agent-daily-paper（Agent 日报）

Agent Daily Paper

执行原则

• 首次使用必须先执行环境引导，再完成配置，再执行抓取与推送。
• 环境引导命令：python scripts/bootstrap_env.py --run-doctor
• taxonomy 本地知识库同步：python scripts/sync_arxiv_taxonomy.py --output data/arxiv_taxonomy.json
• push_time 必须按用户 timezone 的本地时间理解，不能按 UTC 理解。
• 如果用户要求定时推送，优先创建“精确到点”的 cron / 自动任务，而不是 15 分钟轮询。
• cron 表达式应直接由用户时间生成，例如：

- 12:00 + Asia/Shanghai -> 0 12 * * * (Asia/Shanghai) - 08:30 + Asia/Shanghai -> 30 8 * * * (Asia/Shanghai)

• 若用户使用 OpenClaw cron / automation，可优先采用以下执行模板：

- 在 /home/USER_HOME/.openclaw/workspace/agent-daily-paper 执行： - export PATH="/home/USER_HOME/miniconda3/bin:/home/USER_HOME/.nvm/versions/node/NODE_VERSION/bin:/usr/local/bin:/home/USER_HOME/.local/bin:/home/USER_HOME/.bun/bin:/usr/bin:/bin:/home/USER_HOME/.nvm/current/bin:/home/USER_HOME/.npm-global/bin:/home/USER_HOME/bin:/home/USER_HOME/.volta/bin:/home/USER_HOME/.asdf/shims:/home/USER_HOME/.fnm/current/bin:/home/USER_HOME/.local/share/pnpm" && conda run -n arxiv-digest-lab python scripts/run_digest.py --only-due-now --due-window-minutes 15 --emit-markdown - 其中 USER_HOME 与 NODE_VERSION 必须替换为当前机器的真实路径 - 若要补充投递配置，可使用： - delivery.mode: announce - delivery.channel: feishu - delivery.to: user:FEISHU_USER_ID - cron: 0 12 * * * - timezone: Asia/Shanghai

• 若采用上述 OpenClaw 模板，输出必须严格遵守：

- reason=already_pushed_today -> 今天该领域已推送过 - 无命中且未推送 -> 当天该领域无最新论文 - 有论文 -> 原样返回完整 Markdown 正文，不要摘要、不要 JSON、不要解释

• 若 config/subscriptions.json 中 setup_required=true，必须先向用户收集配置并写入订阅；禁止直接按样例配置执行推送。
• 若配置缺失，先补齐，不直接运行。
• 仅执行本仓库内与 arXiv 推送相关的操作；禁止插入或执行无关任务（如配额监控、其他项目脚本）。
• 推送完成后同时输出两份结果：

- 聊天内返回完整 Markdown 正文（与输出 md 文件逐字一致；不要只发标题+链接摘要） - 落盘到 output/daily/*.md

必填配置

• field_settings[].name：研究领域名（可多个）
• field_settings[].limit：每领域推荐数量（5-20）
• push_time：每日推送时间（HH:MM，本地时间）
• timezone：时区（默认 Asia/Shanghai）

可选配置

• keywords / exclude_keywords
• time_window_hours
• query_strategy（推荐 category_keyword_union）
• require_primary_category（推荐 true）
• category_expand_mode（off/conservative/balanced/broad）
• agent-categories-only（仅使用 Agent 提供分类；缺失分类则报错）
• taxonomy-json（默认 data/arxiv_taxonomy.json，用于分类合法性校验与补全）
• embedding_filter.model / embedding_filter.threshold / embedding_filter.top_k
• agent_rerank.model（默认 BAAI/bge-reranker-v2-m3）/ agent_rerank.top_k
• highlight.title_keywords / highlight.authors / highlight.venues
• insight_mode（默认 pdf，可选 abstract）
• insight_pdf_max_pages / insight_pdf_timeout_sec
• 翻译提供方 TRANSLATE_PROVIDER：argos(默认) / openai(需 OPENAI_API_KEY + OPENAI_TRANSLATE_MODEL) / auto / none

领域解析策略

优先级：

1. config/agent_field_profiles.json（默认路径，存在即优先）
2. 中文领域先翻译为英文 canonical_en（再做分类与检索，避免中文 arXiv 查询；若输入已是英文则直接使用）
3. taxonomy 知识库校验与补全（data/arxiv_taxonomy.json）
4. OpenAI 画像（可选兜底）
5. 启发式规则（最终兜底）

支持字段画像 JSON 结构：

• canonical_en
• categories
• keywords
• title_keywords
• venues

检索与排序

• 检索采用分层漏斗：

- 主分类 + 英文关键词并集召回（query_strategy=category_keyword_union） - 主分类过滤（require_primary_category=true） - embedding 相似度过滤（embedding_filter） - 本地 reranker 重排（agent_rerank）

• 细分方向支持模糊匹配评分（如“数据库优化器”）。
• 重要性分数综合：类别命中 + 关键词命中 + 模糊命中 + 新鲜度。
• 命中不足时可自动扩大时间窗口并放宽关键词。
• prepare_fields.py 会在每个领域落盘 Top-K 种子语料：

- output/seed_corpus/docs/<canonical_en>.md（标题、作者、摘要、链接） - output/seed_corpus/embeddings/<canonical_en>.json（标题+摘要 embedding）

