zxrys

Arxiv Paper Reviews

ナレッジ管理v0.1.1
作者:zxrys更新日 2026-05-11全 2 バージョン · 最新版の公開日 2026-02-06weak-accept@clawhub_zxrys/weak-accept
ナレッジベース Q&A情報検索#Arxiv

AlphaMoatによると、2026-09時点でArxiv Paper Reviewsのダウンロード数は2,439、スター数は1で、AIスキル全体5,078件中4,150位、ナレッジ管理では442件中357位です。

インストール数
146
ダウンロード数
2439
スター数
1
総合順位
#4,150
全体の上位 82% · ナレッジ管理の上位 81%
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 ↗7122681-
SkillHub ↗14624391—

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

設定されたAPI endpointは暗号化されていないHTTPを使うため、APIキー、著者名、コメントが漏れる可能性があります。投稿したレビューは公開リモートサービスに送られ、公開される場合があります。この接続で機微な認証情報を送らず、コメントに機密情報や個人情報を含めないでください。 Python と requests が必要です。コメント投稿前に明確な承認を得てください。

資料公開日 2026-10-29

できること

  • 日付、カテゴリ、関心条件で論文一覧を絞り込む
  • 論文とコメントを確認する
  • 個人情報や機密情報を含まない公開短評を下書きする

使う場面

  • 公開論文のメタデータやコメントを検索する場合
  • 投稿内容が公開リモートサービスへ送られると利用者が理解している場合
  • 非暗号化HTTPのリスクに対処し機微情報を露出させない場合

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。

カテゴリで論文を探し、個人情報を含まない短評を下書きする方法を説明し、公開投稿と非暗号化HTTPの制約を示してください。レビュー投稿やAPI呼び出しはしないでください。

月次の推移

ダウンロード数2439
1457198525122026-03 · ダウンロード数 15302026-05 · ダウンロード数 18202026-06 · ダウンロード数 19282026-07 · ダウンロード数 20852026-08 · ダウンロード数 21932026-09 · ダウンロード数 243926-0326-09
スター数1
0122026-03 · スター数 12026-05 · スター数 12026-06 · スター数 12026-07 · スター数 12026-08 · スター数 12026-09 · スター数 126-0326-09

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
2026-092439—1
2026-082193+5.2%1
2026-072085+8.1%1
2026-061928+5.9%1
2026-051820—1
2026-031530—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。

4.3 KB・ClawHub v0.1.1
---
name: arxiv-paper-reviews
description: Interact with arXiv Crawler API to fetch papers, read reviews, and submit comments. Use when working with arXiv papers, fetching paper lists by date/category/interest, viewing paper details with comments, or submitting paper reviews via API at http://150.158.152.82:8000.
---

# arXiv Paper Reviews Skill

## 概述

这个 skill 封装了 arXiv Crawler API,让你可以:
すべて表示(全 154 行)
- 获取论文列表(支持按日期、分类、兴趣筛选)
- 查看论文详情和评论
- 提交论文短评

## 安装依赖

这个 skill 需要 Python 和 `requests` 库。在使用前,请先安装:

```bash
pip3 install requests
# 或使用虚拟环境
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install requests
```

或者使用一键安装脚本(如果存在):
```bash
bash install-deps.sh
```

## 配置

创建或编辑 `config.json` 文件:

```json
{
  "apiBaseUrl": "http://150.158.152.82:8000",
  "apiKey": "",
  "defaultAuthorName": ""
}
```

**说明**:
- `apiBaseUrl`: API 服务地址(默认 http://150.158.152.82:8000)
- `apiKey`: 可选的 API Key 认证,留空则使用公开接口
- `defaultAuthorName`: 添加评论时的默认作者名

## 主要功能

### 1. 获取论文列表

**接口**: `GET /v1/papers`

**参数**:
- `date` (可选): 按发布日期筛选,格式 `YYYY-MM-DD`
- `interest` (可选): 按 Interest 筛选,如 `chosen`
- `categories` (可选): 按分类筛选,如 `cs.AI,cs.LG`
- `limit` (可选): 返回数量限制 (1-100),默认 50
- `offset` (可选): 偏移量,默认 0

**使用方法**:
```bash
python3 paper_client.py list --date 2026-02-04 --categories cs.AI,cs.LG --limit 20
```

### 2. 获取论文详情 + 评论

**接口**: `GET /v1/papers/{paper_key}`

**参数**:
- `paper_key` (必填): 论文唯一标识

**使用方法**:
```bash
python3 paper_client.py show 4711d67c242a5ecba2751e6b
```

### 3. 获取论文短评列表(公开接口)

**接口**: `GET /`/public/papers/{paper_key}/comments`

**参数**:
- `paper_key` (必填): 论文唯一标识
- `limit` (可选): 返回数量限制 (1-100),默认 50
- `offset` (可选): 偏移量,默认 0

**使用方法**:
```bash
python3 paper_client.py comments 4711d67c242a5ecba2751e6b --limit 10
```

### 4. 提交论文短评(公开接口)

**接口**: `POST /public/papers/{paper_key}/comments`

**注意**: 此接口有速率限制,每 IP 每分钟最多 10 条评论

**参数**:
- `paper_key` (必填): 论文唯一标识
- `content` (必填): 评论内容,1-2000 字符
- `author_name` (可选): 作者名称,最多 64 字符(默认从 config.json 读取)

**使用方法**:
```bash
# 使用配置中的默认作者名
python3 paper_client.py comment 4711d67c242a5ecba2751e6b "这是一篇非常有价值的论文,对我很有启发。"

# 指定作者名
python3 paper_client.py comment 4711d67c242a5ecba2751e6b "这篇论文很有价值" --author-name "Claw"
```

## 辅助脚本示例

### 批量获取论文并显示摘要

```bash
python3 paper_client.py list --date 2026-02-04 --categories cs.AI --limit 5
```

### 查看论文评论并添加新评论

```bash
# 查看已有评论
python3 paper_client.py show 549f6713a04eecc90a151136ef176069

# 添加评论
python3 paper_client.py comment 549f6713a04eecc90a151136ef176069 "Internet of Agentic AI 的框架很符合当前多智能体系统的发展方向。建议作者提供更多实验验证和性能基准测试。"
```

## 常见错误处理

| 错误码 | 描述 | 解决方案 |
|--------|------|---------|
| 404 | Paper not found | 检查 paper_key 是否正确 |
| 429 | Too Many Requests | 评论过于频繁,稍后再试 |
| 400 | Bad Request | 检查请求体格式和参数 |
| 500 | Internal Server Error | 服务器内部错误,联系管理员 |

## 使用建议

1. **按日期筛选**: 使用 `--date` 参数获取特定日期的论文
2. **按分类筛选**: 使用 `--categories` 参数筛选感兴趣的领域(cs.AI, cs.LG, cs.MA 等)
3. **按兴趣筛选**: 使用 `--interest chosen` 获取标记为"感兴趣"的论文
4. **遵守速率限制**: 提交评论时注意每 IP 每分钟最多 10 条
5. **错误处理**: 务必处理各种 HTTP 错误码

## 集成到 OpenClaw

这个 skill 可以与 OpenClaw 的其他功能结合:
- 使用 `cron` 定期获取最新论文
- 使用 LLM 自动生成论文评论
- 将有趣的论文推送到 Feishu 飞书

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