据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,Arxiv Paper Reviews 累计下载 2,439 次、获 1 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 4,150 位,在「知识管理」分类(442 个)中排名第 357 位。
| 平台 | 累计安装 | 累计下载 | 星标 | 评论 |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 71 | 2,268 | 1 | - |
| SkillHub ↗ | 146 | 2,439 | 1 | — |
各平台的计数口径不同,统计时间不一致。
配置的 API endpoint 使用未加密 HTTP,API key、作者名和评论可能暴露;提交的评论会发送到远程公开服务,并可能成为公开内容。不要通过该连接提交敏感凭据,也不要在评论中包含机密或个人信息。 需要 Python 和 requests;发表任何评论前须取得明确授权。
资料发布于 2026-10-29
以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。
2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。
| 月份 | 累计下载 | 环比 | 星标 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 2,439 | — | 1 |
| 2026-08 | 2,193 | +5.2% | 1 |
| 2026-07 | 2,085 | +8.1% | 1 |
| 2026-06 | 1,928 | +5.9% | 1 |
| 2026-05 | 1,820 | — | 1 |
| 2026-03 | 1,530 | — | 1 |
以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 2026-10-23。
--- 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:
- 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
把长文本、文档与网页内容压缩成要点和关键词的摘要工具。
通过 IMA OpenAPI 管理笔记与知识库内容。
规定如何为网页请求选择合适工具的必读指引。
调用百度 AI 搜索接口做网页检索的技能。
用 uvx 直接调用 markitdown,把各类文件转成 Markdown。
面向 OpenClaw 的默认网页搜索,实时检索多个引擎。
用 DuckDuckGo 接口做网页、新闻、图片与视频检索的技能。
检索并发现可用 OpenClaw 技能的技能。
数据月份:2026-09 · 下载/星标/安装数聚合自公开技能注册库(ClawHub、SkillHub),按月更新。口径说明见数据方法。