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评估论文关联的代码仓库质量（GitHub stars、语言、集成成本等）。当 paper-pipeline 编排流程执行到 Step 6.5（代码评估）时自动触发。
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基于 SOC 职业分类
This skill should be used when the user wants to search for academic papers on arXiv. It supports searching by keywords, author, title, abstract, and categories with customizable time ranges. Use this skill when users ask to find papers, search for research, look up academic articles, or query arXiv for specific topics like "RAG papers", "LLM research", or "find papers by author X".
Use this skill when asked to read, analyze, or summarize an arxiv paper given an arxiv URL or paper ID. Also triggered when processing papers from daily research reports. **每次只精读一篇论文**，严禁批量精读。
对最终选中的论文进行深度精读，从 card.md 中提取结构化字段（sub_field、ID_paradigm、baselines 等）。当 paper-pipeline 编排流程执行到 Step 6（深度精读）时自动触发。
对边缘分数论文生成信息卡片，支持对话式实时交互（Agent 编排首选）和异步挂起（cron 兜底）。当用户说"人工审阅论文"、"捞回论文"时触发。
将论文分析结果沉淀到知识库（paper_index.json），检测论文关联关系，并基于跨论文洞察生成研究 Idea 提案。当 paper-pipeline 编排流程执行到 Step 6.8（知识沉淀）时自动触发。
编排论文阅读全流程（搜索→打分→仲裁→精读→代码评估→知识沉淀），通过 Agent 分步编排模式调度各子 Skill，支持断点续跑和对话式人工仲裁。当用户说"开始论文日常巡检"、"继续之前的巡检"、"运行论文 Pipeline"时触发。
| name | paper-repo-evaluator |
| description | 评估论文关联的代码仓库质量（GitHub stars、语言、集成成本等）。当 paper-pipeline 编排流程执行到 Step 6.5（代码评估）时自动触发。 |
你负责评估最终选中论文的代码仓库质量和可集成性。
has_code: false。github_api_failed: true，不要阻塞后续流程。使用批量模式评估当前 run 的所有选中论文：
python $PAPER_AGENT_ROOT/scripts/repo_evaluator.py --run-id {run_id}
或评估单篇论文：
python $PAPER_AGENT_ROOT/scripts/repo_evaluator.py \
--arxiv-id {arxiv_id} \
--title "Paper Title"
脚本返回 JSON 统计：
{
"step": "repo-eval",
"status": "success",
"total": 5,
"has_code_count": 3,
"no_code_count": 2,
"api_failed_count": 0
}
向用户报告代码评估结果摘要：
| 维度 | 说明 |
|---|---|
has_code | 是否找到代码仓库 |
github_url | 仓库 URL |
stars | GitHub Stars 数 |
language | 主要编程语言 |
integration_cost | 集成成本（Low/Medium/High） |
github_api_failed | API 是否失败 |
has_code: false每篇论文输出到 pipeline_data/{run_id}/skill5_repo_eval/{arxiv_id}.json：
{
"arxiv_id": "2305.05065",
"has_code": true,
"github_url": "https://github.com/owner/repo",
"platform": "github",
"stars": 256,
"forks": 42,
"language": "Python",
"license": "MIT",
"integration_cost": "Low",
"github_api_failed": false,
"search_method": "extracted_from_text"
}