自动聚合 arXiv/HuggingFace 最新 AI 论文，定时推送到飞书/Slack/Discord，帮助研究者高效追踪前沿动态。
说明：
## 核心功能
**daily-paper-digest** 是一款面向 AI 研究者的自动化论文聚合工具，核心功能包括：
– **双源聚合**：同时抓取 arXiv 官方 API 和 HuggingFace Papers 页面的最新论文
– **智能过滤**：支持按学科分类（cs.AI、cs.CL、cs.CV 等）和关键词筛选
– **格式化输出**：生成结构化报告，含标题、作者、摘要、点赞数、PDF 直链
– **多端推送**：适配飞书、Slack、Discord 等主流协作平台
## 显著优点
1. **开箱即用**：提供预置配置文件，涵盖 AI 核心领域分类
2. **低代码扩展**：基于 Python 标准工具链（requests/BeautifulSoup/feedparser），二次开发门槛低
3. **调度友好**：原生支持 Cron 表达式定时触发，适配 OpenClaw 自动化工作流
4. **输出美观**：终端风格排版，信息层级清晰，适合直接粘贴分享
## 潜在局限
– **无持久化存储**：依赖每次运行时重新抓取，不支持历史检索或增量更新
– **配置静态化**：过滤规则需手动修改 JSON 文件，不支持运行时交互调整
– **HuggingFace 依赖页面解析**：若页面结构调整可能导致爬取失效
– **摘要截断处理**：长摘要未做智能压缩，部分场景可读性受限
## 适合人群
– AI 实验室/研究组的日常文献管理员
– 需要向团队定期同步前沿进展的技术负责人
– 个人研究者希望减少手动刷 arXiv 的时间成本
## 常规风险提示
| 风险类型 | 说明 |
|———|——|
| 网络稳定性 | arXiv API 偶有速率限制，高频调用需控制间隔 |
| 内容合规 | 自动抓取摘要需遵守源站 ToS，商用场景建议确认授权 |
| 信息时效 | 依赖源站更新节奏，非实时推送 |
## 技术栈评估
| 维度 | 评分 | 说明 |
|—–|——|——|
| 可维护性 | ★★★★☆ | 代码结构清晰，模块化设计 |
| 扩展性 | ★★★★☆ | 新增数据源需自行实现 fetcher |
| 部署复杂度 | ★★☆☆ | 纯 Python，无特殊基础设施依赖 |
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*综合评估：该 skill 定位精准，实现轻量，是研究团队自动化文献管理的实用工具，建议结合实际需求评估是否需要追加数据持久化和交互配置能力。*
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