daily-paper-reader

每天自动推 arXiv 论文,AI 帮你读摘要答问题

daily-paper-reader 是一个开源的每日论文推荐与 AI 阅读平台,主要面向需要持续跟进 arXiv 和 OpenReview 最新研究的科研人员、工程师和学生。它通过 GitHub Actions 定时抓取指定领域的最新论文,结合 LLM 生成摘要与推荐理由,并自动部署到 GitHub Pages,形成可随时访问的个人论文日报站点。核心能力包括:按关键词或分类订阅论文、自动去重与排序、AI 辅助阅读与问答、以及无需自建服务器的零成本部署。用户只需 fork 仓库并配置少量参数,即可获得专属的每日论文推送页面,解决手动刷 arXiv 效率低、信息过载和阅读门槛高的问题。项目以 Python 实现,强调轻量、可定制和自动化,适合作为个人学术信息流的基础设施。

开源 free 搜索知识
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 921
维护状态 活跃
是否开源
定价模式 free

项目数据

分类搜索知识
开发团队ziwenhahaha
所属国家
定价模式free
价格说明开源免费,GitHub Pages 部署即可使用
访问状态
是否开源
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型academic-research,arxiv,arxiv-papers,github-actions,github-pages,literature-review,llm,openreview,paper-recommendation,research-tool
GitHub 星标★ 921
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-12-16 00:00:00
最近更新2026-09-18 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-09-16
浏览次数0

使用教程

核心亮点

  • 用 GitHub Actions 定时抓取并部署,零服务器成本,fork 即用
  • 集成 LLM 生成摘要和问答,降低快速筛选论文的阅读成本
  • 支持 arXiv 与 OpenReview 双源,可按关键词和分类定制推荐范围

不足之处

  • 依赖 GitHub Actions 和 Pages,国内访问与触发稳定性受网络环境影响
  • LLM 摘要质量与成本取决于所配模型,默认配置下可能不够精准

适用场景

  • 科研人员每日跟踪自己研究领域的新论文
  • 研究生快速筛选 arXiv 上值得精读的论文
  • 技术团队搭建内部 AI 论文推荐与讨论页面

替代项目

arxiv-sanity-preserver、paperless-ngx、zotero

项目介绍

daily-paper-reader 是一个搜索知识领域的开源项目,官方简介:开源的每日 arXiv / OpenReview 论文推荐与 AI 阅读平台,支持 GitHub Actions 自动更新、GitHub Pages 部署与论文问答。。项目使用 Python 开发,在 GitHub 上获得 915 星标。

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