> 本文是一份**配置与调优笔记**。所有命令、配置键、代码路径都在github
> **PyPI 上可安装的 0.19.0** 上核对过；涉及行为判断的地方我标了「实测」，涉及推断的地方标了「判断」。
> 文中每个小节都能单独拿走用。

## 0. 这份工具在做什么

论文工作流里最费手的三件事，各自对应一层机器：

| 环节 | 机制 | 这一层的失败模式 |
|:--|:--|:--|
| 找论文 | 多源检索（HF Papers / Papers with Code / OpenReview / arXiv API，可扩 European PMC、bioRxiv） | 源超时 → 静默返回 0 条，看起来像"这题没有论文" |
| 抓全文 | CN 链路传输链（TCP → QUIC → 浏览器取证）+ Range 续传 | TCP 被重置、.part 卡住、半成品被当成完成 |
| 建网络 | 引文图的多跳扩散（hub 截断 / 社区 2-hop） | 扩散无界、无审计、结论不可复现 |
| 送进知识库 | 验证状态机 + 三层画像推荐 + Zotero 双向 | 推荐说不清"为什么是这篇"；兴趣信号无法撤销 |

安装（**轻装起步，按需加装**）：

```bash
uv tool install hfpclawer                 # 核心：11 个直接依赖
uv tool install "hfpclawer[quic]"         # 加 UDP/443 QUIC 传输
uv tool install "hfpclawer[zotero]"       # 加 Zotero 适配
uv tool install "hfpclawer[nlp]"          # 加 spaCy
uv tool install "hfpclawer[rank]"         # 加 lightgbm 精排
```

两个安装坑（实测）：

- `uvx hfpclawer` 会**复用已存在的 tool 环境**，于是你可能拿到旧版本，`--refresh` 也无效；
  需要版本确定就用 `uv tool install --force` 或 `uvx hfpclawer==0.19.0`。
- uv 的 tool 环境**没有 pip**。事后加依赖有两条路：`uv tool install --force "hfpclawer[extra]"`
  或 `uv pip install --python "$(uv tool dir)/hfpclawer/bin/python" <pkg>`。

## 1. 配置分层：公开壳 + 私有覆盖

`config.yaml` 是随包发布的公开文件；本机私有内容放 **`config.local.yaml`**（gitignore），
启动时深度合并。公开文件的键形状（值省略）：

```
search:      sources.<name> / enabled[] / queries[] / max_per_dim / biomed_queries[]
keywords:    include_high[] / include_medium[] / include_low[] / exclude[]
anti_crawl:  max_retries / retry_delay_base / retry_http_codes[] / random_ua / random_delay{base,jitter}
             proxy{enable,providers[]} / cookies{enable}
classification: keyword_score_high / phrase_score_high / threshold_pass / title_similarity_min / bert_enabled
hardware:    max_pdf_size_mb / max_pdf_count / max_md_chars / auto_downgrade / skip_if_no_gpu[]
budget:      max_tokens / max_cost_usd
graph:       wiki_dir / cache_path / default_limit / max_title_topics / geo{...}
stepping:    enabled / api_delay / resume / sources{...} / layers[]
```

```bash
hfpclawer config          # 打印合并后的最终配置（含 "Applied local config overlay" 提示）
```

**坑一：`list` 是整体替换，不是逐项合并。** 覆盖 `stepping.layers` 时不能只写一项——
必须把整块搬进 `config.local.yaml`（公开文件里留 `layers: []`），否则其余层会被清空。
嵌套 dict 才是逐键合并。

**坑二：配置键写错不会报错，只会静默回退到默认值。** 真实案例：取源列表的函数读的是
`sources.enabled`，而配置里真正的键是 `search.enabled` → 四个源写了却只跑一个。
修法不是改配置，而是给读配置的函数加断言/回归测试，把"它查的键真的存在"钉死：

```python
assert "search.enabled" in seen and "sources.enabled" not in seen
```

**通用判据：仓库里存在、但没有任何消费端的配置项，等于假承诺。** 与之配套的另一条是
「文档宣称有影响的字段，必须追到消费端」——只写到序列化层的字段是装饰。

**状态路径**：检出（git clone）优先，否则走 XDG（`~/.local/share/hfpclawer`、`~/.config/hfpclawer`）；
`HFPCLAWER_STATE_DIR` / `HFPCLAWER_CONFIG_DIR` 可整体覆盖。若代码里出现
`Path(__file__).parent.parent / "data"` 这类写法，装成 wheel 后会指向 `site-packages`（只读），
`store status` 直接失败——这也是我给它上了"源码扫描禁新增算路径"这类门禁的原因。

