Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
研究检索敏感数据clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

research-paper-monitor研究论文监视器

Agent Skill

research-paper-monitor 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。

总安装

12,640

周安装

532

GitHub Stars

3

下载量

4,426
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:research-paper-monitor(研究论文监视器)
来源仓库:https://github.com/wiltonmotta/research-paper-monitor
安装命令:
openclaw skills install research-paper-monitor
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 research-paper-monitor

简介

research-paper-monitor 自动监测多个学术数据库的最新论文。

  • 支持 arXiv、PubMed、CNKI 等信源的定时检索。
  • 可根据领域关键词筛选高相关度文献。research-paper-monitor 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。
  • 生成中文论文动态摘要供科研人员参考。
  • 适合研究生、教师等需要跟踪学术前沿的用户。

SKILL.md

name
research-paper-monitor
description
科研文献智能监测与摘要推送系统。自动监测多个学术信源(arXiv、PubMed、CNKI等),根据用户关注的领域和关键词整理最新论文,生成中文摘要并推送。适用于需要跟踪学术前沿的科研工作者、研究生、教师等。使用场景包括:(1) 定时监测特定研究领域的最新论文,(2) 根据关键词筛选高相关度论文,(3) 自动生成论文中文摘要,(4) 接收每日/每周文献推送(需配置飞书渠道)。
license
MIT
clawhub
slug
research-paper-monitor
repo
wiltonMotta/skills
repoPath
skills/research-paper-monitor
ref
main
version
main
autoEnable
true
url
https://clawhub.ai/wiltonMotta/research-paper-monitor

科研文献智能监测与摘要推送系统

概述

本技能帮助科研工作者自动跟踪学术前沿,从多个权威信源整理最新论文,生成中文摘要,并支持本地归档和推送通知。

核心功能

  • 多源监测: arXiv、PubMed、Google Scholar、CNKI(知网)等
  • 智能筛选: 基于用户自定义关键词匹配
  • 中文摘要: 自动生成论文核心要点(问题/方法/结论)
  • 本地归档: 结构化存储,支持检索
  • 主动推送: 通过飞书或其他渠道推送高相关论文

快速开始

使用 arXiv 公开 API(免费、无需注册、无需 API Key):

# 1. 初始化配置
python ~/.openclaw/workspace/skills/research-paper-monitor/scripts/config.py

# 2. 运行监测
python ~/.openclaw/workspace/skills/research-paper-monitor/scripts/monitor.py

详细配置

完整流程

用户配置关键词 → 定时触发整理 → 多源检索论文 → 去重过滤
      ↓
关键词匹配评分 → 生成中文摘要 → 本地归档 → 推送高相关论文

关键步骤说明

Step 1: 整理 (Collection)

  • 使用 web_search 检索各信源的最新论文
  • 支持按发布日期筛选(默认过去24小时)
  • 每信源最多整理20篇

Step 2: 去重 (Deduplication)

  • 对比本地 literature-index.json 索引
  • 跳过已记录的论文(通过DOI或标题匹配)

Step 3: 评分 (Scoring)

  • 基于用户关键词计算相关度分数
  • 关键词匹配方式:标题(权重3) + 摘要(权重1)
  • 分级:高相关(≥80分) / 中等(50-79分) / 低相关(<50分)

Step 4: 摘要 (Summarization)

  • 对高相关和中等相关论文生成中文摘要
  • 摘要结构:研究问题、方法、主要结论、创新点

Step 5: 归档 (Archiving)

  • 写入 research-papers/YYYY-MM/YYYYMMDD-{title}.md
  • 更新 literature-index.json 索引
  • 按研究领域自动分类

Step 6: 推送 (Notification)

  • 高相关论文推送到飞书(如果配置了webhook)
  • 本地生成日报 daily-reports/YYYY-MM-DD.md

支持的学术信源

信源学科领域更新频率备注
arXiv物理、数学、计算机、生物等实时预印本,开源免费
PubMed生物医学、生命科学每日权威医学数据库
Google Scholar全学科每日覆盖范围广
CNKI(知网)中文学术每日中文核心期刊
IEEE Xplore工程技术每日电子工程、计算机
Semantic Scholar全学科实时AI增强搜索

配置文件

配置文件位置:~/.openclaw/research-monitor/config.json

配置示例

{
  "user_profile": {
    "name": "张三",
    "institution": "某大学",
    "research_field": "人工智能"
  },
  "keywords": [
    "large language model",
    "reasoning",
    "AI safety",
    "multimodal"
  ],
  "sources": [
    "arxiv",
    "pubmed",
    "google_scholar"
  ],
  "filters": {
    "max_papers_per_source": 20,
    "min_score_threshold": 50,
    "date_range_days": 1
  },
  "notification": {
    "enabled": true,
    "feishu_webhook": "https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxx",
    "min_score_for_notification": 80
  },
  "storage": {
    "papers_dir": "~/.openclaw/research-papers",
    "index_file": "~/.openclaw/research-monitor/literature-index.json"
  }
}

脚本说明

scripts/config.py

初始化用户配置,交互式设置研究领域、关键词、信源等。

scripts/monitor.py

核心监测脚本,执行完整的整理-筛选-摘要-归档流程。

scripts/search_papers.py

搜索指定信源的论文,支持关键词和时间范围。

用法:

python scripts/search_papers.py --source arxiv --keywords "transformer" --days 7

scripts/generate_digest.py

生成指定时间段内的文献综述摘要。

用法:

python scripts/generate_digest.py --days 7 --output weekly-digest.md

数据结构

文献索引 (literature-index.json)

{
  "papers": [
    {
      "id": "arxiv-2403.12345",
      "title": "论文标题",
      "authors": ["作者1", "作者2"],
      "source": "arxiv",
      "url": "https://arxiv.org/abs/2403.12345",
      "doi": "10.1234/example",
      "published_date": "2024-03-12",
      "collected_date": "2024-03-12",
      "score": 85,
      "keywords_matched": ["transformer", "attention"],
      "local_file": "research-papers/2024-03/20240312-paper-title.md"
    }
  ]
}

论文存储格式 (YYYY-MM/YYYYMMDD-title.md)

# 论文标题

**作者**: 作者1, 作者2  
**来源**: arXiv  
**链接**: https://arxiv.org/abs/2403.12345  
**发布日期**: 2024-03-12  
**整理日期**: 2024-03-12  
**相关度评分**: 85/100

## 摘要

### 研究问题
...

### 方法
...

### 主要结论
...

### 创新点
...

## 原文摘要

(英文原文摘要)

## 关键词匹配

- transformer (标题匹配)
- attention (摘要匹配)

故障排除

问题解决方案
未找到相关论文检查关键词是否太窄,尝试同义词
重复推送检查 literature-index.json 是否被正确更新
摘要质量差尝试提供更详细的领域背景
飞书推送失败检查 webhook URL 是否有效
整理速度慢减少信源数量或降低每信源论文数

参考资料

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

74.83%
按下载量换算3,312

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

继续浏览同类 Skills