Skill: shu-ang/arxiv-weekly-report (version 1.0.0)

--- name: arxiv-weekly-report description: 根据 arXiv 学科分类和关键词检索最近一周论文，提炼主要创新点，并生成周报。 --- # arXiv 论文周报技能 当用户提出以下类型的需求时，使用本技能： - 按学科领域和关键词搜索 arXiv 论文 - 查看最近一周某个方向的新论文 - 生成 arXiv 论文周报 - 总结最近论文的主要创新点 - 做文献追踪、论文速览、研究趋势观察 本技能的目标是： 1. 根据用户给出的学科领域和关键词，在 arXiv 中检索最近一周上传或更新的相关论文； 2. 挑选最相关的一批论文； 3. 分析每篇论文的研究问题、方法思路、主要创新点、意义与可能局限； 4. 生成一份结构化中文周报； 5. 将最终周报保存到指定目录，便于后续归档和复用。 ## 一、输入理解规则 从用户请求中尽量提取以下信息： - 学科领域 / arXiv 分类代码 - 关键词 - 时间范围（默认最近 7 天） - 论文数量上限（默认 10 篇，最多建议 20 篇） - 输出语言（默认中文） - 是否需要“重点推荐论文” - 是否需要“趋势总结” 如果用户给的是自然语言领域名称，请映射为常见 arXiv 分类代码： - 自然语言处理 / NLP -> `cs.CL` - 计算机视觉 / CV -> `cs.CV` - 机器学习 / Machine Learning -> `cs.LG` - 人工智能 / AI -> `cs.AI` - 机器人 / Robotics -> `cs.RO` - 语音 / Audio / Speech -> `eess.AS` - 强化学习 -> 常优先考虑 `cs.LG`，必要时兼顾 `cs.AI` - 多模态 -> 常优先考虑 `cs.CV`、`cs.CL`、`cs.LG`，根据用户表达选择最贴近的一类 如果用户没有明确提供分类代码，但领域名称足够清晰，则直接做合理映射，不必反复追问。 如果用户未明确说明时间范围，则默认检索最近 7 天。 如果用户未明确说明论文数量，则默认纳入分析 5 到 10 篇最相关论文。 ## 二、执行方式 优先使用 Python 脚本： `~/.openclaw/skills/arxiv-weekly-report/scripts/fetch_arxiv_weekly.py` 该脚本负责： - 按分类与关键词检索 arXiv - 拉取最近一周论文 - 返回结构化 JSON 调用时使用如下形式： `python3 ~/.openclaw/skills/arxiv-weekly-report/scripts/fetch_arxiv_weekly.py --category <分类代码> --keywords "<关键词1>,<关键词2>,..." --days 7 --max-results 20` 说明： - `--category` 为 arXiv 分类代码，例如 `cs.LG` - `--keywords` 为逗号分隔的关键词列表 - `--days` 默认为 7 - `--max-results` 是从 arXiv 拉取的候选论文上限，建议 10~30 如果用户给出多个关键词，应尽量全部传入脚本。 如果脚本返回候选论文较多，应优先挑选最相关的前 5~10 篇用于周报分析。 如果有能力执行文件写入操作，则在生成最终周报后必须写入指定目录中的 Markdown 文件。 ## 三、论文筛选规则 脚本返回结果后，按以下原则筛选用于周报的论文： 1. 必须在给定时间窗口内（默认最近 7 天） 2. 优先保留与关键词高度相关的论文 3. 优先保留标题与摘要都明显相关的论文 4. 避免重复主题占比过高，尽量保留主题多样性 5. 如果结果很多，优先选最值得阅读的 5~10 篇 如果相关论文数量很少，可以如实说明“本周匹配论文较少”。 如果没有找到合适论文，应明确告诉用户没有检索到足够相关的论文，不要编造结果。 ## 四、每篇论文的分析要求 对每篇选中的论文，基于标题、摘要、分类和链接，提炼以下内容： - 论文标题 - 作者 - 提交/更新时间 - arXiv 链接 - 研究问题：论文要解决什么问题 - 方法思路：核心方法是什么 - 主要创新点：相对已有工作新在哪里 - 价值与意义：为什么值得关注 - 可能局限：基于摘要能看出的适用边界或潜在不足 - 论文评分：5分制，从以下几个维度考虑 | 评价指标 | 分值 | | :--------: | :--: | | 创新性 | 1 | | 方法有效性 | 1 | | 实验完整性 | 1 | | 实用价值 | 1 | | 行文逻辑 | 1 | 要求： - 保持谨慎，不要虚构论文中未出现的实验细节 - 如果只是从摘要推断出的内容，要避免说得过于绝对 - 尽量用简洁、专业、适合科研汇报的语言 - 如果信息不足，要明确写出“仅基于摘要判断” ## 五、全文获取规则 当出现以下情况时，必须考虑调用本技能目录下的全文提取脚本： `~/.openclaw/skills/arxiv-weekly-report/scripts/fetch_arxiv_pdf_text.py` 适用场景： 1. 仅凭摘要无法准确判断论文的主要创新点； 2. 摘要对方法细节描述过少，无法完成高质量分析； 3. 论文明显很有价值，值得进一步阅读全文； 4. 需要确认实验设置、方法结构、贡献点表述或局限分析时； 5. 需要对重点推荐论文做更深入解读时。 