deepxiv — скилл для Claude Code: что делает и как установить
Ищет научные статьи и читает их по частям через DeepXiv SDK. Помогает изучать публикации на arXiv без немедленной загрузки полного текста.
npx skills add wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --skill deepxiv -a claude-codeЧто делает deepxiv
Скилл выстраивает ступенчатое чтение открытых научных публикаций: сначала краткая выжимка (brief), а затем чтение нужного раздела (section). Полный текст подгружается лишь при необходимости. По умолчанию поиск возвращает 10 результатов. Если передан arXiv ID без параметров, скилл сразу запросит краткое резюме.
Внутри скилл ищет скрипт-адаптер deepxiv_fetch.py в каталогах проекта или репозитория .aris. Если адаптер не найден, запускается прямой вызов CLI deepxiv. Для работы требуется пакет deepxiv-sdk, который ставят через pip. При первом запуске утилита сама создаёт бесплатный токен и сохраняет его в ~/.env. Без установленного SDK запросы сломаются.
Какие задачи решает
- найти статьи по теме через DeepXiv с ограничением выборки
- прочитать отдельный раздел публикации без загрузки всего документа
- получить список трендовых статей за 7, 14 или 30 дней
- извлечь метаданные и число цитирований по Semantic Scholar ID
Примеры запросов агенту
- /deepxiv "agent memory" - max: 5
- /deepxiv "2409.05591" - section: Introduction
- /deepxiv "trending" - days: 14 - max: 10
Как установить deepxiv
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --skill deepxiv -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/deepxiv/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/deepxiv/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --skill deepxiv -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/deepxiv/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --skill deepxiv -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/deepxiv/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep deepxiv2Вручную: положить файлы
.github/skills/deepxiv/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --skill deepxiv -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --path skills/deepxivВручную: положить файлы
.devin/skills/deepxiv/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --skill deepxiv -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о deepxiv
Как установить deepxiv в Claude Code?
Выполните команду npx skills add wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --skill deepxiv -a claude-code в терминале.
Что делает скилл deepxiv?
Он ищет научные статьи и читает их по слоям: аннотацию, оглавление и отдельные разделы. Это экономит контекст агента.
Что нужно настроить для работы скилла?
Необходимо установить в систему библиотеку pip install deepxiv-sdk. При первом обращении утилита автоматически зарегистрирует бесплатный токен и запишет его в ~/.env.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: deepxiv
description: Search and progressively read open-access academic papers through DeepXiv. Use when the user wants layered paper access, section-level reading, trending papers, or DeepXiv-backed literature retrieval.
argument-hint: "[query-or-paper-id]"
allowed-tools: Bash(*), Read, Write
---
# DeepXiv Paper Search & Progressive Reading
Search topic or paper ID: $ARGUMENTS
## Role & Positioning
DeepXiv is the **progressive-reading** literature source:
| Skill | Source | Best for |
|-------|--------|----------|
| `/arxiv` | arXiv API | Batch search, PDF download, metadata |
| **`/deepxiv`** | **DeepXiv SDK** | **Progressive section-level reading** |
| `/semantic-scholar` | S2 API | Published venue metadata, citation counts |
| `/alphaxiv` | www.alphaxiv.org | Instant LLM-optimized summary of one paper, with LaTeX source fallback |
Use DeepXiv when you want to avoid loading full papers too early.
## Constants
- **DEEPXIV_FETCHER** — canonical name `deepxiv_fetch.py`, resolved per
[`shared-references/integration-contract.md`](../shared-references/integration-contract.md) §2
(Policy D1 — primary + fallback cascade). If unresolved (canonical
chain exhausted), fall back to the raw `deepxiv` CLI (documented per
command below).
- **MAX_RESULTS = 10** — Default number of results to return.
