AlphaMoatによると、2026-09時点でResearchMonitorのダウンロード数は3,183、スター数は1で、AIスキル全体5,078件中3,586位、専門分野では465件中294位です。

インストール数

288

ダウンロード数

3183

スター数

総合順位

#3,586

全体の上位 71% · 専門分野の上位 64%

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 ↗	96	2920	1	-
SkillHub ↗	288	3183	1	—

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

ワークフロー：research_config.json からトピックと last_checked を読み込む（なければ尋ねて --add-topic で保存）；1 日 1 回チェックし、当日済みなら何もしない；search_web でトピックごとに新論文、開催予定の会議、新刊ジャーナル号を検索（arXiv、IEEE Xplore、Google Scholar など）；--check-seen で既視の項目を除外；重要な新着がなければユーザーを煩わせない；新着があればタイトル・出典 URL・一文の要約を含む簡潔なレポートを作成し、--mark-seen と --update-date で記録更新。スクリプトはトピック追加・一覧、確認日付、既読管理に対応します。

資料公開日 2026-10-27

できること

設定した研究トピックで新しい論文や会議を定期検索する
既視の項目を除外して重複報告を防ぐ
タイトル・出典・一文要約付きの簡潔なレポートを作る

使う場面

研究分野の新しい成果を追い続けたいとき
重要な会議やジャーナル更新を見逃したくないとき
「新着があるときだけ教えて」型の毎日ブリーフィングが欲しいとき

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。

研究トピックを追加して：diffusion models。

今日、読む価値のある新しい論文はある？

設定済みの研究トピックをすべて一覧表示して。

月次の推移

ダウンロード数3183

スター数1

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
2026-09	3183	—	1
2026-08	2867	+2.6%	1
2026-07	2794	+4.8%	1
2026-06	2665	+2.5%	1
2026-05	2599	—	1
2026-03	2296	—	1

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。

2.5 KB・ClawHub v0.1.2

---
name: ResearchMonitor
description: Monitors research topics for new papers, conferences, and journals.
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# ResearchMonitor

This skill helps you keep the user updated on their specific research field.

## Workflow

すべて表示(全 51 行)


1.  **Check Configuration**:
    -   Read `research_config.json` in this directory to find the user's research topics and last checked date.
    -   If the file doesn't exist or topics are empty, ask the user what research topics they are interested in and save them using `scripts/daily_briefing.py --add-topic "topic"`.

2.  **Daily Check**:
    -   Get the current date.
    -   Compare with `last_checked` in `research_config.json`.
    -   If already checked today, do nothing unless explicitly asked.

3.  **Perform Search**:
    -   For each topic, use `search_web` to look for:
        -   "new research papers [topic] [current month/year]"
        -   "upcoming conferences [topic] [current year]"
        -   "new journal issues [topic] [current month/year]"
        -   Check specialized platforms like arXiv, IEEE Xplore, Google Scholar (via web search), or X (Twitter) if relevant.

4.  **Filter & Analyze**:
    -   For each potential item found, use `scripts/daily_briefing.py --check-seen "URL or Unique Title"`.
    -   If it returns "true", SKIP IT.
    -   Compare found items with what might have been seen yesterday (this requires some memory or just checking if the publication date is very recent, e.g., last 24-48 hours).
    -   **CRITICAL**: If there is *nothing significantly new* (no new major papers, no new conference announcements), **DO NOT BOTHER THE USER**.

5.  **Report**:
    -   If new items are found, compile a brief markdown report.
    -   Include:
        -   **Title**: News/Paper Title
        -   **Source**: URL/Journal Name
        -   **Summary**: 1-sentence summary of why it's relevant.
    -   Present this to the user.
    -   Mark the items as seen using `scripts/daily_briefing.py --mark-seen "URL or Unique Title"`.
    -   Update the `last_checked` date using `scripts/daily_briefing.py --update-date`.

## Scripts

-   `python scripts/daily_briefing.py --add-topic "topic"`: Adds a new research topic.
-   `python scripts/daily_briefing.py --list-topics`: Lists current topics.
-   `python scripts/daily_briefing.py --update-date`: Updates the last checked timestamp to now.
-   `python scripts/daily_briefing.py --check-seen "ID"`: Checks if an item ID (URL/Title) is already in memory.
-   `python scripts/daily_briefing.py --mark-seen "ID"`: Marks an item ID as seen.