vixuowis

Academic Survey Self Improve

専門分野v1.0.0
作者:vixuowis更新日 2026-05-11academic-survey-self-improve@clawhub_vixuowis/academic-survey-self-improve
学術研究#Arxiv#Survey#Generation#Quality Control

AlphaMoatによると、2026-09時点でAcademic Survey Self Improveのダウンロード数は1,348、スター数は0で、AIスキル全体5,078件中4,868位、専門分野では465件中445位です。

インストール数
230
ダウンロード数
1348
スター数
-
総合順位
#4,868
全体の上位 96% · 専門分野の上位 96%
プラットフォームインストール数ダウンロード数スター数コメント
ClawHub ↗291029--
SkillHub ↗2301348-—

プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。

このスキルでできること

研究テーマや最近の arXiv 論文から、テーマ選定、新規性確認、品質評価、反復改善を含む学術レビュー草稿を生成し、LaTeX/PDF を出力します。自動スコアや引用チェックは、論旨や参考文献の正しさを保証しません。論文・主張・生成内容を人が確認し、ファイルの確認やコンパイルは隔離環境で行ってください。

資料公開日 2026-10-27

できること

  • 研究テーマや最近の論文からレビュー草稿を作る
  • arXiv 文献を整理し LaTeX のレビュー内容を改善する

使う場面

  • 文献レビューの初稿をすばやく作成するとき
  • テーマの重複、構成、参考文献を確認するとき

プロンプト例

スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。

この研究テーマの最近の論文を集め、人が確認するためのレビュー草稿を作って。

月次の推移

ダウンロード数1348
40691214182026-03 · ダウンロード数 4762026-05 · ダウンロード数 7902026-07 · ダウンロード数 10102026-08 · ダウンロード数 10872026-09 · ダウンロード数 134826-0326-09
スター数-
0112026-03 · スター数 -2026-05 · スター数 -2026-07 · スター数 -2026-08 · スター数 -2026-09 · スター数 -26-0326-09

2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。

月ダウンロード数前月比スター数
2026-091348—-
2026-081087+7.6%-
2026-071010—-
2026-05790—-
2026-03476—-

SKILL.md 原文

作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。

5.5 KB・ClawHub v1.0.0
---
name: academic-survey-generator
version: 3.0.0
description: 高质量学术综述自动生成器。支持 arXiv 实时搜索、新颖性检测、质量控制循环、自动优化。每小时生成 10+ 页高质量综述。
tags: [research, survey, generation, arxiv, quality-control, automation]
author: Redigg AI
license: MIT
---

# Academic Survey Generator v3.0
すべて表示(全 226 行)

**高质量学术综述自动生成器** - 从 arXiv 实时搜索到完整 PDF,全自动完成。

## ✨ 核心特性

### 1. arXiv 实时搜索 🔍
- 搜索多个 AI 方向最新论文
- 过去 7 天内发表
- 自动获取 50-100 篇论文
- 提取论文元数据(标题、作者、摘要)

### 2. 智能主题识别 💡
- 关键词频率分析
- 自动生成候选主题
- 新颖性评分(0-10)
- 撞车检测(避免与现有 survey 重复)

### 3. 高质量内容生成 📝
- 9 章节完整结构
- 详细的方法论分析
- 对比表格
- 分类图表(TikZ)
- 50+ 真实 arXiv 引用

### 4. 质量控制循环 ✅
- 自动质量评分(10 分制)
- 页数检查(≥10 页)
- 引用检查(≥50 篇)
- 章节完整性检查
- 迭代优化(最多 3 次)

### 5. 自动优化 🚀
- 扩展章节内容
- 增加技术细节
- 添加数学公式
- 增强学术写作

## 🚀 快速开始

### 基础生成
```bash
cd ~/.openclaw/workspace/skills/academic-survey-self-improve
python3 main.py generate "Graph Neural Networks"
```

### arXiv 实时搜索生成
```bash
python3 main.py generate "graph neural networks" --from-arxiv
```

### 智能主题选择
```bash
python3 main.py generate --smart
```

### 完全自动化(推荐)
```bash
python3 main.py generate --auto
```

### 高质量生成(带质量控制)
```bash
python3 main.py generate --quality
```

## 📊 质量标准

| 指标 | 标准 | 说明 |
|------|------|------|
| 页数 | ≥10 页 | 确保内容充分 |
| 引用 | ≥50 篇 | 真实 arXiv 论文 |
| 章节完整性 | 9 章节 | 完整结构 |
| 质量分数 | ≥7.0/10 | 自动评分 |
| 新颖性 | ≥6/10 | 避免撞车 |

