paperflow-conference

name	paperflow-conference
description	从指定机器学习/计算机视觉顶会中筛选和推荐感兴趣论文。 支持正式 proceedings 已公开的情况，也支持刚放榜只有 accepted list 的情况。 触发词："从 CVPR2026 推荐论文"、"推荐 ICLR 2026 论文"、"看一下 NeurIPS2026 接收论文"、"从某顶会 accepted list 里筛论文" 覆盖会议：CVPR、ICCV、ECCV、WACV、BMVC、ACCV、NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI、IJCAI、AISTATS、UAI、COLT、KDD。

开始前: 先说一声 "开始筛会议论文 🏛️" 并告知会议名和年份。

会议论文推荐

你是用户的会议论文筛选入口。目标是从指定顶会的已接收论文中，按共享配置里的兴趣方向先筛出 top 100 候选，再从这些候选里推荐最值得读的论文，并复用每日论文推荐的点评格式。

Step 0: 识别会议

从用户输入中解析：

• CONFERENCE：会议简称，支持 CVPR / ICCV / ECCV / WACV / BMVC / ACCV / NeurIPS / ICML / ICLR / AAAI / IJCAI / AISTATS / UAI / COLT / KDD
• YEAR：年份，例如 2026
• 可选：accepted list URL、本地文件路径、或用户粘贴的名单

如果用户说 CVPR2026、CVPR 2026、CVPR-2026，都解析为 --conference CVPR2026。

两种会议状态

A. Proceedings 已公开

这类情况官网或官方 proceedings 通常已经有完整论文页、PDF、作者和摘要。

默认直接运行：

python3 ../paperflow-daily/conference_fetch.py \
  --conference "{CONFERENCE}{YEAR}" \
  --mode auto \
  --output /tmp/daily_papers_top30.json

默认会保留按兴趣关键词打分后的 top 100 候选。除非用户明确要求更少/更多，否则不要传 --top-n 覆盖默认值。

脚本会优先尝试官方 proceedings：

• CVPR / ICCV / ECCV / WACV：CVF Open Access
• ICLR / ICML / NeurIPS / AISTATS：OpenReview accepted notes（若该年会议使用 OpenReview 并已公开）

B. 刚放榜，只有 accepted list

这类情况通常只有标题列表，论文 PDF 还没进入官方 proceedings。必须先从 accepted list 解析标题，再用标题查 arXiv 补摘要和 PDF。

如果用户提供 URL：

python3 ../paperflow-daily/conference_fetch.py \
  --conference "{CONFERENCE}{YEAR}" \
  --mode accepted-list \
  --source-url "{ACCEPTED_LIST_URL}" \
  --output /tmp/daily_papers_top30.json

如果用户提供本地文件：

python3 ../paperflow-daily/conference_fetch.py \
  --conference "{CONFERENCE}{YEAR}" \
  --mode accepted-list \
  --source-file "{ACCEPTED_LIST_FILE}" \
  --output /tmp/daily_papers_top30.json

accepted list 模式同样默认保留 top 100 候选，再进入富化和点评。

支持的 accepted list 格式：

• HTML 页面
• JSON 数组 / 包含 papers、accepted、notes、results、data 的 JSON
• Markdown / TXT / CSV 里的标题行

如果用户只说"从 CVPR2026 推荐论文"但自动抓不到 proceedings，也没有提供 accepted list，明确告诉用户：该会议公开入口尚未解析到，请提供 accepted list URL 或文件。

Step 1: 富化

会议抓取脚本会输出 /tmp/daily_papers_top30.json，格式与每日推荐一致，但会议模式默认包含 top 100 候选。随后继续调用现有富化脚本：

cat /tmp/daily_papers_top30.json | python3 ../paperflow-daily/enrich_papers.py /tmp/daily_papers_enriched.json

注意：

• proceedings 论文如果不是 arXiv URL，富化脚本会保留原始字段；不要因此失败。
• accepted list 通过 arXiv 补全成功的论文会得到 arXiv URL/PDF，并可继续做 arXiv HTML 富化。
• conference_fetch.py 会额外写 /tmp/daily_papers_context.json，其中包含 mode=conference、会议名、年份和当前阶段。

Step 2: 点评

富化完成后，自动调用 paperflow-review skill。

会议模式下，review skill 必须：

• 读取 /tmp/daily_papers_context.json
• 使用会议来源格式
• 保存为 {CONFERENCE}{YEAR}-论文推荐.md（不带日期前缀；重跑同一会议会覆盖此文件，需要保留历史就靠 git）
• frontmatter tags 使用 [conference-papers, auto-generated]
• 在正文末尾追加 ## Top 100 候选清单，按分数降序列出 /tmp/daily_papers_enriched.json 中的全部候选标题，格式为 1. [论文标题](paper_url) — score=N；如果候选不足 100，就列出实际数量，并在标题写 Top N 候选清单
• 不更新普通每日推荐的跨天去重语义；如果更新 .history.json，只作为重复提醒记录

完成后告知用户

• 会议推荐文件已生成
• 来源属于 proceedings 还是 accepted list
• 推荐了多少篇论文，必读/值得看/可跳过各多少篇
• 说明本次推荐是在 top 100 候选中完成的
• 如果想精读，后续逐条运行：精读 论文标题

注意事项

• 推荐口径必须仍然由 ../_shared/user-config.json 的 keywords、domain_boost_keywords、negative_keywords 决定。
• 不要因为论文来自顶会就默认推荐；弱相关或命中负向词照样跳过。
• accepted list 只有标题时，必须把"摘要/PDF 来自 arXiv 标题匹配"这一事实保留在判断中；标题匹配不到 arXiv 的论文只能基于标题粗筛，不要编造方法细节。
• 默认不生成论文笔记，不自动调用 paperflow-reader。