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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。
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SOC 職業分類に基づく
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。
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。
| name | paper-survey |
| description | 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。 |
给定一个研究主题/方向，搜索 15-20 篇近期相关论文，生成结构化的 survey 报告（markdown 格式）。
survey [主题] · 帮我调研 [主题] · 论文综述 [主题] · paper survey [主题]
从用户输入中提取核心研究方向。示例：
使用 tavily_search 或 web_search 搜索近期论文：
Query 1: "{topic} arxiv 2025 2026"
Query 2: "{topic} survey recent advances"
Query 3: "{sub-topic-1} arxiv" （按需补充覆盖面）
也可以尝试：web_fetch("https://arxiv.org/search/?query={topic}&searchtype=all&order=-announced_date_first")
收集 15-20 篇论文。对每篇提取：标题、作者、arXiv ID、日期、一句话摘要。
将论文按方法或应用领域分为 3-5 个子方向。 识别：主要趋势、常用技术、开放问题。
输出如下结构的 markdown 文件：
# Survey: {Topic}
> 生成日期: {date} | 论文数量: {count} | 时间跨度: {date range}
## 概览
{2-3 段对该领域的总体概述}
## 论文分类
### 分类 1: {子方向名称}
| # | 标题 | 作者 | 年份 | 核心贡献 |
|---|------|------|------|----------|
| 1 | ... | ... | ... | ... |
### 分类 2: {子方向名称}
...
## 主要趋势
1. {趋势 1 及其证据}
2. {趋势 2 及其证据}
3. {趋势 3 及其证据}
## 开放问题
1. {问题 1}
2. {问题 2}
3. {问题 3}
## Top 5 必读论文
| # | 论文 | 推荐理由 |
|---|------|----------|
| 1 | [{title}](https://arxiv.org/abs/{id}) | {reason} |
| 2 | ... | ... |
## 参考文献
{完整列表，附 arXiv 链接}
将报告保存到当前工作目录，文件名为 survey_{topic_slug}_{date}.md。
在对话中输出简要摘要和文件路径。
交付 survey 报告后，观察用户反馈：
按照 skills/preference-evolving/SKILL.md 中的流程更新 config.yaml。