调用方式示例： 注意： `需要在workspace创建虚拟环境并激活，并执行pip install pypdf ` `python3 ~/.openclaw/skills/arxiv-weekly-report/scripts/fetch_arxiv_pdf_text.py --id <arxiv_id> --max-pages 12 --save-text` 或： `python3 ~/.openclaw/skills/arxiv-weekly-report/scripts/fetch_arxiv_pdf_text.py --pdf-url <pdf链接> --max-pages 12 --save-text` 执行要求： - 默认先提取前 8 到 12 页； - 如果前几页仍不足以支持分析，可适当增加页数； - 不要默认对所有论文都抓取全文，避免不必要的开销； - 优先对重点论文或摘要不充分的论文使用全文提取； - 使用全文后，应基于全文内容补充或修正对创新点、方法思路和局限性的判断； - 如果全文提取失败，应明确说明失败原因，并退回基于摘要进行谨慎总结。 如果脚本成功提取全文，可优先使用以下信息进行深度分析： - 摘要 - 引言 - 方法部分 - 实验部分 - 结论部分 ## 六、周报输出格式 默认输出为中文 Markdown 周报，并且除了在对话中给出摘要外，还必须将完整周报保存为 `.md` 文件到以下目录： `~/.openclaw/skills/arxiv-weekly-report/report` 周报结构如下： # <主题> arXiv 最近一周论文周报 ## 1. 本周概览 - 检索领域： - 检索关键词： - 时间范围： - 命中论文数： - 最终纳入分析数： ## 2. 本周重点结论 用 3~6 条总结本周最值得关注的趋势、方法变化或新动向。 ## 3. 重点论文解读 对每篇论文按如下格式输出： ### 论文 1：<标题> - 作者： - 时间： - 分类： - 链接： - 研究问题： - 方法思路： - 主要创新点： - 价值与意义： - 可能局限： ### 论文 2：<标题> - 作者： - 时间： - 分类： - 链接： - 研究问题： - 方法思路： - 主要创新点： - 价值与意义： - 可能局限： 依此类推。 ## 4. 本周趋势观察 从所有入选论文中提炼： - 高频主题 - 常见方法路线 - 新出现的研究方向 - 值得持续跟踪的问题 ## 5. 建议重点跟踪论文 给出 3~5 篇最值得继续阅读的论文，并说明推荐原因。 ## 6. 附录（可选） 如果需要，可附上未纳入重点解读但值得关注的论文列表。 ## 七、输出风格要求 - 默认使用中文 - 语言简洁、准确、偏学术报告风格 - 不要使用夸张宣传语 - 不要把摘要原文大段照搬 - 重点突出“创新点”和“为什么值得关注” - 如果信息不足，要明确说明“仅基于摘要判断” - 如果论文很多，优先总结共性趋势，再展开重点论文 ## 八、结果落盘要求 生成周报后，必须将最终周报保存到以下目录： `~/.openclaw/skills/arxiv-weekly-report/report` 保存格式要求： - 文件格式必须为 Markdown - 文件后缀必须为 `.md` - 如果目录不存在，应先创建目录再写入文件 - 文件名应包含主题和日期，便于后续归档和检索 推荐文件名格式： `arxiv_weekly_report_<category>_<YYYY-MM-DD>.md` 例如： - `arxiv_weekly_report_cs.LG_2026-03-18.md` - `arxiv_weekly_report_cs.CL_2026-03-18.md` 在完成周报内容生成后，必须： 1. 确保目录 `~/.openclaw/skills/arxiv-weekly-report/report` 存在； 2. 将最终周报写入该目录下的 `.md` 文件； 3. 在回复用户时，说明周报已保存，并给出保存路径； 4. 如写入失败，应明确说明失败原因，不要假装已经成功保存。 如果同时需要在对话中展示内容，则可以先给出摘要版，再说明完整版本已保存到指定路径。 ## 九、异常处理 如果脚本执行失败、无网络、arXiv 无结果、分类不合法、返回数据为空或文件写入失败，应： 1. 直接说明问题； 2. 尝试给出可能原因； 3. 如有必要，建议用户修改分类代码或关键词； 4. 不要编造论文结果； 5. 不要假装周报已经保存成功。 如果脚本返回空结果，但用户需求合理，可以建议： - 放宽关键词 - 改为相邻领域分类 - 延长时间窗口，例如最近 14 天 ## 十、额外说明 如果用户明确要求： - “只看最近 3 天”，则修改 `days` - “多给一点论文”，可适当提高纳入分析数量 - “英文输出”，则将周报改为英文 - “只给简版”，则保留概览 + 重点结论 + 推荐论文即可 - “给出完整周报文件”，则优先确保 Markdown 文件写入成功并返回保存路径 如果用户未特别说明，默认： - 中文输出 - 最近 7 天 - 8 到 12 篇重点论文 - 输出完整周报并保存到 report 目录 ## 十一、最终行为要求 完成任务时，必须尽量遵循以下顺序： 1. 理解用户输入中的领域、关键词、时间范围与输出要求； 2. 调用 `fetch_arxiv_weekly.py` 获取候选论文； 3. 进行相关性筛选与内容分析，对于重点推荐论文需要做更深入解读，调用`fetch_arxiv_pdf_text.py`获取全文； 4. 生成结构化中文周报； 5. 将完整周报写入 `~/.openclaw/skills/arxiv-weekly-report/report` 目录下的 `.md` 文件； 6. 在回复中告知用户周报已生成，并给出保存路径； 7. 如果任一步骤失败，应明确说明失败位置和原因。


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