> Overrides (append to arguments):
> - `/deepxiv "agent memory" - max: 5` — top 5 results
> - `/deepxiv "2409.05591" - brief` — quick paper summary
> - `/deepxiv "2409.05591" - head` — metadata + section overview
> - `/deepxiv "2409.05591" - section: Introduction` — read one section only
> - `/deepxiv "trending" - days: 14 - max: 10` — trending papers
> - `/deepxiv "karpathy" - web` — DeepXiv web search
> - `/deepxiv "258001" - sc` — Semantic Scholar metadata by ID
## Setup
DeepXiv is optional. If the CLI is not installed, tell the user:
```bash
pip install deepxiv-sdk
```
On first use, `deepxiv` auto-registers a free token and stores it in `~/.env`.
## Workflow
### Step 1: Parse Arguments
Parse `$ARGUMENTS` for:
- **Query or ID**: a paper topic, arXiv ID, or Semantic Scholar ID
- **`- max: N`**: override `MAX_RESULTS`
- **`- brief`**: fetch paper brief
- **`- head`**: fetch metadata and section map
- **`- section: NAME`**: fetch one named section
- **`- trending`** or query `trending`: fetch trending papers
- **`- days: 7|14|30`**: trending time window
- **`- web`**: run DeepXiv web search
- **`- sc`**: fetch Semantic Scholar metadata by ID
If the main argument looks like an arXiv ID and no explicit mode is given, default to `- brief`.
### Step 2: Locate the Adapter
Resolve `$DEEPXIV_FETCHER` via the canonical strict-safe chain (see
[`shared-references/integration-contract.md`](../shared-references/integration-contract.md) §2).
Policy D1 cascade: the resolved adapter is preferred; if unresolved
(canonical chain exhausted), fall back to raw `deepxiv` CLI commands
documented in Step 3.
```bash
cd "$(git rev-parse --show-toplevel 2>/dev/null || pwd)" || exit 1
if [ -z "${ARIS_REPO:-}" ] && [ -f .aris/installed-skills.txt ]; then
ARIS_REPO=$(awk -F'\t' '$1=="repo_root"{print $2; exit}' .aris/installed-skills.txt 2>/dev/null) || true
fi
if [ -z "${ARIS_REPO:-}" ] && [ -f "$HOME/.aris/repo" ]; then
ARIS_REPO=$(cat "$HOME/.aris/repo" 2>/dev/null) || true
fi
DEEPXIV_FETCHER=".aris/tools/deepxiv_fetch.py"
[ -f "$DEEPXIV_FETCHER" ] || DEEPXIV_FETCHER="tools/deepxiv_fetch.py"
[ -f "$DEEPXIV_FETCHER" ] || { [ -n "${ARIS_REPO:-}" ] && DEEPXIV_FETCHER="$ARIS_REPO/tools/deepxiv_fetch.py"; }
[ -f "$DEEPXIV_FETCHER" ] || DEEPXIV_FETCHER=""
# Smoke test (optional — adapter resolution shown to user). The cascade
# in Step 3 below branches purely on `[ -n "$DEEPXIV_FETCHER" ]`; a
# resolved-but-non-functional adapter is not currently auto-demoted.
if [ -n "$DEEPXIV_FETCHER" ]; then
echo "DeepXiv adapter resolved at: $DEEPXIV_FETCHER" >&2
else
echo "DeepXiv adapter unresolved (canonical chain exhausted); raw deepxiv CLI fallback will be used." >&2
fi
```
### Step 3: Execute the Minimal Command
**Search papers**
```bash
python3 "$DEEPXIV_FETCHER" search "QUERY" --max MAX_RESULTS
```
Fallback:
```bash
deepxiv search "QUERY" --limit MAX_RESULTS --format json
```
**Brief summary**
```bash
python3 "$DEEPXIV_FETCHER" paper-brief ARXIV_ID
```
Fallback:
```bash
deepxiv paper ARXIV_ID --brief --format json
```
**Section map**
```bash
python3 "$DEEPXIV_FETCHER" paper-head ARXIV_ID
```
Fallback:
```bash
deepxiv paper ARXIV_ID --head --format json
```
**Specific section**
```bash
python3 "$DEEPXIV_FETCHER" paper-section ARXIV_ID "SECTION_NAME"
```
Fallback:
```bash
deepxiv paper ARXIV_ID --section "SECTION_NAME" --format json
```
**Trending**
```bash
python3 "$DEEPXIV_FETCHER" trending --days 7 --max MAX_RESULTS
```
Fallback:
```bash
deepxiv trending --days 7 --limit MAX_RESULTS --output json
```
**Web search**
```bash
python3 "$DEEPXIV_FETCHER" wsearch "QUERY"
```
Fallback:
```bash
deepxiv wsearch "QUERY" --output json
```
**Semantic Scholar metadata**
```bash
python3 "$DEEPXIV_FETCHER" sc "SEMANTIC_SCHOLAR_ID"
```
Fallback:
```bash
deepxiv sc "SEMANTIC_SCHOLAR_ID" --output json
```
### Step 4: Present Results
When searching, present a compact table:
```text
| # | ID | Title | Year | Citations | Notes |
|---|----|-------|------|-----------|-------|
```
When reading a paper, show:
- title
- arXiv ID
- authors
- venue/date if available
- TLDR or abstract summary
- suggested next step: `brief` → `head` → `section`
### Step 5: Escalate Depth Only When Needed
Use this progression:
1. `search`
2. `paper-brief`
3. `paper-head`
4. `paper-section`
5. full paper only if necessary
Do not jump to full-paper reads when a brief or one section answers the question.
