jennyee1 Paper Watch（论文追踪）Skill
什么时候使用
当用户提出以下需求时使用此 Skill：
- "最近有什么新论文？"
- "帮我追踪 LLM Agent / RAG / multi-agent 领域的新进展"
- "今天有新论文推荐吗？"
前置条件
- Python 环境，且已安装依赖：
pip install -r requirements.txt memory/USER.md中已记录研究方向（可选，也支持手动指定关键词）
操作指南
1. 抓取近期论文
从用户研究方向自动读取关键词：
python skills/paper_watch/scripts/fetch_papers.py
手动指定关键词和时间范围：
python skills/paper_watch/scripts/fetch_papers.py --topics "LLM Agent,RAG,multi-agent collaboration" --days 3
参数说明：
--topics: 逗号分隔的搜索关键词（不指定则从memory/USER.md读取）--days: 最近 N 天（默认 7）--max-results: 每个关键词最多返回结果数（默认 5）
输出保存到 data/paper_watch/YYYY-MM-DD.json。
2. 查看今日摘要
如果今天已经运行过抓取，直接读取今日 JSON：
python skills/paper_watch/scripts/fetch_papers.py --action summary
3. LLM 筛选推荐
抓取结果中的论文数量可能很多。请根据 memory/USER.md 中的研究方向，筛选 Top 5 最相关论文，并生成推荐摘要：
- 标题 + 一句话概括
- 与用户研究方向的关联度（高/中/低）
- "要深入分析这篇论文吗？" → 引导至
/paper-analysisWorkflow
定时运行（可选）
可通过 Windows Task Scheduler 配置每日自动抓取：
任务名: ScholarMind-PaperWatch
程序: python
参数: skills/paper_watch/scripts/fetch_papers.py
工作目录: E:\Materials\AntiG\AcademicAgent
触发器: 每日 08:00
输出格式
- 以表格形式展示推荐论文（标题、作者、发表日期、相关度）
- 每篇论文附带 arXiv 链接
- 如果用户感兴趣，建议下一步使用
/paper-analysis深入分析