lingnexus

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# LINGNEXUS

> 全球医药专利多智能体情报挖掘系统
> Global Pharmaceutical Patent Intelligence Mining System with Multi-Agent Architecture

[![OpenClaw](https://img.shields.io/badge/OpenClaw-2026.3.13-blue)](https://openclaw.io)
[![Docker](https://img.shields.io/badge/Docker-Compose-2496ED?logo=docker)](https://www.docker.com/)
[![License](https://img.shields.io/badge/License-MIT-green.svg)](LICENSE)

LINGNEXUS 是一个基于多智能体架构的医药专利情报挖掘系统，专注于靶向蛋白降解剂（PROTAC、Molecular Glue 等）的全球专利和临床早期项目情报收集。

## ✨ 核心特性

- 🤖 **5个专业智能体协作**：查询拆解、数据采集、质量校验、去重简报
- 🌍 **多语种支持**：中文、英文、日文、韩文、德文并行搜索
- 🔍 **全球数据源覆盖**：USPTO、CNIPA、J-PlatPat、Espacenet、药智网等
- ✅ **严格质量控制**：4维硬性规则校验（时间、技术、阶段、地域）
- 🧬 **跨语种去重**：智能识别同一药物的多语种别名
- 📊 **高管级简报**：自动生成结构化 Markdown 报告
- 🌐 **三层搜索架构**：PubMed 医学数据库 + OpenClaw Browser 网页抓取 + 智能数据清洗
- 🚀 **智能启动**：首次安装依赖，后续快速启动（< 10秒）

## 🏗️ 系统架构

```
飞书用户
   │
   │ [关键词: 专利|挖掘|靶向药|全球]
   ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      OpenClaw Runtime                        │
│                                                             │
│  [Channel Binding: feishu] ──► AGENT: main (接待员)        │
│                                      │                      │
│                               触发工作流                    │
│                                      │                      │
│                    ┌─────────────────▼──────────────────┐   │
│                    │  Workflow: biopharma-scouting        │   │
│                    │                                      │   │
│                    │  Step 1: coach (查询拆解)            │   │
│                    │    └─► 写入 [Pending_Tasks] x5       │   │
│                    │                                      │   │
│                    │  Step 2: investigator (并行爬虫)     │   │
│                    │    ├─► T1 英文全球库  ─┐             │   │
│                    │    ├─► T2 中国药智网  ─┤             │   │
│                    │    ├─► T3 日本临床库  ─┼► [Raw_Evidence] │
│                    │    ├─► T4 欧洲/韩国库 ─┤             │   │
│                    │    └─► T5 行业媒体    ─┘             │   │
│                    │                                      │   │
│                    │  Step 3: validator (质检 断网)       │   │
│                    │    ├─► 通过 → [Validated_Assets]    │   │
│                    │    └─► 拒绝 → [Rejected_Evidence]   │   │
│                    │                                      │   │
│                    │  Step 4: deduplicator (消歧+简报)   │   │
│                    │    └─► Markdown 简报                 │   │
│                    └──────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

## 🚀 快速开始

### 前置要求

- Docker & Docker Compose
- Git
- 有效的 API 密钥：
  - Anthropic Claude Code OAuth Token
  - （可选）Moonshot AI / Google AI / OpenRouter API Keys
  - （可选）NCBI Email（用于 PubMed API）

### 安装步骤

1. **克隆仓库**

```bash
git clone git@github.com:timoxue/LingNexus.git
cd LingNexus
```

2. **配置环境变量**

```bash
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，填入真实的 API Keys
```

3. **构建自定义镜像**（首次运行）

```bash
# Windows PowerShell
.\scripts\Build-Image.ps1

# Linux/Mac
bash scripts/build-image.sh
```

4. **注册智能体**

```bash
docker compose --profile setup run --rm setup
```

5. **启动系统**

```bash
docker compose up gateway -d
```

> 💡 **首次启动**：需要 2-3 分钟安装浏览器依赖（Python + Playwright Chromium + Xvfb）
> 💡 **后续启动**：< 10 秒快速启动

6. **验证运行**

