auto-paper-collecter 是一个跨平台的学术文献雷达 skill。你只需给它几个关注的关键词,它就会跨 arXiv、Crossref(含 IEEE/ACM)、Semantic Scholar、GitHub、RSS 多源抓取最新论文与代码仓库并自动去重;随后由运行 skill 的模型本身(Claude Code → Claude;Codex → GPT)完成联想式扩展检索、计算机领域相关性过滤、中文摘要(TL;DR / 方法 / 核心贡献等Research关键内容)、领域热点识别,最终生成
自动纸张收集器(技能). 自动托管的研究读雷达,运行在编码代理器内.
功能概述
自动纸张收集器(技能). 自动托管的研究读雷达,运行在编码代理器内.是一项面向实际任务的技能，主要用于Python 脚本只做定型工作(API 获取、调制、渲染、电子邮件)。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
核心要点
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
- 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。
- 从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
使用与执行
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。
结果检查与注意事项
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
auto-paper-collecter（技能）
一个运行于编程智能体内部的、可自托管的研究文献雷达系统。
Python 脚本仅执行确定性任务（API 获取、去重、渲染、邮件通知）。
所有判断类工作均由你——运行该技能的助手——完成：查询扩展、计算机科学相关性筛选、中文摘要撰写，以及热点方向综合分析。这意味着 无需任何 AI API 密钥——运行该技能所用的任意模型（Claude Code 中的 Claude、Codex 中的 GPT 等）即为当前 LLM。
目录结构
skill/ ├── SKILL.md ├── scripts/ common.py · fetch.py · render.py · notify.py （仅使用标准库） ├── state/ config.json · (queries/candidates/curated/trends/seen .json) └── digests/ YYYY-MM-DD.md + .html
从 热门AI工具scripts/ 目录下运行脚本：cd skill/scripts && python3
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