К основному содержанию
скилл CX Codex

daily-paper-generator — скилл для Claude Code: дайджест статей по теме

Скилл ищет свежие статьи на arXiv и bioRxiv по заданной теме и делает двуязычные разборы отобранных работ.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add Galaxy-Dawn/claude-scholar --skill daily-paper-generator -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает daily-paper-generator

Скилл закрывает рутину обзора литературы: вы задаёте тему и окно по времени, он ищет публикации, отсеивает нерелевантные и доводит список до одного финального кандидата на каждое направление. Источники — arXiv, bioRxiv или оба сразу через --source both.

Отбор идёт по жёсткой схеме: Top 10 кандидатов, затем Top 3 по баллам, затем Top 1. Промежуточные списки скилл обязан показать, так что видно, почему выбрана именно эта статья. Для каждого финалиста готовится разбор на китайском примерно на 300 слов и сжатый английский текст, плюс таблица метаданных. Файлы складываются в daily paper/ с именами вида YYYY-MM-DD-HHMM-paper-1.md.

Поиск выполняет scripts/arxiv_search.py — ему нужен Python. Оценка качества, шаблоны запросов и стиль разборов лежат в references/quality-criteria.md, references/keywords.md и references/writing-style.md. Если у статьи слабая экспериментальная часть, скилл помечает уровень уверенности и ограничения, а недостающие данные вроде ссылок на код не придумывает. Тема должна быть конкретной: запрос из одного слова даст мусорную выдачу.

Какие задачи решает

  • собрать свежие статьи по теме за последний месяц
  • отсеять нерелевантные публикации из выдачи arXiv
  • сравнить кандидатов по баллам и выбрать одну работу
  • получить разбор статьи на китайском и английском
  • вести папку с дайджестами в едином формате

Примеры запросов агенту

  • Собери дайджест статей по теме test-time adaptation for medical imaging за последний месяц, источник both
  • Найди свежие работы по protein language model interpretability на bioRxiv и сделай разбор топ-1
  • Сделай ежедневный дайджест по multimodal foundation model for healthcare, сохрани в daily paper/

Как установить daily-paper-generator

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add Galaxy-Dawn/claude-scholar --skill daily-paper-generator -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/daily-paper-generator/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/daily-paper-generator/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Из того же набора29

zotero-obsidian-bridge Связывает заметки по статьям из Zotero с базой знаний проекта. Задаёт правила для источников, синтеза литературы и проверяемых утверждений. CX Codex +1 473установок skill-quality-reviewer Проверяет структуру, описания и стиль написания локальных скиллов по четырём шкалам. Пригодится авторам агентов перед публикацией или для ревизии каталога наработок. CX Codex +1 457установок ml-paper-writing Помогает собрать черновик статьи для NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, AAAI и COLM из репозитория с кодом и результатами. Проверяет ссылки через API, а не по памяти. CX Codex +1 457установок publication-chart-skill Помогает превращать исследовательские результаты в научные графики и таблицы для публикаций через pubfig и pubtab. Выбирает формат визуализации и готовит LaTeX. CX Codex +1 411установок obsidian-literature-workflow Ведёт обзор литературы в хранилище Obsidian: заметки о статьях, синтез, черновик related work и карта связей. CX Codex +1 408установок bug-detective Пошаговый сценарий отладки и справочник типовых ошибок для агента. Включается при запросах о багах, падениях тестов и непонятных исключениях. CX Codex +1 404установок skill-improver Применяет правки из планов ревью к файлам скиллов Claude Code. Создаёт бэкап и проверяет синтаксис YAML после изменений. CX Codex +1 397установок latex-conference-template-organizer Распаковывает перегруженные zip-архивы с шаблонами научных конференций и превращает их в чистую структуру для Overleaf. Пригодится перед подачей статьи, когда нужно убрать лишний код. CX Codex +1 391установок

Похожие

read-arxiv-paper karpathy Скилл читает исходники статьи arXiv и готовит её разбор в Markdown. Пригодится для разбора научной работы в контексте nanochat. CX Codex +1 2 800установок paper-navigator EvoScientist Ищет и читает научные статьи через Semantic Scholar и arXiv по рубрикатору. Помогает проверить релевантность источников и разобрать публикации без выдуманных фактов. CX Codex +1 357установок huggingface-paper-publisher huggingface Ведёт статью по Hugging Face Hub: индексирует её по arXiv ID, привязывает к карточкам моделей и датасетов, помогает подтвердить авторство и собрать черновик. CX Codex +1 1 700установок research-paper-writing Orchestra Research Организует цикл написания научных статей по машинному обучению: от планирования экспериментов до черновика в LaTeX. CX Codex +1 493установок arxiv wanshuiyin Ищет статьи на arXiv, скачивает PDF в локальную папку и делает краткую выжимку. Пригодится, когда нужно быстро собрать литературу по теме прямо из чата. CX Codex +1 570установок paper-spine WUBING2023 Скилл для подготовки научных статей с опорой на источники, веб-интерфейсом настроек и проверкой цитирования прямо в одной задаче. CX Codex +1 1 200установок

Рядом в теме «Наука и исследования»

Всё по теме «Наука и исследования» →

Вопросы о daily-paper-generator

Как установить daily-paper-generator в Claude?