## 2. 网络层：CN 链路传输链、Range 续传、共享重试

### 2.1 为什么要一条链，而不是一个 `requests.get`

在部分国内链路上，arXiv 的 TCP/TLS 会被中途重置，但 **UDP/443 上的 QUIC 能通**。所以抓取
不是"一个 GET"，而是一条**按可用性降级的链**：

```bash
hfpclawer fetch 2502.05171 -k pdf     -t auto   # tcp → quic → browser-hint
hfpclawer fetch 2502.05171 -k source  -t quic   # TeX 源包（tar.gz）
```

- `-k/--kind`：`pdf` | `source`
- `-t/--transport`：`tcp` | `quic` | `auto`（默认 auto）
- `-o/--out`：输出目录（默认 `pdfs/` 或 `sources/`）

代码路径（可对着 GitHub 读）：`hfpapers/arxiv_transport.py`
`tcp_fetch`(141) → `quic_fetch`(338) / `async_quic_fetch`(170) → `browser_hint`(525) →
`fetch_with_fallback`(541)。批量走 `quic_batch_fetch`(367)：**一条连接逐篇取**——
逐篇新建连接等于每篇都付一次握手与拥塞爬坡。

### 2.2 Range 续传与 `.part` 生命周期

`fetch_resumable`（同文件 641 行）把下载做成可续传的：

- 落盘 `.part`，续传发 `Range: bytes=N-`，期望 206；
- 完成后 rename + 校验 sha256，**哈希不匹配就删文件**（拒绝"假成功"）；
- 服务端对 offset ≥ 资源长度的请求回 **416** → 说明 `.part` 其实已完整，直接 promote；
- 陈旧的 `.part`（>24h）自动清理；进程被杀时 `.part` 就是续传资产（实测一次 12.7 MB 的中断恢复）。

判据：**`.part` 卡在完整大小，先查完成判定逻辑，不要先怀疑传输**——数据往往早就到了。

### 2.3 共享重试：配置存在但没人读

真实事故：一次冒烟里某源返 503、另一个源超时 → 两个源都返回 `[]`，**一整批静默丢失**。
根因是 6 个源全写成 `if resp.status_code != 200: return []`，而 `anti_crawl.*`
（`max_retries` / `retry_http_codes` / `retry_delay_base`）在检索模块里**从未被读过**。

修法：给源基类加一个统一的请求口 `_get()`（`hfpapers/sources.py:65`），由它决定重试次数、
可重试状态码（429/503/403/408/500/502/520 这类）、线性退避；连接异常也重试；非可重试码（404）
首次即返回。所有源改走它。

附带一条诊断纪律：**503 既不必然是"服务挂了"，也不必然是"我写错了"**。依次隔离——
① 同 URL 用 `curl -w "%{http_code} %{time_total}"` 打一发；② 默认 UA 的 `requests.get`；
③ 查 `env | grep -i proxy` 与 `.env` 里的代理注入；④ 打开请求日志。四步跑完再决定改代码还是重试。

### 2.4 采集审计：让"抓到了"变成可核对的证据

每次采集（成功或失败）都追加一行到 `data/download_audit.jsonl`，字段：
`event / arxiv_id / kind / transport / url / ok / bytes / ms / tls_verified / sha256 / error / ts`。

本机一份审计文件里的一行真实样例（截断）：

```json
{"event":"acquisition","arxiv_id":"2609.02702","kind":"source","transport":"tcp",
 "url":"https://arxiv.org/src/2609.02702","ok":true,"bytes":384657,"ms":575.3,
 "tls_verified":true,"sha256":"bfc04fe5b8c4…","error":"","ts":"2026-09-21T00:49:02+00:00"}
```

它支持两件在论文管线里很要紧的事：

- **可复现**：交付物（PDF/源包）能给出"哪条通道、多少字节、哪个 sha256"；
- **内容漂移检测**（`scan_acquisitions`，同文件 580 行）：同一篇论文跨通道拿到的 sha256 不一致
  = 内容漂移告警。注意 QUIC 客户端拿不到对端证书，所以校验是"链路有效性 + 载荷哈希比对"，
  不是完整证书链证明——这是个**能力边界**，写清楚比含糊更安全。

