據 AlphaMoat 統計,截至 2026-09,Academic Survey Self Improve 累計下載 1,348 次、獲 0 個星標,在全部 5,078 個 AI 技能中排名第 4,868 位,在「專業領域」分類(465 個)中排名第 445 位。
| 平台 | 累計安裝 | 累計下載 | 星標 | 評論 |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 29 | 1029 | - | - |
| SkillHub ↗ | 230 | 1348 | - | — |
各平台的計數口徑不同,統計時間不一致。
根據研究主題或近期 arXiv 論文生成學術綜述草稿,涵蓋主題選擇、新穎性檢查、質量評估、迭代最佳化以及 LaTeX/PDF 輸出。自動評分和引用檢查只能作為輔助,不能證明論述或引用正確;請人工核對文獻、事實和生成內容,並在隔離環境中審閱與編譯檔案。
資料釋出於 2026-10-27
以下是根據技能文件生成的示例,不代表實際執行結果。
2026-09 起統計方法調整:同名技能按作者分別統計,並覆蓋全部技能。圖中虛線為調整前的月份,與之後的資料不直接比較,也不計算跨越調整的增長。
| 月份 | 累計下載 | 環比 | 星標 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 1348 | — | - |
| 2026-08 | 1087 | +7.6% | - |
| 2026-07 | 1010 | — | - |
| 2026-05 | 790 | — | - |
| 2026-03 | 476 | — | - |
以下是作者釋出的原始檔案,按純文字顯示,本站未做修改或稽核;其中的連結不可點選,命令請核實後再執行。抓取於 2026-10-23。
--- 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
**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基於 AkShare 庫取 A 股行情、財務與板塊資料的資料介面技能。
用自然語言查詢東方財富的金融資料,結果落成 Excel 與 Markdown 表格。
協助整理中國專利相關材料、檢索問題和技術說明草稿。
金融資料查詢技能:基於 westock 命令列工具查詢市場結構化資料。
以 Yahoo Finance 資料取報價與基本面,並生成帶技術指標圖表的本地行情分析技能。
按價值投資框架做 A 股與港股估值分析的技能。
查詢 A 股行情、分析分時成交量並管理持倉的指令碼。
盯住自選股的行情與技術指標,觸發條件時按級別推送預警訊息。
資料月份:2026-09 · 下載/星標/安裝數聚合自公開技能註冊庫(ClawHub、SkillHub),按月更新。口徑說明見資料方法。