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What it solves

本專案提供了一組 Claude Code 的自定義技能，用以自動化追蹤、篩選與摘要學術論文的繁瑣過程。它消除了手動瀏覽 arXiv 與 HuggingFace 等多個來源以尋找相關研究的必要性，同時自動在 Obsidian 中建立結構化筆記。

How it works

該系統運作方式為一組與外部來源與本地工具整合的 Claude Code 技能流水線：

1. Discovery: 從 HuggingFace Daily、Trending 與 arXiv API 獲取候選論文，並根據使用者定義的關鍵字進行評分，以篩選掉不相關的內容。
2. Curation: Claude 會分析篩選後的列表，並將論文分類為「必讀」、「值得關注」或「可以跳過」。
3. Synthesis: 對於「必讀」論文，它會生成涵蓋方法、實驗、公式與限制的結構化筆記，然後將其儲存為 Obsidian vault 中的 Markdown 檔案。
4. Integration: 它還可以選擇性地整合 Zotero，以搜尋現有圖書館、按類別閱讀或批次處理論文。
5. Visualization: 提供一個基於 FastAPI 的輕量級網頁檢視器，可在瀏覽器中瀏覽生成的推薦與筆記。

Who it’s for

研究人員、學生與 AI 從業者，使用 Claude Code 與 Obsidian 管理文獻回顧過程，並希望自動化每日論文篩選與知識管理。

Highlights

• Automated Pipeline: 一個指令（例如：「Today's paper recommendations」）即可觸發完整的獲取-檢閱-筆記流程。
• Obsidian Native: 自動在 Obsidian 中維護概念庫、雙向連結筆記與目錄頁面 (MOCs)。
• Zotero Support: 能夠直接從 Zotero 分類中讀取論文，或透過標題搜尋。
• GitHub Trending Integration: 追蹤 GitHub 上快速成長的開源專案，並根據研究相關性進行標籤化。
• Structured Note Generation: 從 arXiv HTML、專案頁面與 PDF 中提取關鍵資訊，包括影像處理。