Skill: kingofzhao/arxiv-collision-cognition (version 1.1.0)

--- name: arxiv-collision-cognition version: 1.1.0 author: KingOfZhao description: ArXiv 论文碰撞认知 Skill —— 用四向碰撞推理从学术论文中提取可操作洞见 tags: [cognition, arxiv, research, collision-reasoning, knowledge-extraction, literature] license: MIT homepage: https://github.com/KingOfZhao/AGI_PROJECT --- # ArXiv Collision Cognition Skill ## 元数据 | 字段 | 值 | |------------|-------------------------------| | 名称 | arxiv-collision-cognition | | 版本 | 1.0.0 | | 作者 | KingOfZhao | | 发布日期 | 2026-03-31 | | 置信度 | 95% | ## 核心能力 将 ArXiv 论文与你当前项目的已知知识进行四向碰撞，提取跨域洞见： 1. **正面碰撞**：论文核心方法与你的现有方案直接对比，找出可迁移技术 2. **反面碰撞**：论文的局限性/失败案例是否正是你的场景优势？ 3. **侧面碰撞**：论文的非主要贡献（ablation / appendix）中是否有隐藏宝藏？ 4. **整体碰撞**：论文的研究方向趋势是否预示你项目的未来路径？ 已知/未知分离 + 文件记忆 + 人机闭环全部在此场景中应用。 ## 安装命令 ```bash clawhub install arxiv-collision-cognition # 或手动安装 cp -r skills/arxiv-collision-cognition ~/.openclaw/skills/ ``` ## 核心论文库（按主题分组） ### 自进化 / 自改进 Agent | 论文 | ArXiv ID | 对本项目的直接价值 | |------|----------|------------------| | Group-Evolving Agents: Open-Ended Self-Improvement via Experience Sharing | 2602.04837 | 群体进化+经验共享，与"人机闭环+四向碰撞"一致，可扩展为多Agent迭代Skill | | A Survey of Self-Evolving Agents | 2507.21046 | 最全自进化综述（What/When/How），作为理论骨架 | | SAGE: Multi-Agent Self-Evolution for LLM Reasoning | 2603.15255 | Challenger+Planner+Solver+Critic四Agent闭环，与四向碰撞推理几乎一致 | | Self-evolving Embodied AI | 2602.04411 | 记忆自更新+任务自切换+模型自进化，匹配具身智能演进路径 | ### DiePre 视觉 / 照片→CAD / 工业线条检测 | 论文 | ArXiv ID | 对本项目的直接价值 | |------|----------|------------------| | Generating CAD Code with Vision-Language Models for 3D Designs | 2410.05340 | VLM生成CAD+迭代验证（CADCodeVerify），可升级照片→SVG/DXF管道 | | From 2D CAD Drawings to 3D Parametric Models: A Vision-Language Approach | 2412.11892 | 2D图纸→参数化3D，解决透视矫正和参数化问题 | | Tool-Augmented VLLMs as Generic CAD Task Solvers | (ICCV 2025) | VLLM+工具调用做通用CAD任务，适合封装OpenCV管道为可调用Skill | ### 具身智能 / Vision-Language-Action (VLA) | 论文 | ArXiv ID | 对本项目的直接价值 | |------|----------|------------------| | Efficient Vision-Language-Action Models for Embodied Manipulation | 2510.17111 | VLA高效优化综述（低延迟+内存优化），适合M1 Max本地部署 | | Vlaser: Vision-Language-Action Model with Synergistic Embodied Reasoning | 2510.11027 | 强化具身推理的VLA，可作为DiePre"照片→动作决策"理论基础 | ### Agent 记忆系统 | 论文 | ArXiv ID | 对本项目的直接价值 | |------|----------|------------------| | Memory in the Age of AI Agents | 2512.13564 | 最新Agent记忆综述（token/parametric/latent），可升级HEARTBEAT记忆模块 | | Beyond RAG for Agent Memory | 2602.02007 | "Decoupling and Aggregation"超越传统RAG，解决长时序记忆问题 | ## 每日筛选工作流（HEARTBEAT 集成） ``` 每个心跳周期执行: 1. 从 ArXiv API 拉取匹配关键词的最新论文（每日上限5篇） 关键词: self-evolving agent, vision-language model, embodied AI, CAD generation, agent memory, packaging quality control 2. 对每篇论文执行四向碰撞推理 3. 碰撞结果写入 collision_log/arxiv_{id}_{date}.json 4. 置信度 ≥ 85% 的洞见 → 加入 actionable_insights 队列 5. 人类标记已验证的洞见 → 更新项目知识库 ``` ## 调用方式 ```python from skills.arxiv_collision_cognition import ArxivCollisionCognition acc = ArxivCollisionCognition(workspace=".") # 用 ArXiv ID 触发碰撞 result = acc.collide( arxiv_id="2602.04837", project_context={ "domain": "packaging quality control", "known": ["corrugated board defect types", "current detection accuracy 87%"], "unknown": ["thermal deformation modeling", "acoustic inspection feasibility"] } ) print(result.confidence) # 置信度 print(result.actionable_insights) # 可操作洞见列表 print(result.collision_log) # 四向碰撞详情 # 批量碰撞（每日筛选） results = acc.daily_screening(max_papers=5, keywords=["self-evolving", "CAD", "VLA"]) ```


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