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多源信息聚合与精炼报告工具。从学术数据库（arXiv、Semantic Scholar、IEEE Xplore、Crossref） 和社交媒体（微信公众号、小红书、RSS）聚合搜索结果，经去重评分后生成精炼分析报告（PDF）， 包含方向分类、核心贡献提炼、趋势分析与推荐精读。 触发词：搜论文、学术搜索、信息聚合、论文监控、搜公众号、feed、aggregate
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
SOC 職業分類に基づく
IEEE Trans 论文参考文献全流程管理助手。负责参考文献的格式校验、引用审查、BibTeX 条目修复、期刊名标准化、DOI/元数据在线验证、Early Access 处理、作者数量合规、重复条目检测等。当用户需要"检查参考文献"、"修复引用格式"、"验证 DOI"、"整理 bib 文件"、"参考文献审查"时触发。
新项目"对话式迭代设计"工作流初始化。按复杂度三档（轻量/中等/复杂）建立协作脚手架——CLAUDE.md 协作契约、DesignNotes/ 讨论记录、可选 MkDocs 站点、可选参考项目管理与架构约束体系。触发词："初始化项目"、"新项目"、"project kickoff"、"project design kickoff"、"开始新项目"、"项目初始化"、"design kickoff"。
Convert academic paper figures (architecture diagrams, system diagrams, timeline/pipeline diagrams, flowcharts, method overviews) into editable PowerPoint files where every box, text, formula, and arrow is a native PPT shape that can be double-clicked and edited. Use this skill whenever a user uploads or references a paper figure image and wants to recreate, edit, or adapt it in PowerPoint, even if they don't explicitly name the skill. Trigger phrases include 论文图转 PPT, 论文插图转可编辑 PPT, 学术论文架构图转 PPT, 论文图转 pptx, paper figure to editable powerpoint, image to editable pptx. NOT for pitch decks, marketing slides, AI-stylized illustrations, data/chart visualization, or generating figures from scratch without a reference image.
学术文献检索助手，专为撰写 Related Work / 文献综述设计。 从 IEEE Xplore、Semantic Scholar、arXiv 检索论文，默认聚焦 IEEE 顶刊/顶会。 支持交互式需求确认、多轮多关键词搜索、BibTeX 导出、摘要收集。 触发词：查文献、搜论文、literature search、related work、文献综述、 找参考文献、搜相关工作、survey papers、search papers
微信公众号文章抓取与阅读助手。当用户分享微信公众号链接（mp.weixin.qq.com） 并希望阅读、总结、翻译或讨论文章内容时触发。 触发词：读公众号文章、抓取微信文章、read wechat article
智能管理和整理本地知识库文档。扫描、分析、整合由conversation-knowledge-extractor生成的知识库文件，生成结构化索引、专题整理报告、进步追踪分析。支持增量/全量整理，按日期范围筛选。重点处理学术写作和学术探讨内容（生成错误手册、模式库、思维框架库），同时支持其他类型文档的基础整理。触发词："整理知识库"、"管理本地知识"、"生成学习报告"、"更新知识索引"等。
| name | info-feed-aggregator |
| description | 多源信息聚合与精炼报告工具。从学术数据库（arXiv、Semantic Scholar、IEEE Xplore、Crossref） 和社交媒体（微信公众号、小红书、RSS）聚合搜索结果，经去重评分后生成精炼分析报告（PDF）， 包含方向分类、核心贡献提炼、趋势分析与推荐精读。 触发词：搜论文、学术搜索、信息聚合、论文监控、搜公众号、feed、aggregate |
多源信息聚合 Skill —— 从学术论文到社交媒体，一站式搜集、去重、评分、报告。
| 来源 | 状态 | 说明 |
|---|---|---|
| arXiv | 默认开启 | 免费 API，无需密钥 |
| Semantic Scholar | 默认开启 | 免费 API，1000次/5min |
| IEEE Xplore | 默认开启 | 直接搜索，无需密钥 |
| Crossref | 可选 | 免费，补充 DOI 元数据 |
| 微信公众号 | 默认开启 | 搜狗微信搜索，无需配置 |
| 小红书 | 暂停 | 搜索引擎索引有限，后续接入 |
| 通用 RSS | 可选 | 任意 RSSHub 路由 |
当用户请求搜索特定关键词时：
cd /Users/zhanglinghao/Documents/Code/Skills/skills/info-feed-aggregator
python3 scripts/search.py --keywords "关键词1" "关键词2" --max-results 20
读取 stdout 输出的 JSON 摘要，获取报告文件路径，然后读取 Markdown 报告并呈现给用户。
参数说明：
