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hxxra研究助手技能

A Research Assistant workflow skill with five core commands: search papers, download PDFs, analyze content, generate reports, and save to Zotero. Entry point is a Python script located at scripts/hxxra.py and invoked via stdin/stdout (OpenClaw integration). The search uses crawlers for Google Scholar and arXiv APIs; download uses Python requests or arXiv API; analyze uses an LLM; report generates Markdown summaries from analysis.json files; save uses Zotero API.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.2.0
安全检测
已通过
1,191
下载量
免费
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概述
安装方式
版本历史

hxxra

hxxra

该技能是一个研究助手,帮助用户搜索、下载、分析、报告和保存研究论文。

推荐目录结构

为了更好地组织文件,建议在 OpenClaw 工作目录下为 hxxra 创建一个专用工作区:

📁 workspace/ # OpenClaw 当前工作目录
└── 📁 hxxra/
├── 📁 searches/ # 存储所有搜索结果 JSON 文件
├── 2025-03-07neuralradiancefieldsarxiv.json
├── 2025-03-07transformerarchitectures_scholar.json
└── ...
├── 📁 papers/ # 存储下载的 PDF 文件及每篇论文的分析结果(每个子文件夹一篇论文)
├── papers_report.md # 生成的 Markdown 报告,汇总所有已分析论文
├── 2023SmithNeRF_Explained/ # 以 PDF 文件名(不含扩展名)命名的文件夹
├── 2023SmithNeRF_Explained.pdf
├── analysis.json # LLM 分析的结构化输出
└── notes.md # (可选)用户添加的笔记
├── 2024ZhangTransformer_Survey/
├── 2024ZhangTransformer_Survey.pdf
├── analysis.json
└── ...
└── ...
└── 📁 logs/ # 存储执行日志
└── hxxra_2025-03-07.log

此结构使所有相关文件保持有序,便于审阅和进一步处理。

核心命令

1. hxxra search - 搜索研究论文

依赖项:pip install scholarly

用途:使用 Google Scholar 和 arXiv API 搜索论文

学术说明:为兼顾各数据源的特性,本工具采用差异化排序策略——arXiv 结果按提交日期降序排列,优先体现最新研究的时效性;Google Scholar 结果保留源默认的相关性排序,确保与查询关键词高度匹配,同时适当兼顾有影响力的经典文献。

参数

  • - -q, --query (必需):搜索关键词
  • -s, --source (可选):数据源:arxiv(默认)、scholar
  • -l, --limit (可选):结果数量(默认:10)
  • -o, --output (可选):JSON 输出文件(默认:{workspace}/hxxra/searches/search_results.json)

输入示例

json
{command: search, query: neural radiance fields, source: arxiv, limit: 10, output: results.json} | python scripts/hxxra.py
{command: search, query: transformer architecture, source: scholar, limit: 15} | python scripts/hxxra.py

输出结构

json
{
ok: true,
command: search,
query: ,
source: ,
results: [
{
id: 1,
title: Paper Title,
authors: [Author1, Author2],
year: 2023,
source: arxiv,
abstract: Abstract text...,
url: https://arxiv.org/abs/xxxx.xxxxx,
pdf_url: https://arxiv.org/pdf/xxxx.xxxxx.pdf,
citations: 123
}
],
total: 10,
output_file: /path/to/results.json
}



2. hxxra download - 下载 PDF 文件

用途:下载指定论文的 PDF 文件

参数

  • - -f, --from-file (必需):包含搜索结果的 JSON 文件
  • -i, --ids (可选):论文 ID(逗号分隔或范围)
  • -d, --dir (可选):下载目录(默认:{workspace}/hxxra/papers/)

输入示例

json
{command: download, from-file: results.json, ids: [1, 3, 5], dir: ./downloads} | python scripts/hxxra.py
{command: download, from-file: results.json, dir: ./downloads} | python scripts/hxxra.py

输出结构

json
{
ok: true,
command: download,
downloaded: [
{
id: 1,
title: Paper Title,
status: success,
pdfpath: {workspace}/hxxra/papers/2023SmithNeRFExplained/2023SmithNeRF_Explained.pdf,
size_bytes: 1234567,
url: https://arxiv.org/pdf/xxxx.xxxxx.pdf
}
],
failed: [],
total: 3,
successful: 3,
download_dir: {workspace}/hxxra/papers
}



3. hxxra analyze - 分析 PDF 内容

依赖项:pip install pymupdf pdfplumber openai

用途:使用 LLM 分析论文内容

参数

  • - -p, --pdf (可选):要分析的单个 PDF 文件
  • -d, --directory (可选):包含多个 PDF 的目录
  • -o, --output (可选):输出目录。如果未指定,分析结果将保存在 PDF 所在的同一子文件夹中(默认:{workspace}/hxxra/papers/{paper_title}/analysis.json)

注意:必须提供 --pdf 或 --directory 其中之一,但不能同时提供*

输入示例

json
{command: analyze, pdf: paper.pdf, output: ./analysis/} | python scripts/hxxra.py
{command: analyze, directory: hxxra/papers/} | python scripts/hxxra.py

输出结构

json
{
ok: true,
command: analyze,
analyzed: [
{
id: paper_1,
original_file: paper.pdf,
analysisfile: {workspace}/hxxra/papers/2023SmithNeRFExplained/analysis.json,
metadata: {
title: Paper Title,
authors: [Author1, Author2],
year: 2023,
abstract: Abstract text...
},
analysis: {
background: Problem background...,
methodology: Proposed method...,
results: Experimental results...,
conclusions: Conclusions...
},
status: success
}
],
summary: {
total: 1,
successful: 1,
failed: 0
}
}



4. hxxra report - 生成 Markdown 报告

用途:从目录中的所有 analysis.json 文件生成全面的 Markdown 报告

参数

  • - -d, --directory (必需):包含带有 analysis.json 文件的论文文件夹的目录
  • -o, --output (可选):输出 Markdown 文件路径(默认:{directory}/report.md)
  • -t, --title (可选):报告标题(默认:Research Papers Report)
  • -s, --sort (可选):排序方式:year(默认,降序)、title 或 author

输入示例

json
{command: report, directory: hxxra/papers/, output: hxxra/papers/report.md, title: My Research Papers, sort: year} | python scripts/hxxra.py
{command: report, directory: hxxra/papers/} | python scripts/hxxra.py

输出结构

json
{
ok: true,
command: report,
total_papers: 10,
output_file: /path/to/hxxra/papers/report.md
}

生成的 Markdown 格式

生成的报告包括:

  • - 页眉:标题、生成日期、论文总数、数据来源
  • 关键词表:所有论文中出现频率最高的前 15 个关键词
  • 概览表:所有论文的快速摘要(标题、作者、年份、关键词)
  • 详细内容:每篇论文包括:

- 标题、作者、年份、关键词、代码链接(如有)

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 hxxra-1776333259 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 hxxra-1776333259 技能

通过命令行安装

skillhub install hxxra-1776333259

下载

⬇ 下载 hxxra v1.2.0(免费)

文件大小: 17.16 KB | 发布时间: 2026-4-17 16:24

v1.2.0 最新 2026-4-17 16:24
**v1.2.0 · 2026/3/8**

- Added `report` command to generate comprehensive Markdown reports from all `analysis.json` files
- Report includes keyword statistics, overview table, and detailed content for each paper
- Supports sorting by year (default), title, or author
- Generates clean, readable Markdown format with tables, headers, and structured content
- Updated documentation to include the new report command in workflows and examples

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