## 3. 多跳：hub 截断与 SimClusters 2-hop

扩散有两个模式，差别在"下一层带谁进 frontier"：

- **hub 模式（默认）**：每层结束后按 hub 分（PageRank + 度数）排序，保留 top-k 作为下一层前沿；
- **community 模式（`--community`）**：忠实一点的 2 跳映射——种子 → Louvain 社区 →
  社区内 hub 论文（主题更聚焦）。

```bash
hfpclawer graph build                                   # 建图（可 --limit / --force）
hfpclawer graph stats                                   # 节点/边/密度/连通块

# 多跳扩散：[seeds_csv] [max_layers]，-t 每层保留数，--community 切 2 跳模式
hfpclawer graph expand-hub "2502.05171,2609.02702" 3 -t 15 \
    --community --audit data/expansion_audit.jsonl

hfpclawer graph expand-citations 2 10                   # [max_depth] [max_seeds]
```

两个必须知道的实现细节：

- **`--audit` 是给精排喂数据的**：扩散过程会把"采纳进前沿 / 被截断"写成 JSONL 轨迹，
  第 5 节的 `rank train` 直接消费它。
- **help 文案与 flag 有漂移**：源码注释写 `--checkpoint PATH --top-k N`，实际签名是
  `--source`（checkpoint 路径）与 `-t/--top`（top-k）。这类漂移在快速迭代的 CLI 里很常见，
  **以函数签名为准**：`hfpclawer/graph_cli.py:839 cmd_expand_hub(...)`。

一次本机实测的图规模（你的库不同，数字自然不同）：

```
Nodes: 4305 | Edges: 4814 | Density: 0.00052 | Components: 471 | Isolates: 95
  PERSON: 1623   PAPER: 1553   TOPIC: 1041   JOURNAL: 41   INSTITUTION: 22   CITY: 20
```

**诚实的局限**：hub 截断是启发式，被截断 ≠ 被否定。扩散轨迹能提供"正例/负例"的弱标签，
但**负例只来自截断**——所以精排没有独立的黄金集可对齐（下面的池子统计里 0 条负例就是这个现象）。
把这种限制写进文档，比给一个漂亮的准确率数字更负责。

## 4. 搜广推：多源检索 / 扩散-池子 / 三层推荐 + 精排

### 4.1 搜：多源检索与它的三个真实坑

```bash
hfpclawer source-list                      # 可用源适配器
hfpclawer source-search "<query>"          # 单源检索
hfpclawer source-ingest <id>               # 入库
hfpclawer search                           # HF Papers → arXiv 核验 → 分类
```

启用的源写在 `search.enabled`（如 `hf_cli / pwc_api / openreview / arxiv_api`），
每个源的参数在 `search.sources.<name>`（**两套命名空间**，这是上一节"配置键不匹配"的现场）。

扩源时踩到的三个坑，都属于"新输入类型暴露旧假设"：

| 坑 | 现象 | 修法 |
|:--|:--|:--|
| 默认响应没有摘要 | Europe PMC 不带 `resultType=core` 时字段少一大截、**静默入库空摘要** | 显式带 `resultType=core`，并把字段形状写进回归样本 |
| 无关键词检索 | bioRxiv/medRxiv 只有日期区间 API | 关键词筛选移到入库侧，不要硬塞进 `search(query)` 语义 |
| 去重吃掉新数据 | `deduplicate()` 只按 `arxiv_id` 去重 ⇒ **无 arxiv_id 的记录被整体丢弃**（是丢弃不是合并） | 键优先级 `arxiv_id → doi(小写) → 归一化标题`，**无键条目保留** |

第三个坑值得单独记一笔：一个把"过滤"和"去重"混在一起的函数，遇到新的输入类型时会**静默清空数据**。

另外一条更隐蔽的：**测试样本照实现写 ⇒ 样本与实现共享同一个错误假设 = 永久假绿**。
某个期刊字段在生产里一直是空的，因为代码读 `journalTitle`，而真实响应里期刊名在
`journalInfo.journal.title`；测试样本自己也编了 `journalTitle`，于是测试永远通过。
自查话术：这个字段名我是从**真实响应**知道的，还是从**我的实现**反推的？

### 4.2 广：查询式 × 扩散 × 正例池

- 公开配置里带一份 `search.queries`（本仓 71 条）与 `keywords` 分档
  （`include_high/medium/low`、`exclude`），配合 `classification` 的阈值做初筛；
- 私有检索式放 `config.local.yaml`（公开文件留空数组占位）——这条同样是"公开壳 + 私有覆盖"；
- 扩散（第 3 节）与池子把"历史行为"沉淀成可训练信号：

```bash
hfpclawer pool ingest --audit data/expansion_audit.jsonl   # 采纳/截断 → 弱标签
hfpclawer pool ingest-verified                             # 人审通过 → verified 层
hfpclawer pool sync-favorited                              # Zotero 收藏 → favorited 层
hfpclawer pool add 2502.05171 --reason "..."               # 显式正例（最强）
hfpclawer pool stats                                       # 层分布 / 正负比
hfpclawer pool export --out data/train.jsonl               # 活门禁过滤后 → rank 输入
```