--keywords：搜索关键词列表（支持中英文）--sources：指定数据源（默认使用所有已启用源），如 --sources arxiv semantic_scholar--max-results：最大结果数（默认 20）--time-range：时间范围，如 7d（7天）、30d（30天）、1y（1年）--language：报告语言 zh 或 en--output-format：原始报告输出格式 json、markdown、pdf、both（默认 both = JSON + MD）。注意：精炼报告 PDF 由 Section 4 流程单独生成，不受此参数控制当用户要求按预设方案搜索时：
python3 scripts/search.py --profile daily_academic
Profile 文件位于 config/profiles/ 目录，定义了多个搜索主题（topic），每个主题包含关键词、分类、时间范围等。
列出可用 Profile：
python3 scripts/search.py --list-profiles
检查各数据源连通性：
python3 scripts/search.py --health
搜索完成后，基于原始聚合报告（raw MD），生成一份 精炼分析报告，这是本技能的最终交付物。
流程：
output_files 路径reports/{timestamp}_briefing.mdcd /Users/zhanglinghao/Documents/Code/Skills/skills/info-feed-aggregator
python3 scripts/render_pdf.py -i reports/{timestamp}_briefing.md -o reports/{timestamp}_briefing.pdf
精炼报告模板（必须严格遵循）：
# 学术前沿速报
**日期**: YYYY-MM-DD
**关键词**: keyword1, keyword2, keyword3
**覆盖来源**: arXiv, IEEE Xplore, Semantic Scholar, 微信公众号
**数据概览**: N 篇文献（M 学术论文 + K 资讯）
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## 综述摘要
本次搜索围绕 [关键词] 三大方向，覆盖 [来源] 共 N 篇文献。
**主要发现：**
1. **[方向一名称]**：发现 X 篇相关论文。[2-3 句概括该方向的核心进展和趋势]
2. **[方向二名称]**：Y 篇新进展。[2-3 句概括]
3. **[方向三名称]**：Z 篇论文关注。[2-3 句概括]
**推荐精读：**
- [论文标题](链接) — [1 句推荐理由]
- [论文标题](链接) — [1 句推荐理由]
---
## 方向一：[方向名称]（X 篇）
> [1-2 段该方向的综合分析：当前研究热点是什么？主流方法是什么？有哪些新趋势？]
### 1. [论文标题](链接)
**作者**：First Author, Second Author et al. | **机构**：University/Institute Name
**核心贡献**：[2-3 句话概括论文的核心创新，不是摘要复制，而是提炼要点]
**方法亮点**：[1-2 句点出关键技术/算法]
**关键指标**：[如有量化结果，列出关键数字]
`ieee` | 被引: 7 | 相关度: ★★★☆☆
### 2. [论文标题](链接)
...（同上格式）
---
## 方向二：[方向名称]（Y 篇）
> [该方向综合分析]
### 1. ...
---
## 资讯动态概览
> [如有微信/RSS 等社交媒体内容，用 1-2 段概括业界动态。如无则省略此节]
- **[资讯标题]** — [1 句话概括]
- ...
---
## 研究趋势与建议
基于本次 N 篇文献的整体分析：
1. **[趋势一]**：[2-3 句分析]
2. **[趋势二]**：[2-3 句分析]
3. **[趋势三]**：[2-3 句分析]
**建议关注**：[1-2 句针对用户研究方向的具体建议]
---
*由 info-feed-aggregator 生成于 YYYY-MM-DD HH:MM*
撰写要求：
对搜索结果中感兴趣的条目，可以：
编辑 config/sources.json 修改数据源连接参数：
{
"sources": {
"ieee": {
"enabled": true,
"method": "web"
},
"wechat": {
"enabled": true,
"method": "sogou"
}
}
}
默认配置无需 API Key。IEEE 使用网页搜索，微信使用搜狗微信搜索。
在 config/profiles/ 下创建 JSON 文件定义搜索方案：
{
"name": "my_research",
"description": "我的研究方向监控",
"topics": [
{
"id": "topic_1",
"keywords": ["keyword1", "keyword2"],
"time_range": "7d",
"max_items": 15
}
],
"sources": ["arxiv", "semantic_scholar", "ieee"],
"report": {
"language": "zh",
"group_by": "topic"
}
}
搜索完成后 stdout 输出：
{
"status": "ok",
"total_raw": 45,
"total_deduped": 32,
"sources_used": ["arxiv", "semantic_scholar"],
"output_files": {
"json": "reports/20260312_feed.json",
"markdown": "reports/20260312_feed.md"
}
}
# 搜索脚本依赖
pip install requests feedparser
# PDF 渲染依赖（pandoc + xelatex）
brew install pandoc
brew install --cask mactex # 或 basictex + 手动安装 CJK 包
PDF 渲染使用 pandoc + xelatex，自动使用系统中文字体（PingFang SC）。
scheduled-tasks 配置定时执行