wangqi-tcm-skill

v1.3.0

Published

4 months ago

王琦教授中医体质学术助手 - AI Skill (Claude Code / Multi-Platform)

0High
0Medium
0Low

alopos

claude-code skill tcm traditional-chinese-medicine constitution wangqi 中医体质王琦 ai-skill

wangqi-tcm-skill

王琦教授中医体质学术助手 - AI Skill（Claude Code / 多平台）

一句话介绍：基于王琦教授学术论文与诊疗经验，为 AI Agent 提供可追溯的中医体质知识问答能力。支持九种体质辨识、辨体论治、方药知识查询。

两种用法模式

本项目提供两种独立用法，按需选择：

| 模式 | 需要什么 | 能做什么 | 适用场景 | |------|----------|----------|----------| | 即时模式 | 仅 SKILL.md（零配置） | 概念解释、体质速查、诊断公式、理论体系梳理、常见问题快速回答 | 快速上手、Claude Code 直接使用 | | 完整模式 | SKILL.md + ChromaDB + LLM API | 即时模式 + 深度论文检索、诊疗经验查询、PDF 入库、数据分析 | 学术研究、知识库维护 |

即时模式（推荐首次体验）

只需将 professor-wangqi/SKILL.md 复制到 AI 能读取的位置（如 ~/.claude/skills/professor-wangqi/SKILL.md），AI 即可通过 SKILL.md 内嵌的关键词索引、诊断公式、常见问题速查直接回答基础问题——无需安装任何 Python 依赖、数据库或 LLM。

完整模式（学术研究）

需要配置 Python 环境、ChromaDB 向量检索和 LLM API，以支持深度文献检索和知识库管理。所有安装方式中，「Claude Code Skill」和「手动复制」支持两种模式切换，而「npm 安装」默认走完整模式。

功能特性

| 特性 | 说明 | |------|------| | 🔍 可追溯回答 | 每个观点标注出处：[论文] / [诊疗经验] / [知识归纳] / [模型推断] | | 🧠 关键词索引 | SKILL.md 内嵌关键词→内容位置映射表，AI 快速定位知识 | | 📋 诊断公式 | 九种体质 IF-THEN 诊断公式 + 辨体论治决策树 | | 🛡️ 安全边界 | 涉及诊断/剂量时自动提示就医，失败预防三级协议 | | 📚 知识库 | 38 张知识卡（13 篇论文 + 25 篇诊疗经验） | | 🔌 Claude Code 集成 | 一键安装为 Claude Code Skill | | 🌐 本地 LLM 支持 | LM Studio、Ollama 等 OpenAI 兼容 API | | 📦 多平台分发 | npm / GitHub / .claude 手动 / SkillHub（腾讯云） / ClawHub / OpenClawMP |

安装方式

方式一：Claude Code Skill（即时模式 - 推荐）

直接复制 SKILL.md 到 Claude Code skills 目录，重启 Claude Code 即可使用。零配置、零依赖。

# Linux/macOS
mkdir -p ~/.claude/skills/professor-wangqi
cp professor-wangqi/SKILL.md ~/.claude/skills/professor-wangqi/
# 重启 Claude Code

# Windows (PowerShell)
New-Item -ItemType Directory -Force -Path "$env:USERPROFILE\.claude\skills\professor-wangqi"
Copy-Item professor-wangqi\SKILL.md "$env:USERPROFILE\.claude\skills\professor-wangqi\"
# 重启 Claude Code

安装后即可使用：无需安装 Python、ChromaDB 或配置 LLM。AI 通过 SKILL.md 内嵌的关键词索引、诊断公式和常见问题速查回答基础问题。如需深度文献检索，再走完整模式。

方式二：npm 包安装（完整模式）

npm install wangqi-tcm-skill
npx wangqi-skill init
npx wangqi-skill config --api-key sk-xxx --base-url http://localhost:1234/v1
npx wangqi-skill build-index

