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持续从交互信号中学习用户的研究偏好。 在每次 survey/deep-note 会话结束后自动更新 config.yaml 中的权重。 触发条件：每次 paper-survey 或 deep-note 交互完成后自动执行。
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Based on SOC occupation classification
即插即用的研究生论文助手，三大核心能力：(1) 每日自动推送 arXiv + HuggingFace 热门论文； (2) 给定研究方向，自动 survey 相关论文并生成结构化报告； (3) 给定一篇论文，生成 Deep Note 深度阅读笔记。 触发词：survey, 帮我调研, 论文综述, deep note, 帮我读, 论文笔记, paper survey, 读这篇论文, 每日论文, daily papers, 今日推送, 论文推荐, paper digest, 安装这个repo, install this repo
每日论文推送。根据用户 config.yaml 中的研究偏好，自动搜索 arXiv 和 HuggingFace 当日热门论文， 生成结构化推送报告。 触发词：每日论文、daily papers、今日推送、论文推荐、paper digest。也可由 cron 自动触发。
给定一篇论文（arXiv 链接或 ID），生成包含 7 个部分的结构化深度阅读笔记， 涵盖动机、方法、实验和批判性分析。 触发词：deep note, 帮我读, 论文笔记, read this paper。
给定研究方向，自动搜索 arXiv 近期论文并生成结构化 survey 报告。 触发词：survey, 帮我调研, 论文综述, paper survey。
| name | preference-evolving |
| description | 持续从交互信号中学习用户的研究偏好。 在每次 survey/deep-note 会话结束后自动更新 config.yaml 中的权重。 触发条件：每次 paper-survey 或 deep-note 交互完成后自动执行。 |
在 paper-survey / deep-note 交互过程中及结束后，观察用户反馈， 检测隐含的偏好信号，自动更新 config.yaml，使推荐始终贴合用户不断演变的研究兴趣。
在完成任意 paper-survey 或 deep-note 任务后，作为后置步骤执行。 也可在用户主动要求更新偏好时触发。
在用户回复中捕捉以下线索：
| 信号类型 | 示例 | 执行动作 |
|---|---|---|
| 正面反馈 | "很有意思"、"标记这篇" | 提升关键词权重 +0.1 |
| 负面反馈 | "不太相关"、"跳过" | 降低关键词权重 -0.1 |
| 新主题请求 | "survey [新方向]" | 添加关键词，初始权重 0.5 |
| 反复忽略 | 用户连续 3 次跳过同一类别 | 标记为低优先级（权重 0.2） |
| 主动更新 | "更新我的研究方向" | 按用户输入重写兴趣列表 |
# 研究兴趣列表
research_interests:
- keyword: "agentic memory" # 关键词
weight: 0.9 # 权重（0.1-1.0）
added: "2026-04-07" # 添加日期
source: "初始配置" # 来源说明
- keyword: "RL for LLM reasoning"
weight: 0.7
added: "2026-04-07"
source: "用户曾调研该方向"
# 语言偏好
language: auto
# survey 默认论文数量
survey_paper_count: 20
# deep note 笔记语言
note_language: zh
# 偏好变更历史
preference_history:
- date: "2026-04-07"
action: "添加关键词: agentic memory（权重 0.9）"
reason: "来自用户初始配置"
在 survey/deep-note 交互结束后，回顾对话内容，识别上述信号。
从 skill 安装目录读取 config.yaml。
如果文件不存在，根据用户初始消息创建默认配置。
在 preference_history 中追加条目，包含日期、动作和原因。
仅保留最近 20 条历史记录，避免文件膨胀。
将更新后的 config.yaml 写回。简要通知用户： "已更新你的偏好：提升了 [X]，新增了 [Y]"