```bash
# 查看启动日志
docker logs lingnexus-gateway --tail 50

# 检查健康状态
docker compose ps
```

## 📖 使用指南

### Investigator 三层搜索架构

Investigator Agent 采用三层架构设计，支持多数据源智能搜索：

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  L0: 全局搜索技能 (global_search_skill.py)                  │
│  统一搜索入口，路由到不同的数据源                             │
└────────────────┬────────────────────────────────────────────┘
                 │
        ┌────────┴────────┐
        │                 │
┌───────▼──────┐  ┌──────▼────────┐
│ L1: 引擎层    │  │ L1: 引擎层     │
│ medical_engine│  │ browser_engine │
│ (PubMed API) │  │ (OpenClaw)    │
└───────┬──────┘  └──────┬────────┘
        │                 │
        └────────┬────────┘
                 │
        ┌────────▼────────┐
        │ L2: 数据清洗层   │
        │ data_cleaner.py │
        │ (HTML → Text)   │
        └─────────────────┘
```

**测试三层架构**：

```bash
# 测试 PubMed 搜索
docker compose exec gateway bash -c \
  "cd /workspace/skills && python3 global_search_skill.py 'PROTAC degradation' pubmed"

# 测试浏览器抓取
docker compose exec gateway bash -c \
  "cd /workspace/skills && python3 global_search_skill.py 'https://example.com' general_web"
```

### 测试完整工作流

```bash
# 执行端到端测试
./test-complete-workflow.sh
```

### 测试单个智能体

```bash
# 测试 coach agent
docker exec lingnexus-gateway bash -c \
  'cd /workspace && node /app/openclaw.mjs agent --agent coach --local -m "测试查询"'

# 测试 validator agent
docker exec lingnexus-gateway bash -c \
  'cd /workspace && node /app/openclaw.mjs agent --agent validator --local -m "测试验证"'
```

### API 稳定性测试

```bash
./test-api-stability.sh
```

## 🤖 智能体说明

| Agent | 角色 | 职责 | 模型 |
|-------|------|------|------|
| **main** | 接待员 | 接收用户查询，触发工作流，返回简报 | Claude Haiku 4.5 |
| **coach** | 战略顾问 | 将查询拆解为5条多语种搜索任务 | Claude Sonnet 4.6 |
| **investigator** | 并行爬虫 | 并发采集全球数据源的原始证据 | Claude Haiku 4.5 |
| **validator** | 质检官 | 执行4维硬性规则校验（物理断网） | Claude Sonnet 4.6 |
| **deduplicator** | 去重专家 | 跨语种消歧，生成 Markdown 简报 | Claude Sonnet 4.6 |

## 🔧 配置说明

### 浏览器环境

系统使用 **Playwright Chromium** + **OpenClaw Browser** 实现网页抓取：

- **浏览器位置**: `/home/node/.cache/ms-playwright/chromium-1208`
- **浏览器大小**: 364MB (Chromium) + 254MB (Headless Shell)
- **虚拟显示**: Xvfb 运行在 `:99` 显示器
- **配置**: `noSandbox: true`（容器环境必需）

**浏览器功能测试**：

```bash
# 检查浏览器状态
docker compose exec gateway bash -c \
  "su - node -c 'cd /app && node openclaw.mjs browser status'"

# 打开网页
docker compose exec gateway bash -c \
  "export DISPLAY=:99 && su - node -c 'export DISPLAY=:99 && cd /app && node openclaw.mjs browser open https://example.com'"

# 获取页面快照
docker compose exec gateway bash -c \
  "export DISPLAY=:99 && su - node -c 'export DISPLAY=:99 && cd /app && node openclaw.mjs browser snapshot'"
```

### 环境变量

关键环境变量说明（详见 `.env.example`）：

```bash
# Anthropic Claude Code OAuth Token
ANTHROPIC_OAUTH_TOKEN=cr_xxxxxxxx...

# 代理端点（如使用本地代理）
ANTHROPIC_BASE_URL=http://host.docker.internal:18790

# 第三方模型 API Keys（可选）
MOONSHOT_API_KEY=sk-xxxxxxxx...
GOOGLE_API_KEY=AIzaxxxxxxxx...

# PubMed API（可选，用于医学文献检索）
NCBI_EMAIL=your.email@example.com
```

### 质检规则

Validator 执行的硬性拦截规则（AND 逻辑）：

1. **时间范围**：2023-01-01 ~ 2026-12-31
2. **技术类别**：PROTAC / Molecular Glue / LYTAC / ATTEC / AUTAC
3. **临床阶段**：Pre-Clinical / IND-Enabling / Phase I / Phase I/II
4. **地域**：必须提取研发主体所在国家（ISO 3166-1 alpha-2）

