Paper_claw

Prüfen · 68
Von der Community indexiert

Paper Claw sends personalized daily research digests from arXiv and beyond straight to your inbox, featuring customizable categories, intelligent classification, and agent-based multilingual summaries powered by your preferred AI via private API. Designed for researchers and AI agents, it makes paper discovery easier, smarter, and more specialized.

Verified installs0
Stars32
Version1.0.0
Qualität72/100 · Stark
Vertrauen68/100 · Nur Sandbox
Audit81/100 · Prüfung nötig

Asset-Profil

Recherche und Wissensarbeit

Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.

Bereich ansehen

Szenario

Recherche-Agents

I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.

Agent-Fit

Claude Code + OpenAI Agents + CLI

Geeignet für Codex, Claude Code, Cursor, CLI oder benutzerdefinierte Agents.

Installieren

Bereit

npx skills add PigeonDan1/paper_claw

Wartung

Aktuell

29 Tage seit dem letzten Push

Risiko

Prüfung nötig

Permission surface may require sandboxing

GitHub-Qualität

32

72/100 Qualität · 76/100 Vertrauen

Abdeckungs-Tags

RechercheRecherche-Agentsarxivpaper-digestai-agent

Review-Notizen

Permission surface may require sandboxing · Low GitHub adoption signal

Agent-Adoptionskarte

Vertrauen, Audit und Installationsbereitschaft auf einen Blick

Diese Werte kombinieren öffentliche Repository-Metadaten, OpenAgentSkill-Reviewsignale, Wartungsaktualität und Installationsbereitschaft. Sie helfen bei der Vorauswahl, ersetzen aber keine menschliche Prüfung.

Qualität

Stark
72

Solid option that is likely worth shortlisting for production workflows.

Vertrauen

Nur Sandbox
68

Nützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.

Audit

Prüfung nötig
81

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

OpenAgentSkill Trust Score v5

Menschliche Prüfung vor Installation

Nur in einer Sandbox ausführen und nahe Alternativen vergleichen, bevor sie produktiv eingesetzt wird.

PythonCodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

Stars

32 GitHub-Stars

Repository-Aktivität

32 Stars und 3 Forks

Wartung

29 Tage seit dem letzten Push

Lizenz

MIT

Installieren

npx skills add PigeonDan1/paper_claw

Installationssicherheit

Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad

Berechtigungsfläche

shell or command execution, network or browser access

Agent-Ergebnisse

Noch keine Agent-Ergebnisdaten

Dokumentation

Starker README/SKILL.md-Kontext

Risikoübersicht

Vor Produktion prüfen

  • Low GitHub adoption signal
  • Quality score needs review
  • Permission surface needs review: shell or command execution, network or browser access
  • GitHub adoption: 32 GitHub stars

Installationsbereitschaft

Installationspfad verfügbar

  • Installationspfad ist verfügbar
  • Repository-Belege sind verfügbar
  • Lizenz ist angegeben
  • Noch keine Agent-Proven-Ergebnisbelege

Agent-lesbare Metadaten

Maschinenlesbare Entscheidungsdaten für diesen Skill.

Nutze diesen Block oder das eingebettete JSON, um zu entscheiden, ob ein Agent diesen Skill installieren, eine Alternative wählen oder zuerst menschliche Prüfung anfordern soll.

JSON öffnen

Geeignete Aufgaben

  • Research-Agent-Workflows
  • Claude-Code-Teams
  • builders willing to evaluate younger projects
  • Suchquellen

Geeignete Agents

PythonCodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLIOpenAI AgentsCLI

Installationsentscheidung

Befehl
npx skills add PigeonDan1/paper_claw
Richtlinie
Prüfen
Menschliche Prüfung
Ja

Vertrauen und Risiko

Vertrauen
68/100
Audit
81/100
Risikoebene
Prüfung nötig

Ergebnis-Loop

Endpoint
/api/agent/outcome
Event-ID
resolve
Ergebnisse
5

Installationsbefehl

npx skills add PigeonDan1/paper_claw

Nicht verwenden, wenn

  • Teams, die ein vom Anbieter unterstütztes SLA benötigen
  • production agents without a repository review
  • Low GitHub adoption signal
  • Hinweise auf Hochrisiko-Berechtigungen: Shell- oder Befehlsausführung
  • Permission surface may require sandboxing

Agent-Sicherheit v2

53/100 · Automatische Installation vermeiden

ExperimentellPrüfen

Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.

Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.

Per API auflösen

Hoch

Shell- oder Befehlsausführung

Die Skill-Metadaten verweisen auf Terminal-, CLI-, Shell-, Subprozess- oder Befehlsausführungs-Workflows.

Mittel

Netzwerkzugriff

Die Skill ruft wahrscheinlich Remote-Seiten, APIs, Repositories oder externe Dienste ab.