Выполните npx skills add Galaxy-Dawn/claude-scholar --skill daily-paper-generator -a claude-code. Скилл встанет в ~/.claude/skills/daily-paper-generator/SKILL.md.

Что делает daily-paper-generator?

Ищет недавние статьи на arXiv и bioRxiv по заданной теме, отбирает лучшую по схеме Top 10 → Top 3 → Top 1 и пишет двуязычный разбор с таблицей метаданных.

Что нужно для работы скилла?

Python для запуска scripts/arxiv_search.py и явно заданная тема с окном по времени через --months N. Односложные запросы скилл использовать не советует.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: daily-paper-generator
description: Use when the user asks to generate daily paper digests on a general topic. This skill supports both arXiv and bioRxiv (or either one), then produces structured Chinese/English summaries for selected papers.
version: 0.5.1
---

# Daily Paper Generator

## Overview

Discover, screen, and summarize recent papers for any research topic.

Supported sources:
- arXiv
- bioRxiv
- both (`--source both`)

Core workflow:
1. Define topic query and time window
2. Search papers from arXiv / bioRxiv
3. Select Top 10 candidates per field
4. Score and narrow to Top 3 per field
5. Choose Top 1 per field
6. Generate bilingual summaries
7. Save outputs to `daily paper/`

## When to Use

Use this skill when:
- The user asks for a daily/weekly paper digest on any topic
- The user wants recent papers from arXiv and/or bioRxiv
- The user needs structured bilingual notes for reading and tracking

## Output Format

Each summary should contain:
1. Paper title
2. Authors and venue/source
3. Link(s) and date
4. Chinese review (~300 words)
5. English review (concise academic prose)
6. Metadata table
7. Appendix (optional resources)

## Quick Reference

| Task | Method |
|---|---|
| Search papers | Use `scripts/arxiv_search.py` with `--source arxiv|biorxiv|both` |
| Topic selection | Use general-topic queries from `references/keywords.md` |
| Evaluate quality | Use `references/quality-criteria.md` |
| Write Chinese review | Use `references/writing-style.md` |
| Write English review | Follow scientific writing best practices |

## Workflow

### Step 1: Define query

Choose a concrete topic query. Examples:
- `test-time adaptation for medical imaging`
- `multimodal foundation model for healthcare`
- `protein language model interpretability`

### Step 2: Search arXiv and/or bioRxiv

Use helper script:

```bash
python skills/daily-paper-generator/scripts/arxiv_search.py \
  --query "test-time adaptation for medical imaging" \
  --source both \
  --months 1 \
  --max-results 80 \
  --output /tmp/papers.json
```

Notes:
- `--source arxiv`: arXiv only
- `--source biorxiv`: bioRxiv only
- `--source both`: merge both sources and sort by date

### Step 3: Top 10 candidate selection (per field)

For each candidate paper:
1. Check topic relevance from title + abstract
2. Remove obviously off-topic papers
3. Keep **Top 10 candidates** for this field

Minimum rule:
- Do not jump directly from raw search results to final paper.
- Keep an explicit Top 10 list first.

### Step 4: Top 3 quality shortlist (per field)

For the Top 10 pool:
1. Score each paper with `references/quality-criteria.md`
2. Rank by weighted score
3. Keep **Top 3**

### Step 5: Final Top 1 selection (per field)

For the Top 3 shortlist:
1. Compare novelty + method completeness + experimental credibility
2. Check practical impact for the field
3. Select **Top 1** as the final pick

Required output trace:
- Top 10 candidate list
- Top 3 scored shortlist (with weighted scores)
- Final Top 1 and one-paragraph selection rationale

### Step 6: Generate bilingual summaries

For each selected paper, generate:
- 中文评语:背景、挑战、贡献、方法、结果、局限
- English Review: concise, factual, non-formulaic

### Step 7: Save output

Recommended directory and naming:

```text
daily paper/
  YYYY-MM-DD-HHMM-paper-1.md
  YYYY-MM-DD-HHMM-paper-2.md
  YYYY-MM-DD-HHMM-paper-3.md
```

## Additional Resources

- `references/keywords.md`: general-topic query templates
- `references/quality-criteria.md`: scoring rubric
- `references/writing-style.md`: review writing style
- `example/daily paper example.md`: output example
- `scripts/arxiv_search.py`: arXiv + bioRxiv search helper

## Important Notes

1. Use explicit topic queries, avoid single-word vague queries.
2. Keep the time window explicit (`--months N`).
3. Distinguish source in metadata (`arxiv` vs `biorxiv`).
4. Use the fixed narrowing rule: **Top 10 -> Top 3 -> Top 1** (per field).
5. If a paper lacks robust evaluation, mark confidence and limitations clearly.
6. Do not fabricate unavailable fields (institution/GitHub/code links).

© Galaxy-Dawn · MIT · Galaxy-Dawn/claude-scholar

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой