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每天一句话，筛论文、看锐评，把值得读的研究变成自己的笔记。
这是我自己平时追论文、读论文用的一套 Agent skills。从 HuggingFace 和 arXiv 找新论文，按研究兴趣挑重点，再把重点论文读完，整理成带公式、图表和概念链接的 Markdown 笔记。
今日论文推荐
一次跑完 抓取 → 筛选 → 点评 → 重点论文笔记。也可以直接丢一个 arXiv 链接，自动精读并保存到已配置的 Obsidian / Markdown 笔记库。
🎬 看演示 · 🧭 常用指令 · 🚀 开始使用 · 📖 详细指南
我录的一段实际使用演示。想先看看这套东西怎么用，可以从这里开始。
视频展示的是早期 Claude Code 工作流；当前版本也提供 Codex、Cursor 等 Agent 的安装入口，安装方法以下文为准。
跑完后，你会拿到三类相互链接的内容：
| 产物 | 你可以用它做什么 |
|---|---|
| 🗞️ 每日推荐页 | 先看“必读 / 值得看 / 可跳过”，决定今天读哪几篇；默认每天最多推荐 10 篇 |
| 📝 重点论文笔记 | 跟着研究问题、方法、公式、图表、实验和局限读懂一篇论文 |
| 🔗 概念笔记与目录 | 遇到术语顺着链接查，读到相关方法时找到以前的积累 |
点评是这套 skills 的一个重点。 每篇都要说清楚：做了什么、和你的研究有什么关系、哪个设计值得借鉴、哪些结论还需要追问。可以尖锐，但要给出依据；摘要里没说的内容，会标明需要全文确认。
推荐页链接到重点论文，论文再链接到 [[概念]]。以下是默认目录下的产物结构示意，文件名和分类会随实际内容变化：
你的笔记目录/
├── DailyPapers/
│ └── YYYY-MM-DD-论文推荐.md ← 今日锐评、阅读优先级、逐篇点评
└── 论文笔记/
├── 具体分类/MethodName.md ← 方法、公式、图表、实验与局限
└── _概念/主题/Concept.md ← 定义、相关方法、关联论文
查看完整论文笔记模板。用 Obsidian 浏览双向链接很方便，也可以用普通 Markdown 编辑器或项目自带的 Web Viewer。
装好后，在 Agent 对话里说你想做什么：
| 场景 | 直接这样说 |
|---|---|
| 今天有哪些论文值得看 | 今日论文推荐 |
| 几天没跟进，补一下 | 过去3天论文推荐 / 过去一周论文推荐 |
| 发链接就精读并保存 | https://arxiv.org/abs/2509.24527 |
| 精读指定论文 | 读一下这篇论文 <arXiv 链接或 PDF 路径> |
| 按标题或上下文读论文 | 读一下 Diffusion Policy / 帮我读这篇 |
| 先抓住核心贡献 | 快速看一下这篇论文 <PDF 路径> |
| 带着问题看方法 | 批判性分析这篇论文 <PDF 路径> |
| 读已有收藏 | 读一下 Zotero 里的 Diffusion Policy |
| 看开源项目进展 | GitHub 周榜 |
| 移动笔记后刷新导航 | 更新索引 |
读论文默认就保存笔记。 单独发送 arXiv 的 /abs/、/pdf/ 或 /html/ 链接，或说“读一下 XXX”“读一下这篇”“帮我读”，都会获取全文、完整解析并写入已配置的笔记库；保存成功后返回实际笔记路径，不再询问是否保存。快速摘要、批判分析和公式提取保留你要求的阅读深度，也默认保存相应笔记。明确说“只在聊天里回答”“不要保存”或指定其他输出位置时，以你的要求为准。论文身份不明确或保存路径配置缺失时，只补问具体缺项；作为其他任务引用的链接不会自动触发阅读。
单篇精读，锐评放最前。 笔记标题后先给完整锐评，再展开元信息、摘要、方法和实验；聊天答复也先给判断。锐评覆盖真正的新意、最强证据、关键缺口或适用边界，以及值不值得读和复现。评价有来源，不为尖锐编造缺陷；快速摘要、公式提取或明确“只总结、不评价”仍按你的要求执行。
研究方向由你设置。 默认关注大模型 RL、RL infra、世界模型 / JEPA、灵巧手与物理仿真；可以改成你自己的方向。推荐会结合历史去重，相关论文不足时不凑数。“必读”继续生成完整笔记，已有笔记会匹配并链接。
中英文跟随你的提问。 Recommend papers from the past week 会生成英文推荐和笔记；也可以明确说“用英文输出”或 “write in Chinese”。切换语言不会重命名已有目录和笔记。语言说明
需要一个能读写文件、执行命令和联网的 Agent，以及 Python 3.10+、Git、curl。精读 PDF 需要 Poppler；Obsidian、Zotero 按需使用。环境准备
git clone https://github.com/huangkiki/dailypaper-skills.git
cd dailypaper-skills
python3 install.py --agent codex把 codex 换成你使用的 Agent：claude、cursor、copilot、gemini、opencode 或 openclaw。Windows 可将 python3 换成 py -3。安装器会一起复制七个技能及共享依赖。
先创建个人配置，已有配置不会被覆盖：
python3 skills/_shared/user_config.py --init刷新或重启 Agent 会话，然后在对话中输入，替换成自己的目录和方向：
帮我配置 dailypaper-skills，使用跨 Agent 的共享配置。
把 Markdown 保存到 /path/to/my-research-notes。
我关注 robot learning、VLA、世界模型和物理仿真。
每天最多推荐 10 篇。
默认无需额外 API key。 筛选、点评和精读使用当前 Agent 的模型额度。输出目录可以是普通文件夹，也可以是你指定的 Obsidian 库。
今日论文推荐
Agent 会完成筛选、点评和重点论文笔记，并告诉你产物位置。想从一篇论文试起，直接发送 arXiv 链接或 读一下这篇论文 <链接或 PDF 路径>，读完会自动保存笔记。
升级、多 Agent 安装、自定义目录和排错见 使用指南。
日常用 daily-papers 追新论文，用 paper-reader 读指定论文。抓取、点评和笔记三个阶段会自动衔接，需要补跑时也能单独调用。
| Skill | 负责什么 |
|---|---|
daily-papers |
一句话启动完整每日论文流程 |
paper-reader |
arXiv 链接或阅读请求直接读并保存；支持精读、快速摘要、批判分析、本地 PDF、Zotero |
daily-papers-fetch |
从 HuggingFace Daily / Trending 与 arXiv 抓取、筛选、富化 |
daily-papers-review |
生成锐评、阅读优先级和推荐页 |
daily-papers-notes |
重点笔记、概念补充、链接回填 |
generate-mocs |
更新论文和概念的目录页 |
github-trending |
开源项目日榜 / 周榜 / 月榜，以及仿真主题检索 |
我也会搭配 Zotero AI Sidebar：用这套 skills 筛选和积累笔记，在 Zotero 里打开 PDF 时，用 Sidebar 即时问答、点译和追问。
必须用 Obsidian 吗？ 不需要，指定一个本地 Markdown 输出目录即可。Zotero 也只在读取自己的文献库时需要。
会每天自动运行、自动上传笔记吗？ 默认由你发起，安装不会创建定时任务；阅读请求默认保存到本地笔记库，Git 自动提交、推送的配置默认关闭。Git 同步遵循有效配置和你已有的长期或当次授权，已有授权不重复询问。定时运行用宿主或系统调度。
这些 Agent 都能完整跑通吗？ 安装器提供多个目标，但完整流程需要文件、命令和网络能力。安装与脚本测试通过，不代表所有客户端都完成了端到端实测。兼容与验证范围
能换论文筛选方式吗？ 默认 agent 使用当前 Agent 评分，也可选 keyword 关键词筛选或 jev 专用 API；只有 Jev 需要额外的 TYPESAFE_API_KEY。配置与旧版本迁移
⚡ 可选 Jev：历史评分费用与耗时对照
2026-10-05 的一次对照中，同一批 30 篇候选、两组均选 10 篇：GPT-6 Astra 评分约 $0.109264 / 10.35 秒，Jev 1.13.0 约 $0.000576408 / 0.52 秒，入选重合 9/10。按当时标准 API 标价折算，评分费用降低 99.47%，调用约快 20 倍。
这是计入主模型缓存的单次评分环节测量，不代表整个阅读流程的费用或账户实际账单；重合率也不等于人工质量评价。原始证据与复现方法
python3 -m pip install -r web-viewer/requirements.txt
python3 -m unittest discover -s tests -v欢迎分享用法、适配反馈，或提交 Issue / PR。反馈问题时请附 Agent 与系统版本、失败阶段，以及去除敏感信息的日志。
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