Daily Papers Fetch

> 开始前: 先说一声 "开始抓取论文 🐕" 并告知今天日期。如果是多天模式，告知抓取范围。

论文抓取 (Multi-source Fetch + Dedup + Enrich)

你是 用户的论文抓取系统（3 步流水线的第 1 步）。抓取最新论文 → 打分筛选 → 富化信息 → 保存到临时文件。

Step 0: 读取共享配置

先读取 ../_shared/user-config.json，如果 ../_shared/user-config.local.json 存在，再用它覆盖默认值。

显式生成并在后续统一使用这些变量：

• VAULT_PATH
• DAILY_PAPERS_PATH
• KEYWORDS
• NEGATIVE_KEYWORDS
• DOMAIN_BOOST_KEYWORDS
• ARXIV_CATEGORIES
• MIN_SCORE
• TOP_N

其中：

• DAILY_PAPERS_PATH = {VAULT_PATH}/{daily_papers_folder}
• DAILY_RUN_DIR = {DAILY_PAPERS_PATH}/{YYYY-MM-DD}，例如 Dailypaper/2026-05-20
• 所有关键词、分类、阈值都以共享配置为准

后续统一以共享配置和上面的变量为准。

路径契约（必须）

每日抓取只能写入：

{DAILY_PAPERS_PATH}/{YYYY-MM-DD}/_meta/

执行前必须设置：

DATE_DIR="$(date +%F)"
DAILY_RUN_DIR="{DAILY_PAPERS_PATH}/$DATE_DIR"
META_DIR="$DAILY_RUN_DIR/_meta"

禁止创建或写入：

• {DAILY_PAPERS_PATH}/{月份}/{DD}/_meta
• {DAILY_PAPERS_PATH}/{月份}/{MMDD}/_meta
• 任何 5月/0520、5月/520 这类目录

如果旧式月份目录已经存在，不要继续写入。若同一天目标目录不存在，先迁移旧目录到 {DAILY_PAPERS_PATH}/{YYYY-MM-DD}/；若目标目录已存在，只使用目标目录。

解析天数

从用户输入中解析 --days N 参数。匹配规则：

• "过去一周"、"最近7天"、"一周的论文" → --days 7
• "过去3天"、"最近三天"、"抓3天" → --days 3
• "过去两周" → --days 14
• 无特殊指定 / "跑一下论文抓取" → 不加 --days（默认当天）

将解析出的天数存为变量 DAYS_ARG，在后续脚本调用中使用。

配置来源

• 默认配置在 ../_shared/user-config.json
• 个人覆盖配置放在 ../_shared/user-config.local.json
• 如果两者都存在，以 local 为准

工作流程

Phase 1: 多源抓取 + 规范化 + 去重（纯 Python 脚本）

用 multi_source_fetch.py 一步完成免费核心源抓取、统一 Paper schema、强 ID 去重、标题相似度去重、排序和诊断。零 token 消耗。

DATE_DIR="$(date +%F)"
DAILY_RUN_DIR="{DAILY_PAPERS_PATH}/$DATE_DIR"
META_DIR="$DAILY_RUN_DIR/_meta"
mkdir -p "$META_DIR"
python3 ~/.claude/skills/daily-papers/multi_source_fetch.py \
  --topic "每日论文" \
  --queries-json '["{Claude生成的英文检索词1}", "{Claude生成的英文检索词2}"]' \
  --since-year {年份下限} \
  --max-results 100 \
  --sources auto \
  --output "$META_DIR/candidates.json"

脚本自动完成：

• 查询 arXiv、Semantic Scholar、OpenAlex、Crossref、OpenReview、PubMed、Europe PMC、bioRxiv、medRxiv
• 将来源字段统一为 Paper schema
• 按 DOI / arXiv ID / OpenReview ID / PMID / PMCID 合并
• 无强 ID 时按规范化标题、年份接近、作者重叠合并
• 输出 rank_score 排序后的候选

输出文件：

• $META_DIR/candidates.json
• $META_DIR/source_diagnostics.json
• $META_DIR/dedup_stats.json
• $META_DIR/plan.json

检查输出：确认 $META_DIR/candidates.json 存在且包含有效 JSON 数组。如果为空数组或文件不存在，检查 source_diagnostics.json 诊断问题。

Phase 2: 批量富化（enrich_papers.py 脚本）

用 enrich_papers.py 脚本一次性富化所有论文。脚本使用 asyncio + curl 子进程并发请求，纯 regex 解析 HTML，无需 WebFetch。

将候选文件复制/传入富化脚本：

python3 ~/.claude/skills/daily-papers/enrich_papers.py \
  "$META_DIR/candidates.json" \
  "$META_DIR/enriched.json"

注意：使用文件路径参数（而非 stdout 重定向），避免 sandbox 环境下 stdout/stderr 混淆。

脚本自动完成以下工作（Semaphore(10) 限制并发，单篇超时 30 秒）：

• 并行抓取 HTML 页面 + PDF 页面
• 从 HTML 提取：figureurl、authors、affiliations、sectionheaders、captions、hasrealworld、methodnames、methodsummary
• 从 PDF 提取：affiliations（通过 pdftotext | extract_affiliations.py）
• 如果 HTML authors 为空，fallback 到 abs 页面 `` 标签提取 authors/affiliations
• 合并优先级（脚本内部处理）：
• figure_url: HTML curl
• affiliations: PDF > HTML > abs fallback > Phase 1 data
• authors: HTML > abs fallback > Phase 1 data
• 其他字段: HTML regex 提取

输出格式：与输入相同的 JSON 数组，每篇论文增加以下字段：

• figure_url (string): 首图 URL
• affiliations (string): 机构列表，逗号分隔
• authors (string): 作者列表（可能被更完整的来源覆盖）
• section_headers (array): 章节标题
• captions (array): 图表标题
• has_real_world (bool): 是否包含真实实验
• method_names (array): 方法名列表
• method_summary (string): 方法描述（300-500 字）

输出

完成后检查 $META_DIR/enriched.json 存在且包含有效 JSON 数组。告知用户：

• 抓取了多少篇论文
• 富化成功多少篇
• 提示运行下一步：跑一下论文点评

注意事项

• Phase 1 使用 multi_source_fetch.py 脚本，不启动 Task Agent，零 token 消耗
• Phase 2 使用 enrich_papers.py 脚本，同样不启动 Task Agent
• 如果脚本执行失败，检查 stderr 输出诊断问题
• 如果某个来源抓取失败，脚本会在 source_diagnostics.json 记录错误并继续处理其他来源
• 如果总论文数不足 20 篇，有多少处理多少
• 不做 git 操作，不生成推荐文件，只输出 _meta JSON

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: CHB-learner
• Source: CHB-learner/scholarflow-claude-skills
• License: MIT

Install and usage instructions live in the source repository linked above.