## 📊 测试报告

系统已通过完整的端到端测试：

- ✅ **API 稳定性测试**：100% 成功率（详见 `API_STABILITY_REPORT.md`）
- ✅ **端到端工作流测试**：所有智能体正常协作（详见 `E2E_TEST_REPORT.md`）
- ✅ **配置完整性检查**：所有配置文件验证通过（详见 `AGENT_CONFIG_REVIEW.md`）

## 📚 文档

- [系统架构](https://github.com/timoxue/LingNexus/blob/HEAD/LINGNEXUS.md) - 详细的系统设计和数据流
- [智能体配置审查](https://github.com/timoxue/LingNexus/blob/HEAD/AGENT_CONFIG_REVIEW.md) - 所有智能体的配置分析
- [端到端测试报告](https://github.com/timoxue/LingNexus/blob/HEAD/E2E_TEST_REPORT.md) - 完整的测试结果
- [工作流修复报告](https://github.com/timoxue/LingNexus/blob/HEAD/WORKFLOW_FIX_REPORT.md) - 工作流实现细节
- [部署指南](https://github.com/timoxue/LingNexus/blob/HEAD/DEPLOYMENT.md) - 生产环境部署说明

## 🛠️ 开发

### 项目结构

```
LingNexus/
├── agents/                      # 智能体配置
│   ├── main/                   # 接待员
│   ├── coach/                  # 查询拆解器
│   ├── investigator/           # 并行爬虫（三层架构）
│   ├── validator/              # 质检官
│   └── deduplicator/           # 去重专家
├── skills/                      # Investigator 技能库
│   ├── engines/                # L1 引擎层
│   │   ├── medical_engine.py  # PubMed 医学数据库
│   │   └── browser_engine.py  # OpenClaw Browser 网页抓取
│   ├── scrapers/               # L2 数据清洗层
│   │   └── data_cleaner.py    # HTML → 纯文本
│   └── global_search_skill.py  # L0 统一搜索入口
├── workflows/                   # 工作流定义
│   └── biopharma-scouting.json
├── scripts/                     # 脚本工具
│   ├── Build-Image.ps1         # 构建自定义镜像（Windows）
│   ├── build-image.sh          # 构建自定义镜像（Linux/Mac）
│   ├── register-agents.sh      # 智能体注册
│   ├── Start-LingNexus.ps1     # 启动脚本
│   └── Test-LingNexus.ps1      # 测试脚本
├── Dockerfile.lingnexus         # 自定义 Docker 镜像
├── openclaw.config.json         # 系统配置
├── docker-compose.yml           # Docker 配置
└── .env.example                 # 环境变量模板
```

### 添加新的智能体

1. 在 `agents/` 目录创建新的智能体文件夹
2. 创建 `SOUL.md`（人格定义）和 `AGENTS.md`（行为配置）
3. 在 `openclaw.config.json` 中注册智能体
4. 更新工作流定义（如需要）

## 🔧 故障排除

### 浏览器环境问题

**问题：浏览器启动失败**

```bash
# 检查 Xvfb 是否运行
docker compose exec gateway bash -c "ps aux | grep Xvfb"

# 手动启动 Xvfb
docker compose exec gateway bash -c "Xvfb :99 -screen 0 1280x1024x24 &"

# 检查浏览器状态
docker compose exec gateway bash -c \
  "su - node -c 'cd /app && node openclaw.mjs browser status'"
```

**问题：首次启动时间过长**

首次启动需要安装浏览器依赖（2-3分钟），这是正常的。后续启动会自动跳过安装，< 10秒完成。

```bash
# 查看安装进度
docker compose logs gateway -f
```

### Docker 权限问题（Windows）

如果遇到 "read-only file system" 错误：

```bash
# 已修复：docker-compose.yml 已配置为可写模式
# 如果仍有问题，确保容器以 root 用户运行
docker compose down
docker compose up gateway -d
```

详见 [DOCKER_PERMISSION_FIX.md](https://github.com/timoxue/LingNexus/blob/HEAD/DOCKER_PERMISSION_FIX.md)

## 🔒 安全说明

- ⚠️ **不要提交 `.env` 文件**：包含真实的 API Keys
- ⚠️ **使用 `.env.example` 作为模板**：仅包含占位符
- ⚠️ **检查 `.gitignore`**：确保敏感文件被排除
- ⚠️ **root 用户**：仅在开发环境使用，生产环境需配置专用用户

## 🤝 贡献

欢迎贡献！请遵循以下步骤：

1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)
3. 提交更改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`)
4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`)
5. 开启 Pull Request

