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Agent Skill · 研究检索

papercash(papercash 文档)

papercash 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。

papercash 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 31,463。

总安装 2,696周安装 108GitHub Stars 公开资料未说明下载 873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
1.0.0

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:papercash(papercash 文档)
来源仓库:https://github.com/jesseovo/papercash
安装命令:
openclaw skills install papercash
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 papercash

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。

论文全流程辅助: 8源检索、综述生成、查重预检、降AI率、参考文献格式化、Word导出

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 papercash;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

papercash 怎么安装?

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

papercash 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。

papercash 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。

papercash 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。

papercash 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,696 次,近一周安装 108 次,下载 873 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。

papercash 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
papercash

papercash 文档 · 本页

2,696—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

name
papercash
description
论文全流程辅助: 8源检索、综述生成、查重预检、降AI率、参考文献格式化、Word导出

PaperCash — 论文全流程辅助 Skill

论文检索、文献综述、写作辅助、查重预检、降AI率、参考文献管理 —— 一个 Skill 全搞定。

触发方式

当用户提到以下关键词时激活本技能:

  • "论文"、"paper"、"文献"、"查重"、"降重"、"降AI"、"参考文献"、"引用"、"综述"、"摘要"
  • "/papercash"、"papercash"

核心能力

1. 论文检索 (search)

搜索 Semantic Scholar、arXiv、CrossRef、百度学术等 8 大学术数据源,返回评分排序的论文列表。

调用方式:

/papercash search <研究主题>

示例:

/papercash search 深度学习在医学图像中的应用

Agent 执行步骤:

  1. 运行 python scripts/papercash.py search "<主题>" --emit compact
  2. 将输出结果呈现给用户,包含论文标题、作者、年份、引用数、摘要摘录
  3. 可选 --export-docx 导出 Word 文档
  4. 提供后续建议:生成综述、格式化引用、深入某篇论文

2. 文献综述 (review)

基于检索结果,自动生成结构化文献综述。

调用方式:

/papercash review <研究主题> [--format gb7714|apa]

Agent 执行步骤:

  1. 运行 python scripts/papercash.py review "<主题>" --format gb7714
  2. 脚本自动完成检索 + 综述生成,输出结构化综述:

- 研究背景与现状 - 国内外研究对比 - 研究方法分类 - 研究空白与不足 - 每段附带真实引用 [作者, 年份]

  1. 可选 --export-docx 直接导出 Word 文档

3. 写作辅助 (outline / expand / polish)

生成论文大纲、段落扩写、学术润色。

调用方式:

/papercash outline <论文题目>
/papercash expand <关键点描述>
/papercash polish <待润色文本>

Agent 执行步骤:

  • outline: Agent 基于题目和检索到的相关文献,生成符合学术规范的多级大纲
  • expand: Agent 将关键点扩展为学术段落,附带文献支撑
  • polish: Agent 将口语化表达改为学术用语,保持原意不变

4. 查重预检 (check)

将论文拆成句子,逐句检索学术库,标记高相似度句子。

调用方式:

/papercash check <文件路径或粘贴内容>

Agent 执行步骤:

  1. 运行 python scripts/papercash.py check "<文件路径>" --emit json
  2. 呈现结果:标记高风险句子(相似度 > 70%)、中风险句子(50-70%)
  3. 对高风险句提供改写建议
  4. 重要提示:告知用户"这是预检工具,不替代知网/维普等正式查重"

5. 降AI率改写 (humanize)

通过句式变换、个人观点注入、学术语气调整,降低AI生成内容的检测率。

调用方式:

/papercash humanize <文件路径或粘贴内容>

Agent 执行步骤:

  1. 运行 python scripts/papercash.py humanize "<文件路径>"
  2. 返回改写后的文本,并标注修改点
  3. 改写策略:

- 被动改主动、长句拆短句 - 注入"笔者认为"、"从实践角度看"等个人视角 - 替换AI高频套话("综上所述"→具体总结) - 增加领域特有细节

6. 参考文献格式化 (cite)

从 DOI/URL 提取文献信息,输出 GB/T 7714、APA、BibTeX 等格式。

调用方式:

/papercash cite <DOI或URL> [--style gb7714|apa|bibtex]

Agent 执行步骤:

  1. 运行 python scripts/papercash.py cite "<DOI>" --style gb7714
  2. 返回格式化的引用条目
  3. 支持批量输入(多个 DOI 用空格分隔)

7. 格式检查 (format)

检查论文是否符合常见高校格式要求。

调用方式:

/papercash format <Word文件路径>

Agent 执行步骤:

  1. 运行 python scripts/papercash.py format "<文件路径>"
  2. 返回格式检查报告:字体、字号、行距、页边距、参考文献格式等

配置诊断

/papercash setup    # 交互式配置向导
/papercash diagnose # 检查数据源可用状态

数据源说明

数据源覆盖范围需要配置
Semantic Scholar2亿+论文,全领域无需(免费API)
arXivSTEM预印本无需(免费)
CrossRef1.4亿DOI元数据无需(免费)
百度学术中文论文元数据无需(公开搜索)
Google Scholar全领域可选(需代理)
PubMed生物医学可选(免费)
知网 CNKI中文核心期刊需Cookie
万方中文学术需Cookie

重要约束

  1. 学术诚信:本工具辅助写作,不鼓励学术不端。生成内容需用户审核修改。
  2. 查重声明:查重预检仅供参考,正式查重请使用学校指定系统。
  3. 引用真实性:所有引用来自真实学术数据库检索结果,但 Agent 应提醒用户核实。
  4. 降AI率说明:改写结果仅供参考,最终文本需体现学生本人的思考和理解。

平台分布

OpenClaw

73.1%
按下载量换算638

安全审计

VirusTotal

通过

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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