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目标
帮助用户搜索顶级学术会议（CVPR/ICCV/ECCV/ICLR/AAAI/NeurIPS/ICML）中与研究兴趣相关的论文，按年份筛选，生成推荐笔记到 Obsidian vault。
工作流程
工作流程概述
本 skill 使用 DBLP API 搜索会议论文列表，通过 Semantic Scholar API 补充引用数和摘要，然后基于相关性、热门度、质量三个维度评分排序，生成推荐笔记。
配置说明
本 skill 使用独立配置文件 conf-papers.yaml（位于 skill 目录下），与 start-my-day 的 research_interests.yaml 完全独立：
# conf-papers.yaml
keywords: # 感兴趣的关键词（用于筛选论文标题）
- "large language model"
- "LLM"
- ...
excluded_keywords: # 排除的关键词
- "3D"
- "survey"
- ...
default_year: 2024 # 默认搜索年份
default_conferences: # 默认搜索会议
- "ICLR"
- "NeurIPS"
- ...
top_n: 10 # 返回论文数量命令行参数（年份、会议）可以覆盖配置中的默认值。如果命令行没有指定，则使用配置文件中的值。
步骤1：解析参数
- 提取年份（可选，默认从配置读取）
- 从用户输入中提取年份，如 /conf-papers 2025 - 未指定时使用配置中的 conf_papers.default_year
- 提取会议名（可选，默认从配置读取）
- 用户可以指定会议，如 /conf-papers 2025 ICLR,CVPR - 未指定时使用配置中的 conf_papers.default_conferences - 注意：ICCV 在偶数年、ECCV 在奇数年可能无结果（双年会议），正常跳过
步骤2：扫描已有笔记构建索引
复用 start-my-day 的扫描脚本：
cd "$SKILL_DIR/../start-my-day"
python scripts/scan_existing_notes.py \
--vault "$OBSIDIAN_VAULT_PATH" \
--output "$SKILL_DIR/existing_notes_index.json"步骤3：搜索顶会论文
使用 scripts/search_conf_papers.py 完成搜索、补充和评分：
cd "$SKILL_DIR"
python scripts/search_conf_papers.py \
--config "$SKILL_DIR/conf-papers.yaml" \
--output conf_papers_filtered.json \
--year {年份} \
--conferences "{会议列表，逗号分隔}"注意：--config默认指向 skill 目录下的conf-papers.yaml，通常不需要手动指定。--year和--conferences未指定时使用配置文件中的默认值。
脚本工作流：
- DBLP 搜索：调用 DBLP API 获取指定会议和年份的全部论文
- 轻量过滤：凭标题关键词匹配研究兴趣，大幅缩小范围（~200篇）
- S2 补充：仅对过滤后的论文查询 Semantic Scholar，获取摘要和引用数
- 三维评分：相关性(40%) + 热门度(40%) + 质量(20%)，排序取 top N
评分说明（与 start-my-day 的区别：无新近性维度，因为年份由用户指定）：
推荐评分 =
相关性评分: 40% # 与研究兴趣的匹配程度
热门度评分: 40% # 基于引用数（influentialCitationCount 优先）
质量评分: 20% # 从摘要推断创新性和实验质量步骤4：读取筛选结果
从 conf_papers_filtered.json 中读取结果：
cat conf_papers_filtered.json结果包含：
year: 搜索年份conferences_searched: 搜索的会议列表total_found: DBLP 搜索到的总论文数total_filtered: 关键词过滤后的论文数total_enriched: S2 补充成功的论文数top_papers: 前 N 篇高评分论文，每篇包含：
- title, authors, conference, year - dblp_url, arxiv_id（如有） - abstract, citationCount, influentialCitationCount - scores（relevance, popularity, quality, recommendation） - matched_domain, matched_keywords
步骤5：生成推荐笔记
5.1 创建推荐笔记文件
- 文件名：
10_Daily/{年份}_顶会论文推荐.md - frontmatter:
--- keywords: [关键词1, 关键词2,...] tags: ["llm-generated", "conf-paper-recommend"] ---
5.2 推荐笔记结构
概览部分
## {年份} 顶会论文推荐概览
本次从 **{会议列表}** 中共搜索到 {total_found} 篇论文，经过研究兴趣匹配筛选出 {total_filtered} 篇候选，最终推荐以下 {top_n} 篇高质量论文。
- **总体趋势**：{总结论文的整体研究趋势}
- **研究热点**：
- **{热点1}**：{简要描述}
- **{热点2}**：{简要描述}
- **{热点3}**：{简要描述}
- **阅读建议**：{给出阅读顺序建议}论文列表（统一格式，按评分排序）
当 language: "zh" 时使用中文格式：
### [[论文名字]]
- **作者**：[作者列表]
- **机构**：[机构名称]
- **会议**：{CVPR/ICLR/...} {年份}
- **引用**：{citationCount} (influential: {influentialCitationCount})
- **链接**：[DBLP](链接) | [arXiv](链接) | [PDF](链接)
- **笔记**：[[已有笔记路径]] 或 —
**一句话总结**：[一句话概括论文的核心贡献]
**核心贡献/观点**：
- [贡献点1]
- [贡献点2]
- [贡献点3]