## 📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详见 [LICENSE](https://github.com/timoxue/LingNexus/tree/HEAD/LICENSE) 文件

## 🙏 致谢

- [OpenClaw](https://openclaw.io) - 多智能体框架
- [Anthropic Claude](https://www.anthropic.com) - AI 模型支持
- [Playwright](https://playwright.dev) - 浏览器自动化
- 所有贡献者和测试者

## 🛠️ 技术栈

- **AI 框架**: OpenClaw 2026.3.13
- **AI 模型**: Claude Opus 4.6, Sonnet 4.6, Haiku 4.5
- **容器化**: Docker & Docker Compose
- **浏览器**: Playwright Chromium 1208
- **虚拟显示**: Xvfb
- **Python 库**: beautifulsoup4, biopython
- **数据源**: PubMed, USPTO, CNIPA, J-PlatPat, Espacenet

## 📧 联系方式

- GitHub Issues: [https://github.com/timoxue/LingNexus/issues](https://github.com/timoxue/LingNexus/issues)
- 项目维护者: [@timoxue](https://github.com/timoxue)

---

<div align="center">
  <sub>Built with ❤️ using Claude Sonnet 4.6</sub>
</div>

LINGNEXUS

全球医药专利多智能体情报挖掘系统 Global Pharmaceutical Patent Intelligence Mining System with Multi-Agent Architecture

LINGNEXUS 是一个基于多智能体架构的医药专利情报挖掘系统，专注于靶向蛋白降解剂（PROTAC、Molecular Glue 等）的全球专利和临床早期项目情报收集。

✨ 核心特性

🤖 5个专业智能体协作：查询拆解、数据采集、质量校验、去重简报
🌍 多语种支持：中文、英文、日文、韩文、德文并行搜索
🔍 全球数据源覆盖：USPTO、CNIPA、J-PlatPat、Espacenet、药智网等
✅ 严格质量控制：4维硬性规则校验（时间、技术、阶段、地域）
🧬 跨语种去重：智能识别同一药物的多语种别名
📊 高管级简报：自动生成结构化 Markdown 报告
🌐 三层搜索架构：PubMed 医学数据库 + OpenClaw Browser 网页抓取 + 智能数据清洗
🚀 智能启动：首次安装依赖，后续快速启动（< 10秒）

🏗️ 系统架构

飞书用户
   │
   │ [关键词: 专利|挖掘|靶向药|全球]
   ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      OpenClaw Runtime                        │
│                                                             │
│  [Channel Binding: feishu] ──► AGENT: main (接待员)        │
│                                      │                      │
│                               触发工作流                    │
│                                      │                      │
│                    ┌─────────────────▼──────────────────┐   │
│                    │  Workflow: biopharma-scouting        │   │
│                    │                                      │   │
│                    │  Step 1: coach (查询拆解)            │   │
│                    │    └─► 写入 [Pending_Tasks] x5       │   │
│                    │                                      │   │
│                    │  Step 2: investigator (并行爬虫)     │   │
│                    │    ├─► T1 英文全球库  ─┐             │   │
│                    │    ├─► T2 中国药智网  ─┤             │   │
│                    │    ├─► T3 日本临床库  ─┼► [Raw_Evidence] │
│                    │    ├─► T4 欧洲/韩国库 ─┤             │   │
│                    │    └─► T5 行业媒体    ─┘             │   │
│                    │                                      │   │
│                    │  Step 3: validator (质检 断网)       │   │
│                    │    ├─► 通过 → [Validated_Assets]    │   │
│                    │    └─► 拒绝 → [Rejected_Evidence]   │   │
│                    │                                      │   │
│                    │  Step 4: deduplicator (消歧+简报)   │   │
│                    │    └─► Markdown 简报                 │   │
│                    └──────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

🚀 快速开始

前置要求

Docker & Docker Compose
Git
有效的 API 密钥：
- Anthropic Claude Code OAuth Token
- （可选）Moonshot AI / Google AI / OpenRouter API Keys
- （可选）NCBI Email（用于 PubMed API）