层的权重是不同的（越"像人"的越重）：`verified 2.0 / manual 3.0 / favorited 1.5 /
adopted 1.0 / truncated 0`。**关键一条：这些权重必须真的传到训练里**（作为 `sample_weight`）——
我审过一次"权重写进文档却从不被消费"的问题，那种字段只是装饰。

### 4.3 推：三层融合，且每行都说得清"为什么"

```bash
hfpclawer recommend --limit 10          # 默认读 CWD 的 repo 画像
hfpclawer recommend --path . --no-gate  # 关掉验证门（只用于观察）
```

三层信号融合：**L0 全局**（配置里的 queries）+ **L0b 机器画像**
（`~/.hfpclawer/profile.yaml`，永不进仓库）+ **L1 repo 画像**（仓库根的 `REPO_USER.md`）。
每一行输出都带 `why`（来自哪层、命中哪条 query）——**推荐结果按设计可审计**，而不是黑盒打分。

验证门（gate）的作用：`suspect` 直接剔除、`verified` 优先、`stale` 半权。它解决的是
"推荐了一篇已被标记有问题的论文"这种信任问题。

仓库画像还支持显式反馈：`accepts` / `rejects` 区块里有状态机（active / superseded / revoked），
`rejects` 里声明过的主题会在召回后**硬剔除**（只对"主题排除"作用——
内部技术选择不该当成外部输入的过滤器，这是审过的语义边界）。

### 4.4 精排：用审计轨迹训练，用特征重要性解释

```bash
hfpclawer pool export --out data/train.jsonl
hfpclawer rank train --audit data/expansion_audit.jsonl \
    --out data/rank_model.txt --n-estimators 200
```

正例 = 被 hub 启发式采纳进前沿的论文；负例 = 同层被截断的候选；树的特征重要性就是
"为什么这么排"的解释。**必须先读源码/README 确认它消费的字段**（`hfpapers/rank.py:38 build_dataset`、
`:63 train`），并注意 `rank` 是**opt-in** 的：默认不启用，缺 lightgbm 时不会静默降级成别的打分。

## 5. Zotero：双通道读写 + 兴趣信号可撤销

Zotero 在这条链里是**可选增强适配器**——离线推荐层不依赖它；它在场时提供两件事：
补书目/附件元数据，以及把"收藏"变成兴趣信号。

```bash
hfpclawer zotero check                 # 本地 API 连通性
hfpclawer zotero list --tag hfpclawer --limit 10
hfpclawer zotero search "neural operator" --limit 5
hfpclawer zotero tags / tag-report / children <KEY>
hfpclawer zotero push 2502.05171 --dry-run     # 入库 → Zotero（Connector 协议写）
hfpclawer zotero push-batch cron:coc --limit 5
hfpclawer zotero ingest 2502.05171             # Zotero 里的 PDF → 本地库 + wiki/raw
```

**读走本地 API（`23119/api/`），写走 Connector 协议（`23119/connector/`）**；两者都要
Zotero 桌面端在运行。局域网里访问另一台机器上的 Zotero 时，用端口转发 + 正确的 `Host` 头，
并把地址注入到 `ZOTERO_API_URL`，不要把私有网段写进代码或文档。

**学术条目判据（`hfpapers/sync_back.py`）**：以**标识符**为准——带 DOI/arXiv 的才算学术条目；
`itemType` 白名单只是快路径（预印本经常把自己标成 `journalArticle`，类型字段不可信）。
Zotero 的 JSON 里键名是大写风格（`DOI` / `itemType` / `arxivID`），且 `extra` 备注里
偶然出现的 "arXiv" 字样不算数（防假阳性）。契约用 pydantic 在边界上校验（`hfpapers/contracts.py`
的 `ZoteroItem`），机械层保持 plain dict + 防御读。

**撤销必须是显式的**：收藏同步是单向的（`Favor` 标签 → `favorited`），所以需要过期通道；
但本地 API **不返回总数**，一次被 `--limit` 截断的拉取与"全量拉取"无法区分——
自动撤销会在截断时静默抹掉活收藏。因此撤销是 opt-in（`--revoke`），并且要在确认全量后再用。
这是"截断歧义 → 显式化"的一个具体例子。