**关键结果**：[从摘要中提取的最重要结果]
---当 language: "en" 时使用英文格式：
### [[paper_note_filename|Paper Title]]
- **Authors**: [author list]
- **Affiliation**: [affiliation or "Not specified"]
- **Conference**: {CVPR/ICLR/...} {year}
- **Citations**: {citationCount} (influential: {influentialCitationCount})
- **Links**: [DBLP](link) | [arXiv](link) | [PDF](link)
- **Notes**: [[existing_note_path]] or —
**One-line Summary**: [one-line summary of core contribution]
**Core Contributions**:
- [Contribution 1]
- [Contribution 2]
- [Contribution 3]
**Key Results**: [most important results from abstract]
---链接规则：
- 有 arXiv ID 的论文：提供 arXiv 和 PDF 链接
- 无 arXiv ID 的论文：仅提供 DBLP 链接，标注"无 arXiv 版本"
- 有 DOI 的论文：额外提供 DOI 链接
5.3 前 3 篇特殊处理
对于前 3 篇论文（评分最高的 3 篇）：
步骤0：检查论文是否已有笔记
# 在 20_Research/Papers/ 目录中搜索已有笔记
# 搜索方式：
# 1. 按论文ID搜索（如 2501.12345）
# 2. 按论文标题搜索（模糊匹配）步骤1：根据检查结果决定处理方式
如果已有笔记：
- 不生成新的详细报告
- 使用已有笔记路径作为 wikilink
- 在推荐笔记的"详细报告"字段引用已有笔记
如果没有笔记 且 论文有 arXiv ID：
- 调用
extract-paper-images提取图片 - 调用
paper-analyze生成详细报告 - 在推荐笔记中添加图片和详细报告链接
如果没有笔记 且 论文无 arXiv ID：
- 标注"无 arXiv 版本，无法自动提取图片和生成详细分析"
- 提供 DBLP/DOI 链接供手动查阅
- 跳过图片提取和深度分析
步骤2：在推荐笔记中插入图片和链接
有 arXiv ID + 有图片（language: "zh"）：
### [[论文名字]]
- **作者**：[作者列表]
- **机构**：[机构名称]
- **会议**：{会议} {年份}
- **引用**：{citationCount} (influential: {influentialCitationCount})
- **链接**：[DBLP](链接) | [arXiv](链接) | [PDF](链接)
- **详细报告**：[[20_Research/Papers/[domain]/[note_filename]]] (自动生成)
**一句话总结**：[一句话概括论文的核心贡献]
**核心贡献/观点**：
...有 arXiv ID + 有图片（language: "en"）：
### [[paper_note_filename|Paper Title]]
- **Authors**: [author list]
- **Affiliation**: [affiliation or "Not specified"]
- **Conference**: {conference} {year}
- **Citations**: {citationCount} (influential: {influentialCitationCount})
- **Links**: [DBLP](link) | [arXiv](link) | [PDF](link)
- **Detailed Report**: [[20_Research/Papers/[domain]/[note_filename]]] (auto-generated)
**One-line Summary**: [one-line summary]
**Core Contributions**:
...详细报告说明：
- 报告路径：
20_Research/Papers/[论文分类]/[note_filename].md - 重要：使用 JSON 中的
note_filename字段（而非原始标题）拼接 wikilink，确保与generate_note.py创建的文件名一致
- 正确：[[20_Research/Papers/大模型/Attention_Is_All_You_Need]] - 错误：[[20_Research/Papers/大模型/Attention Is All You Need]]
- 论文分类（domain）命名规则：domain 名称必须与
paper-analyze实际创建的目录名完全一致，不得截断
- 正确：[[20_Research/Papers/Foundation Models & LLM/...]] - 错误：[[20_Research/Papers/Foundation]]（截断了 "Models & LLM" 部分）
- 详细报告由
paper-analyze自动生成，包含完整的论文分析
无 arXiv ID（language: "zh"）：
### [[论文名字]]
- **作者**：[作者列表]
- **机构**：[机构名称]
- **会议**：{会议} {年份}
- **引用**：{citationCount} (influential: {influentialCitationCount})
- **链接**：[DBLP](链接)
- **备注**：无 arXiv 版本，无法自动提取图片
**一句话总结**：[一句话概括论文的核心贡献]
**核心贡献/观点**：
...无 arXiv ID（language: "en"）：
### [[paper_note_filename|Paper Title]]
- **Authors**: [author list]
- **Affiliation**: [affiliation or "Not specified"]
- **Conference**: {conference} {year}
- **Citations**: {citationCount} (influential: {influentialCitationCount})
