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Agent Skill · 研究检索

paper-lark-report(纸质云雀报告)

paper-lark-report 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。

paper-lark-report 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 24,430。

总安装 4,015周安装 164GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,299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
1.1.1

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:paper-lark-report(纸质云雀报告)
来源仓库:https://github.com/leogoat2004/paper-lark-report
安装命令:
openclaw skills install paper-lark-report
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 paper-lark-report

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。

全自动科研论文日报/周报生成。通过 arXiv RSS 抓取最新论文,arXiv API 获取完整摘要,LLM 语义评分筛选,生成基于原文的学术报告,推送飞书 Wiki。

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 paper-lark-report;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

paper-lark-report 怎么安装?

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

paper-lark-report 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。

paper-lark-report 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。

paper-lark-report 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。

paper-lark-report 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,015 次,近一周安装 164 次,下载 1,299 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。

paper-lark-report 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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。

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
paper-lark-report

纸质云雀报告 · 本页

4,015—需要联网MIT-0有提醒

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

paper-lark-report

全自动科研论文日报/周报生成 Skill。基于 arXiv API 精准检索 + LLM 语义评分 + 飞书 Wiki 推送。


安装

# 方式一:通过 ClawHub 安装
npx clawhub@latest install leogoat2004/paper-lark-report

# 方式二:通过 OpenClaw CLI 安装
openclaw skills install leogoat2004/paper-lark-report

核心流程

cron --(isolated session)--> run_daily()
    ├─ build_arxiv_query(research_direction)
    ├─ fetch_arxiv_papers(query, max_search_results=20)
    ├─ 去重(processed_ids.json)
    ├─ fetch_arxiv_details(filtered[:20])
    └─ 保存 data/daily_papers.json
            │
            ▼
       LLM isolated session
            ├─ 评分(0-10)
            ├─ 精选 Top max_daily_papers
            ├─ 从 full_abstract 提取 motivation + core_innovation(中文)
            ├─ 写入 data/selected_papers.json
            ├─ --save-selected
            ├─ feishu-create-doc skill 创建 Wiki 文档(子节点)
            └─ --register-doc

目录结构

paper-lark-report/
├── SKILL.md
├── config.yaml
├── data/
│   ├── doc_registry.json
│   ├── processed_ids.json
│   ├── daily_papers.json      # 候选论文(LLM 输入)
│   ├── selected_papers.json    # 精选结果(含中文分析)
│   └── doc_result.json         # 最近创建文档的 token/url
├── processed_log/
│   └── YYYY-MM-DD.json         # 每日归档(供周报聚合)
├── scripts/
│   ├── arxiv_search.py         # arXiv API
│   ├── paper_lark_report.py     # 主入口
│   └── create_feishu_doc.py    # 飞书 Wiki 创建(直接 API)
└── templates/
    ├── daily_report.md         # 日报模板(含 Instructions)
    └── weekly_report.md        # 周报模板(含 Instructions)

配置(config.yaml)

字段说明
feishu_space_idWiki 空间 ID(整数,URL 中提取)
feishu_parent_node父节点 token,创建在 paper-lark-report 节点下
research_direction自由文本研究方向描述
max_search_results每日 arXiv 最多获取篇数(默认 20)
max_daily_papers日报最多精选篇数(默认 3)
arxiv_paper_max_days论文最大天数(默认 7)
daily_cron / weekly_croncron 表达式(UTC+8)

arXiv 查询策略

Query 构建规则:abs:core_term AND (abs:term1 OR abs:term2 OR ...)

  • 第一个词作为 AND 核心,其余 OR 扩展
  • 识别复合词(multi-agent 等)作为原子单元
  • 过滤泛化词(towards/safe/efficient 等)
  • 最多 8 个词

飞书 Wiki API 验证过的要点

节点创建

POST /wiki/v2/spaces/{space_id}/nodes
body: { obj_type: "docx", parent_node_token, node_type: "origin", title }
返回: { node_token, obj_token }

注意:Wiki API 忽略传入的 obj_token,始终创建自己的空文档,必须用返回的 obj_token 写入。

写入可用 block type

block_type类型可用
2text/paragraph✅
3heading1✅
4heading2✅
5heading3✅
25divider❌ 1770029
27callout❌ 字段校验严
31table❌ 参数结构不对

关键参数

  • space_id:必须是整数,不是字符串
  • parent_node:父节点 token,文档创建在其下级
  • Token 获取:从 openclaw.json 的 channels.feishu.appId/appSecret 换取 tenant_access_token

CLI

# 日报(cron 触发)
python3 scripts/paper_lark_report.py

# 周报
python3 scripts/paper_lark_report.py --weekly

# LLM 选完论文后
python3 scripts/paper_lark_report.py --save-selected "YYYY-MM-DD" "data/selected_papers.json"
python3 scripts/paper_lark_report.py --register-doc "<node_token>" "<obj_token>" "<doc_url>"

平台分布

OpenClaw

74.55%
按下载量换算968

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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