PaperPal

还在为海量 arXiv 论文无从下手而烦恼？PaperPal 是一款开源的智能研究助手，专为科研人员设计。它运行在终端中，却拥有现代化的交互体验，能通过自然语言理解你的需求，自动筛选、评分、分析最新论文，并生成结构化综述——所有结果还会自动保存为 Markdown 文件，方便后续整理。

核心能力

智能推荐 + 个性化打分

• 基于你设定的研究方向，AI 对每篇论文进行深度语义分析
• 输出 0–10 分的兴趣匹配度评分，高分论文优先展示

双搜索模式，兼顾广度与速度

• 全量遍历模式：扫描指定 arXiv 类别下的所有新论文，确保不漏关键文献
• 关键词快速模式：基于标题/摘要过滤，秒级响应

自然语言交互

无需记忆复杂命令。直接输入：

“找最近一周关于大模型推理效率的论文”
“排除理论证明类文章，只看实验型工作”

系统会解析意图并执行搜索。

动态偏好学习

• 记录你的反馈（如“这篇很有用”“跳过这类”）
• 自动构建并压缩你的“研究画像”
• 越用越懂你，推荐越来越准

自动生成研究综述

使用 /summary 命令，AI 会：

• 聚合多篇论文的核心方法
• 识别当前研究趋势
• 提炼共性技术与创新点
• 输出结构化报告（自动保存为 Markdown）

自动导出与管理

• 所有搜索结果、综述、偏好记忆均本地保存
• 支持通过 /files 浏览历史记录
• 文件命名规范，便于版本管理和引用

交互体验：终端也能很现代

PaperPal 彻底抛弃了“输入数字选择”的老旧交互：

• ↑ / ↓：移动光标
• 空格：勾选/取消 arXiv 类别
• Enter：确认
• Esc / q：返回上一级

配合彩色评分、进度条和富文本渲染，终端界面清爽高效。

快速开始

1. 安装

git clone https://github.com/Shenzhi-Wang/PaperPal.git
cd PaperPal
pip install -e .

2. 配置（支持任意 OpenAI 兼容 API）

首次运行会提示输入密钥，也可手动创建 .env：

OPENAI_API_KEY=sk-your-key
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1   # 可替换为 DeepSeek、Ollama 等
OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini

3. 运行

# 推荐：进入交互模式
paper

# 或快速搜索
paper search -t "3 days" -T "强化学习"

高级配置（可选）

编辑 config.py 调整行为：

AUTO_SUMMARY = True                # 搜索后自动综述
DEFAULT_ARXIV_CATEGORIES = ["cs.LG", "cs.AI"]  # 默认领域
INTEREST_THRESHOLD = 6.0           # 仅显示 ≥6 分的论文
MAX_WORKERS = 4                    # 并行评分线程数

适用人群

• 研究生/博士生：快速追踪领域进展
• 科研工程师：寻找技术方案参考
• 学术博主：高效产出综述内容
• 独立研究者：低成本获取高质量文献洞察