- **Links**: [DBLP](link)
- **Note**: No arXiv version, cannot auto-extract images
**One-line Summary**: [one-line summary]
**Core Contributions**:
...步骤6：关键词链接
复用 start-my-day 的关键词链接脚本：
cd "$SKILL_DIR/../start-my-day"
python scripts/link_keywords.py \
--index "$SKILL_DIR/existing_notes_index.json" \
--input "$OBSIDIAN_VAULT_PATH/10_Daily/{年份}_顶会论文推荐.md" \
--output "$OBSIDIAN_VAULT_PATH/10_Daily/{年份}_顶会论文推荐.md"重要规则
- 年份为必需参数：用户必须指定搜索年份
- 三维评分：相关性(40%) + 热门度(40%) + 质量(20%)，无新近性维度
- 文件名以年份：
10_Daily/{年份}_顶会论文推荐.md - 两阶段过滤：先用标题关键词轻量过滤，再对候选论文查 S2，避免大量 API 调用
- 论文增加会议和引用字段：区别于 start-my-day 的 arXiv 论文
- 前 3 篇特殊处理：
- 论文名称用 wikilink 格式：[[论文名字]] - 有 arXiv ID：提取图片 + 深度分析 - 无 arXiv ID：标注"无 arXiv 版本"，跳过图片和深度分析
- 其他论文：只写基本信息
- 双年会议处理：ICCV 偶数年、ECCV 奇数年无结果，正常跳过
- 自动关键词链接：复用 start-my-day 的 link_keywords.py
错误处理
| 场景 | 处理 |
|---|---|
| DBLP 请求失败 | 3 次重试 + 指数退避，单会议失败不中断整体 |
| S2 429 限流 | 等待 30 秒重试 |
| S2 补充失败 | 保留论文，abstract=None, citationCount=0，仅凭标题评分 |
| 双年会议空结果 | ICCV 偶数年、ECCV 奇数年无结果，正常跳过并记录日志 |
| 论文无 arXiv ID | 跳过图片提取和深度分析，标注在笔记中 |
与其他 skills 的区别
conf-papers (本skill)
- 目的：搜索顶级会议论文，按年份推荐
- 数据源：DBLP + Semantic Scholar
- 搜索范围：指定年份的指定会议
- 评分维度：相关性 + 热门度 + 质量（无新近性）
- 输出：年度推荐笔记
start-my-day (每日推荐)
- 目的：每日 arXiv 新论文推荐
- 数据源：arXiv + Semantic Scholar
- 搜索范围：近一个月 + 近一年热门论文
- 评分维度：相关性 + 新近性 + 热门度 + 质量
- 输出：每日推荐笔记
使用说明
当用户输入 /conf-papers 时，按以下步骤执行：
参数支持：
- 可选：年份（如
2025），未指定时使用配置中的conf_papers.default_year - 可选：会议名（如
ICLR,CVPR，逗号分隔），未指定时使用配置中的conf_papers.default_conferences - 搜索关键词和排除关键词均从
conf_papers配置段读取 - 示例：
- /conf-papers — 使用配置中的默认年份和会议 - /conf-papers 2025 — 搜索配置中默认会议的 2025 年论文 - /conf-papers 2024 ICLR — 仅搜索 ICLR 2024 - /conf-papers 2024 CVPR,NeurIPS — 搜索 CVPR 和 NeurIPS 2024
自动执行流程
- 解析参数
- 提取年份和可选会议名 - 验证会议名是否在支持列表中
- 扫描现有笔记构建索引
cd "$SKILL_DIR/../start-my-day" python scripts/scan_existing_notes.py \ --vault "$OBSIDIAN_VAULT_PATH" \ --output "$SKILL_DIR/existing_notes_index.json" - 搜索和筛选顶会论文
cd "$SKILL_DIR" python scripts/search_conf_papers.py \ --config "$SKILL_DIR/conf-papers.yaml" \ --output conf_papers_filtered.json \ --year {年份} \ --conferences "{会议列表}" \ --top-n 10 - 读取筛选结果
- 从 conf_papers_filtered.json 中读取 - 获取前 10 篇高评分论文
- 生成推荐笔记（包含关键词链接）
- 创建 10_Daily/{年份}_顶会论文推荐.md - 按评分排序 - 前 3 篇特殊处理：图片 + 深度分析（仅有 arXiv ID 的论文） - 其他论文只写基本信息 - 自动关键词链接
- 对前 3 篇论文执行深度分析（仅有 arXiv ID 的论文）
# 对每篇前三论文执行以下操作 # 步骤1：检查论文是否已有笔记 # 在 20_Research/Papers/ 目录中搜索 # 步骤2：根据检查结果决定处理方式 if 已有笔记: # 不生成新的详细报告 # 使用已有的笔记路径 elif 有 arXiv ID: # 提取第一张图片 /extract-paper-images [论文ID] # 生成详细分析报告 /paper-analyze [论文ID] else: # 无 arXiv ID，跳过深度分析 # 标注在推荐笔记中
临时文件清理
conf_papers_filtered.json— 搜索结果existing_notes_index.json— 笔记索引- 推荐笔记已保存到 vault 后，可清理临时文件
依赖项
- Python 3.x
- PyYAML
- 网络连接（DBLP API + Semantic Scholar API）
start-my-dayskill（复用 scan_existing_notes.py, link_keywords.py, search_arxiv.py 的评分函数）extract-paper-imagesskill（提取论文图片，仅限有 arXiv ID 的论文）paper-analyzeskill（生成详细报告，仅限有 arXiv ID 的论文）