## 6. 一条可复现的最小流程

```bash
# 1) 配置：先看合并结果，再改私有覆盖
hfpclawer config

# 2) 检索 → 入库
hfpclawer search
hfpclawer store status          # 本地库规模与验证状态（pending/verified/suspect/stale）

# 3) 全文：走传输链 + 续传 + 审计
hfpclawer fetch 2502.05171 -k source -t auto

# 4) 建图 → 多跳扩散（带审计轨迹）
hfpclawer graph build && hfpclawer graph stats
hfpclawer graph expand-hub "2502.05171" 3 -t 15 --community --audit data/expansion_audit.jsonl

# 5) 池化 → 精排 → 推荐
hfpclawer pool ingest --audit data/expansion_audit.jsonl && hfpclawer pool stats
hfpclawer rank train --audit data/expansion_audit.jsonl
hfpclawer recommend --limit 10

# 6) 变化检测：给 cron 用的确定性判断（输出稳定即视为无变化，不发起模型调用）
hfpclawer check-new
```

本机一次实测的三组数字（你的库会不同，仅供形状参考）：

```
store status : 1169 篇（pending 1100 / verified 69 / stale 0 / suspect 0）
graph stats  : 4305 节点 / 4814 边 / 471 连通块
pool stats   : 19 正例（verified 14 / favorited 5），负例 0（见 3. 的局限说明）
check-new    : CHANGE +306 new papers（输出变化 ⇒ 需要后续处理）
```

## 7. 已知限制（写在文档里，而不是留给用户踩）

- **精排没有独立黄金集**：负例来自扩散截断，`COVERAGE_FLOOR` 类回归没有参照物，容易空转；
- **召回层没有同义词**：L0 是字面匹配，同义改写命中不到，表现为"静默无推荐"——这是语义层
  才能解决的缺口，门禁修不了；
- **引文图是同质图**：没有 user 维度，硬套协同过滤类模型会得到假信号，所以这类模型被明确
  排除在近期之外；
- **QUIC 客户端拿不到对端证书**，完整性靠"哈希比对 + 内容漂移告警"，不是证书链证明；
- **代理配置（`anti_crawl.proxy`）未被本机实测覆盖**——写了但没验证过的能力，我会标成未验证。

## 8. 版本与安装面（重要）

本文命令按 **PyPI 上可安装的 0.19.0** 核对。仓库默认分支上的树**比 PyPI 领先若干开发提交**
（含条目类型分类、写入时标识符拦截等仍在开发线上的能力）——如果你从 GitHub 装一份、从 PyPI 装一份，
很容易误判"某个功能不存在"或"某个功能已发布"。两条建议：

1. 复现本文流程时，用 PyPI 的号（`hfpclawer version` 可查）；
2. 需要开发线能力时，明确用 git 安装并固定 commit，不要依赖"默认分支 == 发布版"的直觉。

## 参考

- 代码Repo与文档（`https://diamond2nv.github.io/hfpclawer`）：`https://github.com/diamond2nv/hfpapers-crawler`(`AGENTS.md` 是默认入口）
- 发布件与历史版本：`pypi.org/project/hfpclawer/#history`
- 关键Repo源码路径：`hfpapers/arxiv_transport.py`、`hfpapers/sources.py`、`hfpapers/graph/citation_expander.py`、
  `hfpapers/rank.py`、`hfpapers/profile.py`、`hfpapers/sync_back.py`、`hfpapers/contracts.py`、
  `hfpclawer/graph_cli.py`


本文是一份配置与调优笔记。所有命令、配置键、代码路径都在github PyPI 上可安装的 0.19.0 上核对过；涉及行为判断的地方我标了「实测」，涉及推断的地方标了「判断」。 文中每个小节都能单独拿走用。

hfpclawer 工程笔记：多跳论文扩散、QUIC 传输、三层推荐与 Zotero 回写的配置与调优

本文是一份配置与调优笔记。所有命令、配置键、代码路径都在github/pypi PyPI 上可安装的 0.19.0 上核对过；涉及行为判断的地方我标了「实测」，涉及推断的地方标了「判断」。 文中每个小节都能单独拿走用。

后端

网络与通信

开发工具

本文详解hfpclawer 0.19.0论文工作流配置调优，涵盖多源检索、CN链路传输与QUIC续传、多跳引文图扩散、三层推荐及Zotero同步。提供可复现命令与配置分层方案，强调审计轨迹、弱标签训练及诚实局限，助力高效构建可验证的论文知识库。

回归测试

代码解释

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