如果本机默认 registry 是国内镜像且出现 404 Not Found，请指定官方 npm registry：

npm install wangqi-tcm-skill --registry=https://registry.npmjs.org/

方式三：GitHub Clone

git clone https://github.com/wangqi-tcm/wangqi-tcm-skill.git
cd wangqi-tcm-skill
# 即时模式：复制 SKILL.md 到 Claude Code 即可
mkdir -p ~/.claude/skills/professor-wangqi
cp professor-wangqi/SKILL.md ~/.claude/skills/professor-wangqi/
# 完整模式：安装 Python 依赖 + 配置 LLM
pip install -r professor-wangqi/requirements.txt
cp .env.example .env
# 编辑 .env 配置 LLM API
python professor-wangqi/scripts/build_local_index.py

方式四：SkillHub（腾讯云）

# 安装 SkillHub CLI
curl -fsSL https://skillhub.cn/install/install.sh | bash -s -- --no-skills

# 搜索并安装
skillhub search 王琦
skillhub install professor-wangqi

方式五：ClawHub

# 安装
npm install -g clawhub && clawhub login
clawhub install professor-wangqi

如需通过 ClawHub 发布，使用 clawhub skill publish ./professor-wangqi --slug professor-wangqi --name "王琦中医体质学术助手"（发布指南详见 TOOLS.md）。

方式六：OpenClawMP

# 安装
openclawmp search "王琦"
openclawmp install skill/c03b361cb99d4b4ebc6cd17f361741ba

移动端

可在腾讯 IMA APP 中搜索"王琦"加载知识码使用。

CLI 命令

wangqi-skill <command> [options]

| 命令 | 说明 | |------|------| | init | 初始化配置和目录结构 | | config | 配置 LLM API | | ask <问题> | 单次问答 | | interactive | 交互模式 | | build-index | 构建向量索引 | | add-pdf --pdf <文件> | 添加 PDF 到知识库 | | validate | 验证知识卡质量 | | retrieve <查询> | 检索知识片段 | | install-skill | 安装为 Claude Code Skill | | update | 更新到最新版本 | | version | 显示版本号 |

常用示例

# 配置
wangqi-skill config --api-key sk-xxx --base-url http://localhost:1234/v1

# 问答
wangqi-skill ask "九种体质分别是什么？"
wangqi-skill interactive

# 知识库管理
wangqi-skill add-pdf --pdf paper.pdf --type paper
wangqi-skill build-index
wangqi-skill validate

# 更新
wangqi-skill update

环境配置（完整模式）

创建 .env 文件：

# Chat Model
API_KEY=sk-your-api-key
BASE_URL=http://your.baseurl.here/v1
MODEL_NAME=qwen/qwen3.6-35b-a3b

# Embedding Model
EMBEDDING_MODEL=text-embedding-nomic-embed-text-v1.5
EMBEDDING_BASE_URL=http://your.baseurl.here/v1
EMBEDDING_API_KEY=sk-your-api-key
EMBEDDING_DIMENSIONS=768

支持的 LLM 服务：LM Studio、OpenAI、Azure OpenAI、Ollama 等 OpenAI 兼容 API。

知识库质量

| 指标 | 数值 | |------|------| | 知识卡总数 | 38 张 | | 论文卡 | 13 张 | | 诊疗经验卡 | 25 张 | | 有效卡片率 | 100% | | 平均质量分 | 83.7/100 |

项目结构

wangqi-tcm-skill/
├── bin/wangqi-skill.js       # CLI 入口
├── demo/                     # 演示脚本
│   ├── demo_showcase.py      # 离线展示（无需 LLM）
│   ├── demo_live_local_ai.py # 实机演示（需要 LLM）
│   ├── demo_showcase.md      # 离线展示报告
│   └── live_local_ai_demo.md # 实机演示报告
├── professor-wangqi/
│   ├── SKILL.md              # Skill 定义（内嵌关键词索引、诊断公式、常见问题）
│   ├── expression_style.md   # 王琦教授学术表达风格 DNA
│   ├── examples.md           # 好坏回答对比
│   ├── scripts/              # Python 脚本
│   │   ├── ask.py            # 问答
│   │   ├── build_local_index.py
│   │   └── ...
│   ├── data/cards/           # 知识卡（38张）
│   ├── chroma_db/            # 向量数据库（本地构建）
│   └── references/           # Schema、术语表、待扩展方法论
└── .claude/skills/           # Claude Code Skill

