builds or incremental checks, snapshot the Zotero database:

python scripts/snapshot_zotero_db.py --output-dir <store-dir>

If snapshotting fails because SQLite is locked, ask the user to close Zotero and retry.

3) Build the metadata vector store

Use this when the user asks to create or rebuild metadata embeddings for the Zotero library.

python scripts/build_metadata_vectors.py --output-dir <store-dir>

This writes metadata_vectors.json and refreshes vector_store_metadata.json + README.md.

4) Build the full-text vector store

Use this when the user asks to create or rebuild PDF full-text embeddings.

python scripts/build_fulltext_vectors.py --output-dir <store-dir>

This scans Zotero PDF attachments, extracts text, chunks it, embeds each chunk, and writes fulltext_vectors.json.

5) Check incremental updates

Use this when the user asks whether Zotero contains new items not yet added to the vector store.

python scripts/check_incremental_updates.py --output-dir <store-dir>

Report:

  • total top-level Zotero items
  • total PDF-parent items
  • current metadata/fulltext vector counts
  • missing metadata items
  • missing fulltext items

Do not update the store yet.

6) Apply incremental updates

Only run this after the user confirms the update.

python scripts/apply_incremental_updates.py --output-dir <store-dir>

This script:

  1. snapshots the DB
  2. backs up store files
  3. appends missing metadata/fulltext entries
  4. keeps only the latest and previous backup per file
  5. updates store metadata and README

Use --item-id to limit the update to specific items if the user wants a partial apply.

7) Verify the finished store

After any build or incremental update, verify counts and sizes:

python scripts/verify_vector_store.py --output-dir <store-dir>

Always report:

  • metadata item count
  • fulltext item count
  • fulltext chunk count
  • metadata file size
  • fulltext file size

Scripts

  • scripts/detect_zotero_paths.py — resolve default/current Zotero paths
  • scripts/snapshot_zotero_db.py — create a safe SQLite snapshot
  • scripts/build_metadata_vectors.py — full rebuild of metadata vectors
  • scripts/build_fulltext_vectors.py — full rebuild of PDF full-text vectors
  • scripts/check_incremental_updates.py — compare Zotero against current vector store
  • scripts/apply_incremental_updates.py — append missing items after user confirmation
  • scripts/backup_with_retention.py — back up store files and retain only the latest two states
  • scripts/verify_vector_store.py — report counts, sizes, and store metadata

Output expectations

When using this skill successfully, return concise operational summaries such as:

  • detected paths
  • snapshot path used
  • number of items/chunks written
  • current file sizes
  • whether any items are missing
  • which itemIDs were appended during incremental update

Escalation notes

Read references/troubleshooting.md when:

  • SQLite snapshot fails
  • HuggingFace/model download or local model loading fails
  • PDFs are missing or unreadable
  • full-text extraction is incomplete
  • file paths differ from defaults on the current OS

平台分布

OpenClaw

92.15%
按下载量换算2,813

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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