Momo Paper — AI Agent 的文档编译器

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Agent-native Document Compiler · 2.1

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AI Agent 的文档编译器

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Agent 生成紧凑、可验证的 Markdown DSL；Momo Paper 负责 Schema 校验、主题渲染，并输出品牌一致的 HTML 与 PDF。这个官网本身就是通过 landing-page 契约构建的第一个正式模板。

在 GitHub 立即试用
查看正式模板

五分钟跑出第一份报告

无需账号或服务端。Python 3.10+ 环境中克隆仓库，运行内置的研报示例：

git clone https://github.com/gusibi/momo-paper.git
cd momo-paper
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -e .
momo schema list
momo validate examples/landing-page.md --json
momo render examples/landing-page.md -o dist/landing-page.html

先看正式研究摘要和深度研究报告，再让 Agent 按对应 Schema 生成自己的文档。Skill 用户可以直接调用仓库内自带的 momo-paper-skill/momo，无需安装 Python package。

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为什么 Agent 输出应该被编译

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Agent 手写 HTML/CSS

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  • token 占用大，CSS 反复重复输出

  • 样式随 prompt 漂移，每次结果不一致

  • 修改成本高，改一处往往要重写一段

  • 无法校验，出错只能人工排查

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Agent 写 Momo DSL

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  • 紧凑的结构化块，token 更省

  • 渲染器补全 HTML/CSS，样式始终稳定

  • 改字段即改文档，修改成本低

  • momo validate 返回全部 Schema 错误与字段路径

引擎实际提供什么

Momo Paper 的能力分三层：正式模板契约负责稳定结构，开放 DSL 负责实验扩展，主题与渲染器负责最终视觉。组合后既能可靠生成正式文档，也不会丢失尚未注册的新 block。

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    正式 Schema 契约

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    landing-page、research-summary 与 deep-research 定义必需章节、字段类型、顺序和引用关系；构建失败时返回全部结构化错误。

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    Experimental Free Mode

    desc

    未注册的文档类型仍可解析和渲染，未知 block 与字段不会被丢弃，适合快速探索新模板。

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    引用完整性

    desc

    研究模板支持 source ID 与 citations，validate 会发现重复来源和未解析引用。

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    双主题令牌

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    Momo Paper 暖调与 Vercel 极简两套主题共享 --mp-* 变量，正式模板和实验文档都可切换。

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    HTML 与 PDF

    desc

    默认输出单文件 HTML，并可通过 Playwright 打印为 PDF；输出格式与 Agent 内容生成解耦。

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    Skill-first 工作流

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    Agent 按需读取模板 Schema，执行 validate → 自修复 → render；CLI 是 Skill 的执行后端。

用 Skill 使用

Skill 自动选择文档样板、构造 DSL、调用引擎渲染并预览。Agent 只需描述想要的文档，Skill 负责校验、渲染、落地——无需手动跑命令，也无需编辑 HTML。

  • 自然语言驱动，自动构造 DSL
  • 自动选择样板与组件
  • 校验通过后渲染单文件 HTML
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  • value

    3

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    正式 Schema 模板

  • value

    strict

    label

    validate 聚合校验

  • value

    free

    label

    实验文档兼容模式

探索更多

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用一个真实任务生成第一份文档

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从研报示例开始，把内容换成自己的研究材料；遇到第一处阻塞时，请在 GitHub 提交 issue。真实任务反馈比功能清单更重要。

打开 GitHub Quick Start