Mittel

Datenbankzugriff

Die Skill kann Schemata prüfen, Datenbanken abfragen oder mit persistenten Speichern arbeiten.

  • Hinweise auf Hochrisiko-Berechtigungen: Shell- oder Befehlsausführung
  • Permission surface may require sandboxing

Installationsziele

Diesen Skill im Agent-Workflow installieren

Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.

skill install

OpenAgentSkill CLI

Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.

$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install pigeondan1-paper-claw

Agent-Auflösungsplan

Lass einen Agent die Eignung vor der Installation prüfen.

Die Resolve API liefert die beste Skill, Alternativen, Sicherheitsrichtlinien, Auditnotizen, Installationsziel und einen direkt nutzbaren Prompt.

Textplan öffnen

Agent sollte prüfen

  • Task fit and alternatives from Resolve API.
  • Audit score, trust score, and safety policy warnings.
  • Install target compatibility for Codex, Claude Code, Cursor, or CLI.

Prompt kopieren

Task: Use Paper_claw in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20Paper_claw%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/pigeondan1-paper-claw/install
Install command: npx skills add PigeonDan1/paper_claw
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.

Agent-Übergabe

Gib dem Agent den Installationspfad, nicht noch ein Verzeichnis.

Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.

Installations-API öffnen

Agent-Prompt

Use Paper_claw for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/pigeondan1-paper-claw/install, then install with: npx skills add PigeonDan1/paper_claw

Registry-Metadaten

Agent-lesbares Profil für die automatische Skill-Auswahl.

Die Registry API stellt Entscheidungs-, Vertrauens-, Audit-, Use-Case- und Installationssignale ohne UI-Scraping bereit.

Manifest öffnen

Agent-Fit

73/100

Recherche-Agents

Plattformen

Python, Claude Code, OpenAI Agents

Audit-Bericht

Prüfung nötig · 81/100

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

Audit-Bericht ansehenEval-Bericht ansehen

Agent-Entscheidungspanel

Companion skill for Research agents

Shortlist this skill and compare it with close alternatives before production adoption.

73
Bereitschaft
Shortlist
Phase

Rolle im Stack

Ergänzende Skill

Primäre Eignung

Recherche-Agents

Vertrauenslabel

Starke Shortlist

Installationspfad

Befehl bereit

Verwenden wenn

  • Research-Agent-Workflows
  • Claude-Code-Teams
  • builders willing to evaluate younger projects

Evidenz

  • recent repository activity
  • install command or GitHub repo available
  • Qualitätsprofil 72/100
  • 5 OpenAgentSkill-Interaktionen

zuerst prüfen

  • Low GitHub adoption signal

Implementierungspfad

  1. 1Installieren Sie es in einem Sandbox-Agent und führen Sie eine Recherche-Agents-Aufgabe vollständig aus.
  2. 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
  3. 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.

Vertrauensprofil

Nur Sandbox

Nützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.

68
OpenAgentSkill Trust Score

GitHub-Akzeptanz

Prüfen

32 GitHub-Stars

Star-/Fork-Aktivität

Prüfen

32 Stars und 3 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar

Aktuelle Wartung

Bestanden

29 Tage seit dem letzten Push

Lizenzklarheit

Bestanden

MIT

Positive Signale

  • KI-Prüfung genehmigt
  • Installationspfad ist verfügbar
  • Repository-Belege sind verfügbar
  • Kürzlich gewartetes Repository
  • Der Installationsbefehl weist kein offensichtliches Hochrisikomuster auf
  • Ergebniszyklus ist bereit, benötigt aber den ersten echten Agent-Lauf

Vor Installation prüfen

  • Low GitHub adoption signal
  • Quality score needs review
  • Permission surface needs review: shell or command execution, network or browser access
  • GitHub adoption: 32 GitHub stars
  • Stars/forks activity: 32 stars, 3 forks; issue activity unavailable in current metadata
  • Permission surface: shell or command execution, network or browser access
  • Noch keine echten Agent-Ergebnisberichte
  • Vor unbeaufsichtigter Installation ist menschliche Prüfung erforderlich

Empfohlene Aktion

Nur in einer Sandbox ausführen und nahe Alternativen vergleichen, bevor sie produktiv eingesetzt wird.

Qualitätsprofil

Stark Kandidat für Agent-Workflows

Solid option that is likely worth shortlisting for production workflows.

