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What it solves

本项目提供了一套 Claude Code 的自定义技能，用于自动化追踪、筛选与摘要学术论文的繁琐过程。它消除了手动浏览 arXiv 和 HuggingFace 等多个来源以寻找相关研究的必要性，同时自动在 Obsidian 中创建结构化笔记。

How it works

该系统作为一个与外部来源和本地工具集成的 Claude Code 技能流水线运行：

1. Discovery: 从 HuggingFace Daily、Trending 和 arXiv API 获取候选论文，并根据用户定义的关键词进行评分，以过滤掉无关内容。
2. Curation: Claude 分析筛选后的列表，并将论文分类为“必须阅读”、“值得关注”或“可以跳过”。
3. Synthesis: 对于“必须阅读”的论文，它会生成涵盖方法、实验、公式和限制的结构化笔记，并将其作为 Markdown 格式文件保存到 Obsidian vault 中。
4. Integration: 社群支持 Zotero，可以搜索现有库、按类别阅读或批量处理论文。
5. Visualization: 提供一个基于 FastAPI 的轻量级 Web 视图器，用于在浏览器中浏览生成的推荐和笔记。

Who it’s for

研究人员、学生和 AI 从业者，使用 Claude Code 和 Obsidian 管理文献综述过程，并希望自动化每日论文筛选和知识管理。

Highlights

• Automated Pipeline: 一个命令（例如：“Today's paper recommendations”）即可触发完整的获取-审查-笔记流程。
• Obsidian Native: 在 Obsidian 中自动维护概念库、双向链接笔记和目录页面 (MOCs)。
• Zotero Support: 能够直接从 Zotero 分类中读取论文，或通过标题进行搜索。
• GitHub Trending Integration: 追踪 GitHub 上快速增长的开源项目，并根据研究相关性进行标签化。
• Structured Note Generation: 从 arXiv HTML、项目页面和 PDF 中提取关键信息，包括图像处理。