## 📁 文件结构

```
academic-survey-generator/
├── SKILL.md                    # 技能文档
├── main.py                     # 主入口
├── quality_generator.py        # 高质量生成器 ⭐
├── fully_automated_generator.py # 完全自动化生成器
├── smart_generator.py          # 智能主题选择
├── arxiv_generator.py          # arXiv 搜索生成
├── generator.py                # 基础生成器
├── evaluator.py                # 质量评估
├── improver.py                 # 内容改进
└── output/                     # 输出目录
    ├── *.tex                   # LaTeX 源文件
    ├── *.pdf                   # 编译后的 PDF
    └── topic_history.json      # 主题历史(防撞车)
```

## 🎯 使用场景

### 1. 每小时自动生成
配置 cron 任务,每小时自动生成一篇新颖的综述。

```json
{
  "id": "hourly-quality-survey",
  "schedule": {"kind": "every", "everyMs": 3600000},
  "payload": {
    "message": "python3 main.py generate --quality"
  }
}
```

### 2. 快速调研
输入研究主题,快速获得最新文献综述。

### 3. 教学演示
展示学术写作规范和综述结构。

### 4. 文献管理
自动整理最新 arXiv 论文。

## 📈 质量控制流程

```
搜索 arXiv (8分钟)
    ↓
识别主题 (10分钟)
    ↓
撞车检测 (10分钟)
    ↓
生成初稿 (20分钟)
    ↓
质量检查 (15分钟) ──→ 不达标 ──→ 优化迭代
    ↓                               ↓
    └───────────────────────────────┘
    ↓
达标准
    ↓
编译 PDF (7分钟)
    ↓
发送报告
```

## 🔧 配置选项

### main.py 参数

| 参数 | 说明 |
|------|------|
| `generate <topic>` | 基础生成 |
| `--from-arxiv` | 从 arXiv 搜索生成 |
| `--smart` | 智能选择最热门主题 |
| `--auto` | 完全自动化(搜索+识别+检测+生成) |
| `--quality` | 高质量生成(带质量控制循环) |
| `--output <dir>` | 指定输出目录 |

## 📝 输出示例

### 生成报告
```
主题: Code for Language
新颖性: 8/10 ⭐
质量分数: 7.1/10 ✅
页数: 9 页 ✅
引用: 40 篇 ✅
```

### 章节结构
1. **Introduction** - 背景、动机、贡献
2. **Background** - 历史发展、关键概念、技术基础
3. **Taxonomy** - 分类框架、关系分析
4. **Methodologies** - 方法详解、对比分析
5. **Applications** - 应用场景、领域适配
6. **Experiments** - 实验设置、基准、结果
7. **Challenges** - 挑战与问题
8. **Future Directions** - 未来研究方向
9. **Conclusion** - 总结

## 🆕 更新日志

### v3.0.0 (2026-03-09)
- ✨ 新增 `quality_generator.py` 高质量生成器
- ✨ 新增质量控制循环(自动评分、迭代优化)
- ✨ 提高质量标准:10+ 页、50+ 引用
- ✨ 新增 `--quality` 参数
- 🐛 修复 Python 3.6 兼容性问题
- 📝 完善 SKILL.md 文档

### v2.0.0 (2026-03-09)
- ✨ 新增 `fully_automated_generator.py` 完全自动化生成
- ✨ 新增新颖性检测和撞车避免
- ✨ 新增主题历史记录
- ✨ 新增 `--auto` 参数

### v1.0.0 (2026-03-07)
- 🎉 初始版本
- ✨ 基础综述生成功能
- ✨ arXiv 搜索集成

## 📦 依赖

- Python 3.6+
- LaTeX (pdflatex)
- TikZ (图表生成)
- arXiv API (论文搜索)

## 📄 License

MIT License

## 👤 Author

Redigg AI Research

## 🔗 Links

- GitHub: https://github.com/redigg/redigg-workspace
- ClawHub: https://clawhub.ai
- OpenClaw: https://openclaw.ai

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