在 Claude Code 中使用

安装后（即时模式或完整模式均可），Claude Code 会自动识别以下触发词：

体质相关：王琦、体质学说、九种体质、辨体论治、痰湿质、气虚质、阳虚质、阴虚质、湿热质、血瘀质、气郁质、特禀质

知识库操作：添加PDF、构建索引、知识卡

示例对话：

用户：痰湿质与肥胖有什么关系？
助手：[论文] 王琦教授研究发现痰湿质是肥胖的重要体质基础...
      出处：《痰湿质与肥胖关系研究》- 2018

即时模式下的典型能力：

"九种体质分别是什么？" → 直接回答（SKILL.md 内嵌）
"如何判断痰湿质？" → 匹配诊断公式输出
"阳虚质和阴虚质的调理有什么不同？" → 对比分析
"过敏煎是什么？" → 常见问题速查直接回答

发布到多平台

发布到 npm

npm login --registry=https://registry.npmjs.org/
npm publish
npm info wangqi-tcm-skill --registry=https://registry.npmjs.org/

发布到 ClawHub

# 1. 安装 CLI 并登录
npm i -g clawhub
clawhub login

# 2. 预览（--dry-run）
clawhub skill publish ./professor-wangqi \
  --slug professor-wangqi \
  --name "王琦中医体质学术助手" \
  --version 1.3.0 \
  --changelog "v1.3.0: 新增关键词索引、诊断公式、失败预防协议、表达风格DNA" \
  --tags latest,tcm \
  --dry-run

# 3. 正式发布
clawhub skill publish ./professor-wangqi \
  --slug professor-wangqi \
  --name "王琦中医体质学术助手" \
  --version 1.3.0 \
  --changelog "v1.3.0: 新增关键词索引、诊断公式、失败预防协议、表达风格DNA" \
  --tags latest,tcm

注意：SKILL.md frontmatter 需包含 name、description、version、tags 字段（当前版本已满足）。

发布到 SkillHub（腾讯云）

# 1. 安装 CLI
curl -fsSL https://skillhub.cn/install/install.sh | bash -s -- --no-skills

# 2. 登录（在 skillhub.cn 个人中心获取 API key）
skillhub login --key "$SKILLHUB_KEY" --host https://api.skillhub.cn

# 3. 推送并发布
skillhub push
skillhub publish --changelog "v1.3.0 更新：关键词索引、诊断公式、失败预防协议"

注意：SkillHub 需要 slug、displayName、summary 字段（当前版本已满足），且需实名认证。

发布到 OpenClawMP

# 1. 安装 CLI
npm i -g openclawmp

# 2. 认证
openclawmp oauth <your-token>

# 3. 发布
openclawmp publish ./professor-wangqi --yes

注意：OpenClawMP 需要在 professor-wangqi/ 目录下放置 .metadata.json 文件（见下方模板），首次发布后会自动生成 .assetid。

.metadata.json 模板（OpenClawMP）

{
    "assetType": "skill",
    "name": "wangqi-tcm-constitution",
    "displayName": "王琦中医体质学术助手",
    "semver": "1.3.0",
    "category": "学术研究",
    "tags": ["中医", "体质学说", "王琦", "九种体质", "辨体论治"],
    "description": "基于王琦教授学术论文与诊疗经验，提供九种体质辨识、辨体论治思路学习、知识库维护和数据分析功能。",
    "longDescription": "支持九种体质完整诊断公式、辨体论治决策树、常见问题速查、失败预防三级协议。内嵌关键词索引，支持即时模式（零配置）和完整模式（RAG检索）两种用法。"
}