安装步骤

克隆仓库

git clone git@github.com:timoxue/LingNexus.git
cd LingNexus

配置环境变量

cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，填入真实的 API Keys

构建自定义镜像（首次运行）

# Windows PowerShell
.\scripts\Build-Image.ps1

# Linux/Mac
bash scripts/build-image.sh

注册智能体

docker compose --profile setup run --rm setup

启动系统

docker compose up gateway -d

💡 首次启动：需要 2-3 分钟安装浏览器依赖（Python + Playwright Chromium + Xvfb） 💡 后续启动：< 10 秒快速启动

验证运行

# 查看启动日志
docker logs lingnexus-gateway --tail 50

# 检查健康状态
docker compose ps

📖 使用指南

Investigator 三层搜索架构

Investigator Agent 采用三层架构设计，支持多数据源智能搜索：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  L0: 全局搜索技能 (global_search_skill.py)                  │
│  统一搜索入口，路由到不同的数据源                             │
└────────────────┬────────────────────────────────────────────┘
                 │
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        │                 │
┌───────▼──────┐  ┌──────▼────────┐
│ L1: 引擎层    │  │ L1: 引擎层     │
│ medical_engine│  │ browser_engine │
│ (PubMed API) │  │ (OpenClaw)    │
└───────┬──────┘  └──────┬────────┘
        │                 │
        └────────┬────────┘
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        ┌────────▼────────┐
        │ L2: 数据清洗层   │
        │ data_cleaner.py │
        │ (HTML → Text)   │
        └─────────────────┘

测试三层架构：

# 测试 PubMed 搜索
docker compose exec gateway bash -c \
  "cd /workspace/skills && python3 global_search_skill.py 'PROTAC degradation' pubmed"

# 测试浏览器抓取
docker compose exec gateway bash -c \
  "cd /workspace/skills && python3 global_search_skill.py 'https://example.com' general_web"

测试完整工作流

# 执行端到端测试
./test-complete-workflow.sh

测试单个智能体

# 测试 coach agent
docker exec lingnexus-gateway bash -c \
  'cd /workspace && node /app/openclaw.mjs agent --agent coach --local -m "测试查询"'

# 测试 validator agent
docker exec lingnexus-gateway bash -c \
  'cd /workspace && node /app/openclaw.mjs agent --agent validator --local -m "测试验证"'

API 稳定性测试

./test-api-stability.sh

🤖 智能体说明

Agent	角色	职责	模型
main	接待员	接收用户查询，触发工作流，返回简报	Claude Haiku 4.5
coach	战略顾问	将查询拆解为5条多语种搜索任务	Claude Sonnet 4.6
investigator	并行爬虫	并发采集全球数据源的原始证据	Claude Haiku 4.5
validator	质检官	执行4维硬性规则校验（物理断网）	Claude Sonnet 4.6
deduplicator	去重专家	跨语种消歧，生成 Markdown 简报	Claude Sonnet 4.6

🔧 配置说明

浏览器环境

系统使用 Playwright Chromium + OpenClaw Browser 实现网页抓取：

浏览器位置: /home/node/.cache/ms-playwright/chromium-1208
浏览器大小: 364MB (Chromium) + 254MB (Headless Shell)
虚拟显示: Xvfb 运行在 :99 显示器
配置: noSandbox: true（容器环境必需）

浏览器功能测试：

# 检查浏览器状态
docker compose exec gateway bash -c \
  "su - node -c 'cd /app && node openclaw.mjs browser status'"

# 打开网页
docker compose exec gateway bash -c \
  "export DISPLAY=:99 && su - node -c 'export DISPLAY=:99 && cd /app && node openclaw.mjs browser open https://example.com'"

# 获取页面快照
docker compose exec gateway bash -c \
  "export DISPLAY=:99 && su - node -c 'export DISPLAY=:99 && cd /app && node openclaw.mjs browser snapshot'"

环境变量

关键环境变量说明（详见 .env.example）：

# Anthropic Claude Code OAuth Token
ANTHROPIC_OAUTH_TOKEN=cr_xxxxxxxx...

# 代理端点（如使用本地代理）
ANTHROPIC_BASE_URL=http://host.docker.internal:18790

# 第三方模型 API Keys（可选）
MOONSHOT_API_KEY=sk-xxxxxxxx...
GOOGLE_API_KEY=AIzaxxxxxxxx...

# PubMed API（可选，用于医学文献检索）
NCBI_EMAIL=your.email@example.com

质检规则

Validator 执行的硬性拦截规则（AND 逻辑）：

时间范围：2023-01-01 ~ 2026-12-31
技术类别：PROTAC / Molecular Glue / LYTAC / ATTEC / AUTAC
临床阶段：Pre-Clinical / IND-Enabling / Phase I / Phase I/II
地域：必须提取研发主体所在国家（ISO 3166-1 alpha-2）

