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Agent 用法 GitHub · MaryCache/imozuru

用 imozuru Skill 让 Claude Code 对陌生领域溯源检索并标出原文行号

输入一个陌生题目，得到一份按主张排列、每条引文都对应原文文件行号的拔粋报告和原文副本

开始尝试

效果

README 说明结果保存在 ~/research/<話題>/ 的 map.md、log.md、sources/、extracts.json、report.html，另有 examples/demo 页作为拔粋页样本；原站没有结果截图

这是什么

新在哪里：以前让模型“查一下”，它读前几条就返摘要，细部和出处容易丢；现在先建术语/人物/场地图，用两个方向不同的检索代理顺着引用下钻，原文存盘只标位置，判断权交回用户

怎么做到的：在 Claude Code 里把仓库加为插件市场并安装插件（或 npx skills add），用“芋づる式に調べて: …”发起问题；Claude 先写下问题与 3–6 条要用的主张，两个检索子代理分头收集术语、人、场并写进 map.md，再顺参考文献/被引用/作者找到原文存到 sources/，直到主张都有原文或资料饱和，最后生成 extracts.json 与 report.html，report.py 逐字校验引文所在行

适合谁
正在用 Claude Code、需要为陌生题目找到原始出处的调研者、写作者和学生
能帮你
把“查资料”从读摘要变成可核对路径的原文追踪，每条结论都能定位到文件行号

评分 三项分开看，不合成总分；热度不等于好用

新颖性
全新做法 · 2026-10-13 出现
热度
未知
易上手
很容易上手
怎么评的

三项都由本站记录的事实按固定规则算出，编辑不能直接改档位；规则改动会写进更新说明。

新颖性

  • ●●● 全新做法，且有来源依据的出现时间在最近 30 天内
  • ●●○ 老工具新用法或近期刚开放，且有来源依据的时间在最近 30 天内
  • ●○○ 出现时间超过 30 天、未核实到精确日期，或已不再是新做法
  • 其他 出现时间未核实、晚于今天，或新颖类型未核实时按最低一档处理，不靠猜测加分

热度

  • ●●● 最近一次每周人工确认为“热门”：最近 14 天里独立讨论、实际案例、持续时间、传播平台、相对关注五项门槛全部满足（规则 heat-v1）
  • ●●○ 最近一次人工确认为“观察中”：前三项至少一项达到，或讨论增长 ≥ 50%，且至少 2 个独立案例
  • ●○○ 最近一次人工确认为“未进入跟踪”
  • 其他 还没有人工确认过的热度记录时显示“未知”。热度只统计本站已接入的信源，不代表全网

易上手

  • ●●● 准备门槛低且难度入门：不需要新账号或付费，首次尝试不超过 30 分钟，公开可用，会复制粘贴即可
  • ●●○ 准备门槛中等，或门槛低但需要改少量代码或配置
  • ●○○ 准备门槛高：需要商业软件或付费服务、首次尝试超过 2 小时、特殊硬件或网络、排队或邀请且无替代方案，或需要专业知识
  • 其他 只有介绍、还没有站内步骤，或关键步骤已失效时显示“暂不可试”；门槛未核实时显示“未核实”

怎么尝试

  • 时间 首次约 15 分钟
  • 费用 免费：仓库为 MIT 许可开源，README 未列任何收费项目；使用本身需要 Claude Code
  • 账号 不需要新账号
  • 环境 本机可运行 Python 3.10+ 的 Claude Code 环境；PDF 处理另需 pdftotext/pdftoppm 与 tesseract（可选），YouTube 字幕需 yt-dlp（可选）
  • 准备 Claude Code：运行 Skill 与插件命令的宿主
  • 准备 Python 3.10+：脚本只用标准库即可运行
  • 准备 pdftotext（poppler 或 Xpdf）（选用）：从 PDF 抽取正文，缺失则 PDF 会 FAIL
  • 准备 tesseract 含 jpn、jpn_vert 语言数据（选用）：对无文字层的日文扫描 PDF 做 OCR
  • 准备 yt-dlp（选用）：获取 YouTube 字幕

按下面的步骤就能做出第一个结果。复制命令不会自动执行。

  1. 把 imozuru 加为插件市场并安装

    在 Claude Code 中先执行市场添加，再安装插件；想自动跟进最新提交，可在 /plugin 的市场页面打开 imozuru 的自动更新。

    终端原始来源命令 
    /plugin marketplace add MaryCache/imozuru
/plugin install imozuru@imozuru

    预期结果：插件列表中出现 imozuru，之后可用 /imozuru 命令与自然语言触发

  2. （替代安装方式）用 skills CLI 安装

    README 说明 skills CLI 也能装；手动方式则是把 skills/imozuru/ 复制到 ~/.claude/skills/imozuru/。

    终端原始来源命令 
    npx skills add MaryCache/imozuru

    预期结果：本机 skills 目录出现 imozuru 技能

  3. 先跑脚本看拔粋页长什么样

    在仓库根目录用自带 demo 测试 report.py，确认 Python 环境与输出格式正常。

    bash原始来源命令 
    python3 skills/imozuru/scripts/report.py examples/demo

    预期结果：生成对应 examples/demo 的拔粋页面，摘录句与原文行一致才通过

  4. 对一个陌生题目发起溯源检索

    在 Claude Code 里用 README 给出的自然语言句式提问，或使用 /imozuru watch 跟踪关键词。

    预期结果：Claude 先写出问题与 3–6 条要用的主张，随后两个检索子代理分头收集术语、人物与常去处

  5. 检查输出目录

    到 ~/research/<話題>/ 查看生成的文件，重点是 map.md 与 report.html，以及 sources/ 中的原文副本。

    预期结果：主张基本都能对上某个原文文件的具体行号，report.html 可直接阅读对照

  6. 按需完善本机工具

    若某份 PDF 或视频被标 FAIL，按 README 的依赖表补装 pdftotext、tesseract（jpn/jpn_vert）或 yt-dlp 后重试。

    预期结果：重跑后该来源能进入 sources/ 并被 extract 校验

原始来源：imozuru：Claude Code 顺藤摸瓜查陌生领域 ↗