auto-paper-collecter

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🆕 最新更新 · What's New

✨ v1.1 — 体验与智能双升级 · 2026-06-27

🎨 体验	移动端自适应布局 · 精修深色模式（优雅深灰卡片，非纯黑）· 刷新实时进度（生成摘要 12/20…）
🧠 更聪明	👍/👎 反馈学习（不喜欢的下次自动少推）· 最新 / 最早 / 来源排序 · 全部 / 未读 / 已读筛选
🛰️ 更多源	新增 HuggingFace 与 Papers with Code；GitHub 改为按 star 排序，只留高质量仓库
🔔 多渠道推送	微信（企业微信群机器人 / Server酱）· Telegram · Slack
⚡ 更快更稳	摘要并发提速、快速失败兜底；GitHub 用仓库描述、不做 AI 摘要（根治乱码）
🐳 一键部署	docker compose up -d，数据库持久化到 ./data
🤖 Skill 同步	以上抓取 / 推送相关改进已同步到 Agent Skill 版

2026-06-27 · 已上架 SkillHub 🎉

本 skill 现已登陆 SkillHub，可在平台上直接浏览 / 获取与安装。

2026-06-26 · Agent Skill 现可一键安装为 Claude Code 插件，并支持 Codex 🤖🔌

除了网页版，本仓库内置一个 Claude Code / Codex 通用的 Agent Skill —— 一句话 「运行我的文献雷达」 就能跑完整条流水线、产出当日文献摘要，纯 Python 标准库、零依赖、免 AI API key。 一行命令安装：/plugin marketplace add OvOhao/auto-paper-collecter → /plugin install auto-paper-collecter@auto-paper-collecter。 同时新增 AGENTS.md，让 Codex / OpenAI 等 agent 也能开箱即用。👉 详见下方 「🤖 Skill 版」。

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🌟 这是什么 · What is this

auto-paper-collecter 是一个轻量、自托管的学术文献自动聚合工具。

你只要告诉它你关心的几个关键词，它就会每天自动：

🛰️ 跨 arXiv / Crossref(含 IEEE·ACM)/ Semantic Scholar / GitHub / RSS 多源检索 🧠 用 LLM 做"联想式"扩展检索，不再只匹配字面关键词 🎯 用 LLM 把跨领域、不相关的论文过滤掉，只留计算机领域、真正切题的 ✍️ 为每篇生成中文摘要(一句话 TL;DR / 方法 / 核心贡献) 📊 分析领域热点、生成每周报告，还能邮件 / 浏览器推送

一个零构建的单页仪表盘，前后端同源，开箱即用。

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🎯 为什么做它 · Motivation

[!NOTE] 做科研最累的事情之一，是跟踪文献。 arXiv 每天上新成百上千篇，关键词搜索要么漏掉同义写法、要么被一堆跨领域结果淹没， 手动刷既费时又容易错过。

于是有了这个小工具 —— 把"每天读一遍最新文献"这件事自动化，并交给 LLM 做最脏最累的两件事：

1. 想得更全：C2Rust 也该搜到 C-to-Rust translation、migrating legacy C to Rust……
2. 筛得更准：把"医学里的 translation""金融里的 AI"这种同名跨领域噪声挡在门外。

让你打开页面，看到的就是一份干净、按时间排好、带摘要的当日文献流。🫧

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✨ 功能特性 · Features

	功能	说明
📰	今日文献流	多源聚合 + 按真实发表时间排序；无新文时智能回填；顶栏实时搜索
🧠	LLM 智能抓取	关键词联想扩展 + 计算机领域相关性过滤，召回更广、噪声更少
🔥	领域热点	LLM 聚合成主流子领域，统计近 7/30 天增量，Top 3 给出详细方向总结与对应论文
⭐	收藏与笔记	一键收藏、写笔记、复制 BibTeX
🗞️	每周报告	每周精选 + 分方向小结，自动归档
🔔	推送通知	浏览器通知 + 可选 SMTP 邮件摘要（定时发送）
🛰️	GitHub 实时源	顺带追踪与主题相关的最新代码仓库 / 论文实现
🌏	本地化	界面与摘要中文友好，时区可配

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🧩 工作原理 · How it works

flowchart LR
    A([🔑 你的关键词]) --> B{{🧠 LLM 联想扩展}}
    B --> S1[arXiv]
    B --> S2[Crossref]
    B --> S3[Semantic Scholar]
    B --> S4[GitHub]
    B --> S5[RSS]
    S1 --> M[🧹 跨源去重]
    S2 --> M
    S3 --> M
    S4 --> M
    S5 --> M
    M --> F{{🎯 LLM 相关性过滤}}
    F --> Z{{✍️ LLM 中文摘要}}
    Z --> DB[(🗄️ SQLite)]
    DB --> UI([📊 仪表盘 / 邮件 / 周报])

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🚀 快速开始 · Quick Start

# 1) 克隆并进入
git clone https://github.com/OvOhao/auto-paper-collecter.git
cd auto-paper-collecter

# 2) 建虚拟环境 & 装依赖
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate            # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

# 3) 配置（复制模板后编辑 .env，填入你的 AI 网关等）
cp .env.example .env

# 4) 起飞 🛫
python run.py

打开 http://localhost:8000 → 进入「订阅设置」填关键词 → 点「保存并拓取」即可。

🐳 或用 Docker 一键起飞：cp .env.example .env（可选）→ docker compose up -d，数据库会持久化到 ./data。

[!TIP] 关键词建议用英文（各源召回率更高）；界面与摘要是中文。首次抓取 + 摘要约需 1–3 分钟，后台进行，完成后页面自动出结果。

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🤖 Skill 版 · Use as an Agent Skill

除了网页版，本仓库还内置一个 Claude Code / Codex 通用的 Agent Skill（skills/auto-paper-collecter/ 目录）—— 直接对 AI 助手说一句"运行我的文献雷达"，它就会跑完整条流水线并产出当日文献摘要， 而且不需要任何 AI API key（跑这个 skill 的模型本身就是那个 LLM）。