### Step 6: Update Research Wiki (if active)
**Required when `research-wiki/` exists in the project**; skip silently
otherwise. When the wiki dir exists, resolve `$WIKI_SCRIPT` per the
canonical chain at
[`shared-references/wiki-helper-resolution.md`](../shared-references/wiki-helper-resolution.md)
(Variant B — warn-and-skip). Ingest papers that were meaningfully
read (brief / head / section / full) during this invocation — mere
`search` hits without a depth read do not need ingestion:
```bash
if [ -d research-wiki/ ]; then
cd "$(git rev-parse --show-toplevel 2>/dev/null || pwd)" || exit 1
ARIS_REPO="${ARIS_REPO:-$(awk -F'\t' '$1=="repo_root"{print $2; exit}' .aris/installed-skills.txt 2>/dev/null)}"
if [ -z "${ARIS_REPO:-}" ] && [ -f "$HOME/.aris/repo" ]; then
ARIS_REPO=$(cat "$HOME/.aris/repo" 2>/dev/null) || true
fi
WIKI_SCRIPT=".aris/tools/research_wiki.py"
[ -f "$WIKI_SCRIPT" ] || WIKI_SCRIPT="tools/research_wiki.py"
[ -f "$WIKI_SCRIPT" ] || { [ -n "${ARIS_REPO:-}" ] && WIKI_SCRIPT="$ARIS_REPO/tools/research_wiki.py"; }
[ -f "$WIKI_SCRIPT" ] || {
echo "WARN: research_wiki.py not found; depth-read summary delivered, wiki ingest skipped. Fix: bash tools/install_aris.sh or smart_update.sh (refreshes ~/.aris/repo), export ARIS_REPO, or cp <ARIS-repo>/tools/research_wiki.py tools/." >&2
WIKI_SCRIPT=""
}
if [ -n "$WIKI_SCRIPT" ]; then
for each arxiv_id the user asked this skill to read in depth:
python3 "$WIKI_SCRIPT" ingest_paper research-wiki/ \
--arxiv-id "<arxiv_id>"
fi
fi
```
The helper handles metadata / slug / dedup / page / index / log in one
call — **do not handwrite `papers/<slug>.md`**. See
[`shared-references/integration-contract.md`](../shared-references/integration-contract.md).
Backfill missed ingests with
`python3 "$WIKI_SCRIPT" sync research-wiki/ --arxiv-ids <id1>,<id2>,...`
after resolving `$WIKI_SCRIPT` as above.
## Key Rules
- Prefer the adapter script over raw `deepxiv` commands when available.
- DeepXiv is optional. If unavailable, give the install command and suggest `/arxiv` or `/research-lit "topic" - sources: web`.
- Use section-level reads to save tokens.
- Treat DeepXiv as complementary to `/arxiv` and `/semantic-scholar`, not a replacement.
- If the result overlaps with a published venue paper from Semantic Scholar, keep the richer venue metadata in the final summary.
© wanshuiyin · MIT · wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep