
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。
项目数据
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
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