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Agent Skill · 研究检索

hf-papers(高频论文)

hf-papers 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

hf-papers 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 11,042。

总安装 11,781周安装 472GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,814核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.3

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:hf-papers(高频论文)
来源仓库:https://github.com/willamhou/hf-papers
安装命令:
openclaw skills install hf-papers
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install hf-papers

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

浏览热门论文,按关键词搜索,并从 Hugging Face Papers 获取论文详细信息

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install hf-papers;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

hf-papers 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install hf-papers。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

hf-papers 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

hf-papers 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

hf-papers 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

hf-papers 用的人多吗?

公开数据是累计安装 11,781 次,近一周安装 472 次,下载 3,814 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

hf-papers 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
hf-papers

高频论文 · 本页

11,781—需要联网MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
hf-papers
description
Browse trending papers, search by keyword, and get paper details from Hugging Face Papers
metadata
openclaw
emoji
🤗
tags
[huggingface, research, academic, papers, trending]
requires
bins
[]
os
[darwin, linux, win32]

hf-papers

Browse, search, and analyze papers from the Hugging Face Papers platform. Get trending papers, search by topic, and retrieve detailed metadata including community engagement and linked resources.

Description

This skill wraps the Hugging Face Papers public API. It provides access to daily trending papers, keyword search, paper details (abstract, authors, upvotes, GitHub repos, project pages), and discussion comments. No authentication required.

For full paper text, use the returned arXiv ID with the arxiv-reader skill.

Results are cached locally (~/.cache/hf-papers/) for fast repeat access.

Usage Examples

  • "What are today's trending papers on Hugging Face?"
  • "Search Hugging Face Papers for diffusion models"
  • "Get details for paper 2401.12345 on HF"
  • "Show me comments on HF paper 2405.67890"

Process

  1. Discover — Use hf_daily_papers to see what's trending today
  2. Search — Use hf_search_papers to find papers on a topic
  3. Inspect — Use hf_paper_detail to get full metadata for a specific paper
  4. Discuss — Use hf_paper_comments to read community discussion
  5. Deep read — Use arxiv_fetch (from arxiv-reader) with the paper's arXiv ID for full text

Tools

hf_daily_papers

Get today's trending papers from Hugging Face.

Parameters:

  • limit (number, optional): Max papers to return (default: 20, max: 100)
  • sort (string, optional): Sort by upvotes or date (default: upvotes)

Returns: { papers: [{ id, title, summary, upvotes, authors, publishedAt, githubRepo?, projectPage?, ai_summary?, ai_keywords? }], count: number }

Example:

{ "limit": 10, "sort": "upvotes" }

hf_search_papers

Search Hugging Face Papers by keyword.

Parameters:

  • query (string, required): Search query

Returns: { papers: [{ id, title, summary, upvotes, authors, publishedAt, githubRepo?, projectPage?, ai_summary? }], query: string, count: number }

Example:

{ "query": "multimodal reasoning" }

hf_paper_detail

Get detailed metadata for a specific paper.

Parameters:

  • paper_id (string, required): Paper ID (arXiv ID, e.g. 2401.12345)

Returns: { id, title, summary, authors, publishedAt, upvotes, numComments, githubRepo?, githubStars?, projectPage?, ai_summary?, ai_keywords?, organization? }

Example:

{ "paper_id": "2401.12345" }

hf_paper_comments

Get discussion comments for a paper.

Parameters:

  • paper_id (string, required): Paper ID (arXiv ID)

Returns: { paper_id, comments: [{ author, content, createdAt }], count: number }

Example:

{ "paper_id": "2401.12345" }

Notes

  • All results are cached locally — repeat requests are instant (15-minute TTL for daily/search, 1-hour for details)
  • Paper IDs are arXiv IDs — use with arxiv-reader skill for full LaTeX text
  • No authentication required; uses HF public API
  • Daily papers update throughout the day as the community submits and upvotes

平台分布

OpenClaw

85.98%
按下载量换算3,279

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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