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快速开始

这条路径假设机器上已有 Node.js 18+ 和 Python 3.10+。它会安装 base 运行时、验证安装、接入 Codex、执行检索、建立文献库，并打开本地 UI。

1. 安装 base 运行时

npx scibudy-install --profile base

安装器会创建或更新 Scibudy 运行时，并把本地状态放在 app home，通常是 ~/.research-mcp。

2. 验证安装

scibudy doctor --json

优先查看：

  • status：整体状态。
  • app_home：Scibudy 本地状态目录。
  • provider_statuses：各检索 provider 是否可用。
  • missing_credentials：哪些可选 key 可以提升覆盖率。
  • codex_configured：Codex 是否已有受管 MCP 配置。

3. 接入 Codex

scibudy install-codex
codex mcp get research

你应看到名为 research 的 stdio MCP 服务。如果当前机器没有安装 Codex，可以跳过这一步，直接使用 CLI。

4. 第一次检索

scibudy search "simulation-based calibration" --limit 10

生物医学检索可用 --mode biomed；需要优先最新结果时使用 --sort recent。

5. 建立本地文献库

scibudy collect "simulation-based calibration" \
  --target-dir ~/Desktop/sbc-library \
  --limit 30

该命令会写入整理后的 metadata、Markdown、BibTeX，并在可获得开放 PDF 时下载。付费或不可获取的 PDF 会进入人工下载清单，不会伪造全文。

6. Ingest 并分析文献库

scibudy libraries
scibudy ingest-library <library_id>
scibudy analyze-topic <library_id> calibration
scibudy search-evidence <library_id> "posterior coverage"

library_id 可从 scibudy libraries 或 collect 命令返回结果中获取。

7. 打开 UI

scibudy ui --open

UI 是本地浏览器管理界面，用于管理文献库、条目、分析设置、context bundle 和生成报告。

8. 让 Codex 调用工作流

完成 MCP 接入后，可以使用类似提示词：

Use research_workflow with query="calibration methods in simulation-based inference", mode="general", limit=50, synthesize=true.

为了更安全地自动化，先要求 dry_run=true，或用 quality_mode=fast 做低成本检索和建库。