运行测试

# 烟测
python professor-wangqi/scripts/smoke_test.py

# 完整评测
python professor-wangqi/scripts/run_tests.py --verbose

# pytest
pytest professor-wangqi/tests/ -v

演示脚本

demo/ 目录包含两个演示脚本，用于向甲方展示系统能力：

离线展示脚本（无需 LLM）

# 生成静态展示报告（读取本地知识卡，无需调用 LLM）
python demo/demo_showcase.py --output demo/demo_showcase.md

适用场景：快速展示知识库内容和置信度分布、无需启动 LLM 服务、离线环境可用。

实机演示脚本（需要 LLM）

# 基础演示（只读操作）
python demo/demo_live_local_ai.py --output demo/live_demo.md

# 完整演示（包含 PDF 入库、建索引等写操作）
python demo/demo_live_local_ai.py --full --pdf path/to/paper.pdf --output demo/live_demo.md

适用场景：展示完整的本地 AI 工作流、检索 + LLM 回答的端到端演示、甲方实机验收。

常见问题

使用「即时模式」：只需将 professor-wangqi/SKILL.md 复制到 ~/.claude/skills/professor-wangqi/ 并重启 Claude Code。无需安装 Python、ChromaDB 或配置 LLM。AI 通过 SKILL.md 内嵌的关键词索引、诊断公式和常见问题速查即可回答基础学术问题。

| | 即时模式 | 完整模式 | |------|----------|----------| | 需要配置 | 零配置 | Python + ChromaDB + LLM API | | 概念解释 | ✅ | ✅ | | 体质速查 | ✅ | ✅ | | 诊断公式 | ✅ | ✅ | | 深度论文检索 | ❌ | ✅ | | 诊疗经验查询 | ❌ | ✅ | | PDF 入库 | ❌ | ✅ | | 数据分析 | ❌ | ✅ |

即时模式依靠 AI 自身推理能力 + SKILL.md 内嵌知识；完整模式增加 ChromaDB RAG 实现精确文献检索。

推荐使用 LM Studio：

下载并安装 LM Studio
加载支持中文的模型（如 Qwen、ChatGLM）
启动本地服务器（默认端口 1234）
配置：wangqi-skill config --base-url http://localhost:1234/v1 --api-key sk-lm-local

确认已构建索引：wangqi-skill build-index
检查 ChromaDB 目录是否存在
运行健康检查：python professor-wangqi/scripts/smoke_test.py

如果走即时模式，检索无结果时 AI 会进入失败预防协议（见 SKILL.md §六），坦诚说明并基于体质学理论框架给出参考思路。

wangqi-skill add-pdf --pdf your-paper.pdf --type paper     # 论文
wangqi-skill add-pdf --pdf your-case.pdf --type experience # 诊疗经验
wangqi-skill build-index  # 重新构建索引

License

MIT

Published

Vulnerabilities

Links

Maintainers

Keywords

Readme

wangqi-tcm-skill

两种用法模式

即时模式（推荐首次体验）

完整模式（学术研究）

功能特性

安装方式

方式一：Claude Code Skill（即时模式 - 推荐）

方式二：npm 包安装（完整模式）

方式三：GitHub Clone

方式四：SkillHub（腾讯云）

方式五：ClawHub

方式六：OpenClawMP

移动端

CLI 命令

常用示例

环境配置（完整模式）

知识库质量

项目结构

在 Claude Code 中使用

发布到多平台

发布到 npm

发布到 ClawHub

发布到 SkillHub（腾讯云）

发布到 OpenClawMP

.metadata.json 模板（OpenClawMP）

运行测试

演示脚本

离线展示脚本（无需 LLM）

实机演示脚本（需要 LLM）

常见问题

License

相关链接