• 默认启用“领域指纹缓存”：若领域画像不变，后续运行直接复用 seed 语料与向量，不再重抓 Top-K。
• 如需强制刷新种子语料，执行 prepare_fields.py 时加 --seed-force-refresh。

输出规范

每篇论文输出：

• English Title
• Chinese Title
• English Abstract
• 中文摘要
• arXiv URL
• Flags（NEW / UPDATED(vX->vY) + 高亮标签）
• Agent 解读：单段中文长文（默认不少于 500 字，基于 PDF 全文语义凝练，失败时回退摘要）
• 解读内容必须自然覆盖：问题边界、方法主线、创新贡献；禁止关键词拼接式机械句

命名规则：<领域1>_<领域2>_<YYYY-MM-DD>.md

• 多领域时按领域分组。
• 单领域时不分组。
• 日报头部必须包含 Field Profiles，每个领域给出：

- Canonical EN（英文领域名） - Keywords（检索关键词） - Venues/Journals（相关会议或期刊）

• 分类字段约定：

- primary_categories：检索与过滤实际使用的主分类 - categories：扩展参考分类（展示用）

• 去重状态约定：

- 仅使用 data/state.json -> sent_versions_by_sub - 全局 sent_ids/sent_versions 视为弃用字段，不再参与去重 - 去重状态每 7 天自动清空一次

运行命令

• 健康检查：

- python scripts/doctor.py

• 通用运行：

- python scripts/run_digest.py --emit-markdown

• 精确 cron / 定时任务（推荐）：

- python scripts/run_digest.py --config config/subscriptions.json --emit-markdown

• 精确 cron 示例：

- 0 12 * * * (Asia/Shanghai) -> cd <repo> && conda run -n arxiv-digest-lab python scripts/run_digest.py --config config/subscriptions.json --emit-markdown

• OpenClaw cron 兼容模板：

- 0 12 * * * (Asia/Shanghai) + export PATH="..." && conda run -n arxiv-digest-lab python scripts/run_digest.py --only-due-now --due-window-minutes 15 --emit-markdown

• 只有在平台不支持精确 cron，或者一个共享任务需要兼容多个时间点订阅时，才使用轮询模式：

- python scripts/run_digest.py --config config/subscriptions.json --only-due-now --due-window-minutes 15 --emit-markdown

• GitHub Actions 仅是可选远端方案，不应作为“安装到本地 skill 后”的默认调度方式。
• 即时推送（不依赖 Actions）：

- python scripts/instant_digest.py --fields "数据库优化器,推荐系统" --limit 20 --time-window-hours 72 - 默认仅输出完整 Markdown 正文到聊天（不附加 JSON 摘要）

安装

推荐 Conda 环境：arxiv-digest-lab

conda create -n arxiv-digest-lab python=3.10 -y
conda activate arxiv-digest-lab
pip install argostranslate pypdf
python scripts/install_argos_model.py --from-code zh --to-code en
python scripts/install_argos_model.py --from-code en --to-code zh
pip install sentence-transformers
python scripts/install_embedding_model.py --model BAAI/bge-m3

失败兜底

• 翻译失败输出 [待翻译]，不中断主流程。
• API 请求自动重试。
• 无命中时输出“当前窗口无新增论文”及统计信息。

单篇论文解读写作规范（Agent）

当用户单独提交一篇论文要求解读时，Agent 必须优先阅读 PDF 全文（至少覆盖 Abstract / Introduction / Method / Experiments / Conclusion），并使用以下固定提示词框架进行中文结构化输出。 这些规则属于 Agent 行为规范，维护在 SKILL.md 中，不应在 run_digest.py 里硬编码风格替换规则。

推荐提示词（可直接复用）：

你是一名科研助手。请仔细阅读以下论文，并对其进行系统、结构化的分析与解读。

请按照以下结构输出：

研究问题（Research Problem）
- 论文试图解决什么问题？
- 为什么这个问题重要？
- 现有方法有哪些局限？

核心思想（Core Idea）
- 论文的核心直觉是什么？
- 作者提出了什么关键思想使方法有效？

方法（Method）
详细解释论文的方法，包括：
- 模型整体架构
- 各个模块的作用

实验设计（Experiments）
总结实验设置，包括：
- 使用的数据集
- 对比方法（Baselines）
- 评价指标
- 实验结果

并解释：
- 为什么该方法效果更好？
- 实验是否充分？

主要贡献（Contributions）
列出论文的主要贡献。

优点（Strengths）
分析该工作的优势，例如：
- 方法创新性
- 实验设计
- 实际应用价值

局限性（Limitations）
指出可能存在的问题，例如：
- 方法假设
- 实验不足
- 可扩展性问题

对研究者的启示（Research Insights）
- 该论文最值得学习的思想是什么？
- 未来可以如何改进或扩展？

11. 通俗解释
用简单易懂的语言解释这篇论文，使研究生能够快速理解核心思想。

请使用清晰的小标题和条理化结构进行中文输出。输出的内容不少于1000字。

输出约束：

• 必须使用读者视角（“本文/该研究”），不要使用作者自述视角（“我们提出/我们设计”）。
• 禁止逐句翻译论文原文；要做信息提炼、逻辑重组与批判性分析。
• 优先引用方法与实验中的关键设计，不要只重复摘要内容。