📊 测试报告

系统已通过完整的端到端测试：

✅ API 稳定性测试：100% 成功率（详见 API_STABILITY_REPORT.md）
✅ 端到端工作流测试：所有智能体正常协作（详见 E2E_TEST_REPORT.md）
✅ 配置完整性检查：所有配置文件验证通过（详见 AGENT_CONFIG_REVIEW.md）

📚 文档

系统架构 - 详细的系统设计和数据流
智能体配置审查 - 所有智能体的配置分析
端到端测试报告 - 完整的测试结果
工作流修复报告 - 工作流实现细节
部署指南 - 生产环境部署说明

🛠️ 开发

项目结构

LingNexus/
├── agents/                      # 智能体配置
│   ├── main/                   # 接待员
│   ├── coach/                  # 查询拆解器
│   ├── investigator/           # 并行爬虫（三层架构）
│   ├── validator/              # 质检官
│   └── deduplicator/           # 去重专家
├── skills/                      # Investigator 技能库
│   ├── engines/                # L1 引擎层
│   │   ├── medical_engine.py  # PubMed 医学数据库
│   │   └── browser_engine.py  # OpenClaw Browser 网页抓取
│   ├── scrapers/               # L2 数据清洗层
│   │   └── data_cleaner.py    # HTML → 纯文本
│   └── global_search_skill.py  # L0 统一搜索入口
├── workflows/                   # 工作流定义
│   └── biopharma-scouting.json
├── scripts/                     # 脚本工具
│   ├── Build-Image.ps1         # 构建自定义镜像（Windows）
│   ├── build-image.sh          # 构建自定义镜像（Linux/Mac）
│   ├── register-agents.sh      # 智能体注册
│   ├── Start-LingNexus.ps1     # 启动脚本
│   └── Test-LingNexus.ps1      # 测试脚本
├── Dockerfile.lingnexus         # 自定义 Docker 镜像
├── openclaw.config.json         # 系统配置
├── docker-compose.yml           # Docker 配置
└── .env.example                 # 环境变量模板

添加新的智能体

在 agents/ 目录创建新的智能体文件夹
创建 SOUL.md（人格定义）和 AGENTS.md（行为配置）
在 openclaw.config.json 中注册智能体
更新工作流定义（如需要）

🔧 故障排除

浏览器环境问题

问题：浏览器启动失败

# 检查 Xvfb 是否运行
docker compose exec gateway bash -c "ps aux | grep Xvfb"

# 手动启动 Xvfb
docker compose exec gateway bash -c "Xvfb :99 -screen 0 1280x1024x24 &"

# 检查浏览器状态
docker compose exec gateway bash -c \
  "su - node -c 'cd /app && node openclaw.mjs browser status'"

问题：首次启动时间过长

首次启动需要安装浏览器依赖（2-3分钟），这是正常的。后续启动会自动跳过安装，< 10秒完成。

# 查看安装进度
docker compose logs gateway -f

Docker 权限问题（Windows）

如果遇到 "read-only file system" 错误：

# 已修复：docker-compose.yml 已配置为可写模式
# 如果仍有问题，确保容器以 root 用户运行
docker compose down
docker compose up gateway -d

详见 DOCKER_PERMISSION_FIX.md

🔒 安全说明

⚠️ 不要提交 .env 文件：包含真实的 API Keys
⚠️ 使用 .env.example 作为模板：仅包含占位符
⚠️ 检查 .gitignore：确保敏感文件被排除
⚠️ root 用户：仅在开发环境使用，生产环境需配置专用用户

🤝 贡献

欢迎贡献！请遵循以下步骤：

Fork 本仓库
创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
开启 Pull Request

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详见 LICENSE 文件

🙏 致谢

OpenClaw - 多智能体框架
Anthropic Claude - AI 模型支持
Playwright - 浏览器自动化
所有贡献者和测试者

🛠️ 技术栈

AI 框架: OpenClaw 2026.3.13
AI 模型: Claude Opus 4.6, Sonnet 4.6, Haiku 4.5
容器化: Docker & Docker Compose
浏览器: Playwright Chromium 1208
虚拟显示: Xvfb
Python 库: beautifulsoup4, biopython
数据源: PubMed, USPTO, CNIPA, J-PlatPat, Espacenet

📧 联系方式

GitHub Issues: https://github.com/timoxue/LingNexus/issues
项目维护者: @timoxue

_{Built with ❤️ using Claude Sonnet 4.6}