72
GitHub-Stars
32
Aktualität
vor 29 Tagen
Installationsbereit
Ja
Lizenz
MIT
Vor Installation prüfen: Low GitHub adoption signal

Workflow-Eignung

Diese Skill in diesen Szenarien nutzen

Workflow-Eignung

Zum vollständigen Workflow hinzufügen

Alternativen-Shortlist

Vor Installation vergleichen

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Alle vergleichen

Übersicht

<div align="center">

# 📰 Paper Claw

**Intelligent Multi-Source Paper Digest Generator**

[![Python 3.11](https://img.shields.io/badge/Python-3.11-3776AB?logo=python&logoColor=white)](https://www.python.org/) [![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-green.svg)](LICENSE) [![GitHub Actions](https://img.shields.io/badge/GitHub%20Actions-2088FF?logo=githubactions&logoColor=white)](.github/workflows/daily_digest.yml) [![Multi-LLM](https://img.shields.io/badge/LLM-DeepSeek%20%7C%20Kimi%20%7C%20OpenAI-blue)](https://github.com/PigeonDan1/paper_claw)

*Fetch, classify, and summarize papers from multiple sources with AI-powered digests*

[Quick Start](#-for-human-users) · [Agent Skill](#-for-ai-agents) · [ArXiv Categories](#-arxiv-categories)

</div>

---

## 👥 Two Paths

Paper Claw serves two types of users:

<table> <tr> <td width="50%" valign="top">

### 🧑‍💻 For Human Users

**I want to set up daily paper digests for my research field**

→ [Quick Start Guide](#-for-human-users)

- Configure your research domain - Set up email delivery - Choose your LLM provider - Run locally or via GitHub Actions

</td> <td width="50%" valign="top">

### 🤖 For AI Agents

**I want to integrate Paper Claw into my agent workflow**

→ [Agent Skill Guide](#-for-ai-agents)

- **One-command preset setup** for any research field - Standardized tool interface - One-line Python integration - JSON schema definitions - Auto-discovery for OpenClaw

</td> </tr> </table>

### System Architecture

<div align="center">

<img src="assets/paper_claw.png" width="90%" alt="Paper Claw System Architecture">

*Paper Claw fetches from arXiv, classifies with AI, and delivers personalized digests*

</div>

---

### Example Output

<div align="center">

**Daily Digest in Your Inbox**

<img src="assets/demo2.png" width="85%" alt="Paper Claw Daily Digest Email">

*Categorized papers with AI summaries, ready to read*

</div>

---

## 🧑‍💻 For Human Users

### Quick Start (5 minutes)

```bash # 1

Plattformkompatibilität

pythonFULL

Technische Details

Version
1.0.0
Lizenz
MIT
Letzte Aktualisierung
18. Aug. 2026
Veröffentlicht
25. Juli 2026

Frameworks & Tools

Python

Entscheidungsübersicht

Ergänzende Skill

73
Bereit
Shortlist
Phase

recent repository activity

Audit

Installationsprüfung

Installations- und Adoptionsprüfung

81
Prüfung nötig
Sicherheit
81/100
Wartung
100/100
Installieren
92/100
Vollständiges Audit öffnenEval-Bericht ansehen

Von Agent belegte Evidenz

Von Agent belegte Evidenz

Ergebnisberichte nach Resolve, Prüfung, Installation und einem begrenzten Lauf.

0
Belegt
Needs first agent runAuto-Installation: zuerst prüfenLetzter: Unbekannt
Erfolgsrate
Letzter Fehler
Ergebnisse
0
Ausgabequalität
Fehlgeschlagen
0
Nicht relevant
0
Installationen
0
Durch Risiko blockiert
0
Einrichtung erforderlich
0
Produktion
0

Noch keine Agent-Ergebnisdaten. Der erste Lauf kann Erfolg, Einrichtungsbedarf, Risikoblockaden, Fehler oder Irrelevanz über /api/agent/outcome melden.

Installieren

Zum Agent-Workflow hinzufügen

Kostenlos und Open Source. Bericht vor der Installation in Produktions-Agents prüfen.

Wachstums-Loop

Share-Kit

X

Szenariobasierter Entwurf für Paper_claw, bereit für einen manuellen X-Post.

Kuratorenhinweis
Paper_claw: A tool for generating personalized daily research paper digests from arXiv and other sources,...

32 stars

https://www.openagentskill.com/skills/pigeondan1-paper-claw?ref=x
X-Entwurf öffnen
Optionale Antwort mit Installationsbefehl
Listing + install path for Paper_claw:
https://www.openagentskill.com/skills/pigeondan1-paper-claw?ref=x

Install: npx skills add PigeonDan1/paper_claw
Antwortentwurf öffnen

Quelle des Eintrags

Community-indexiert

Beanspruchbar

Dieser Eintrag wurde aus öffentlichen Quellen indexiert und ist erst nach Genehmigung eines Maintainer-Anspruchs offiziell.

Ersteller
PigeonDan1
Indexiert von
OpenAgentSkill Community-Index

Die Zuordnung verlinkt auf das öffentliche Repository oder Creator-Profil. Creator können den Eintrag beanspruchen, um Eigentümersignale zu aktualisieren.

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Eigentümeranspruch

Diesen Skill-Eintrag beanspruchen

Dieser Community-indexiert-Eintrag wird PigeonDan1 zugeschrieben, ist aber noch nicht offiziell markiert. Beanspruche ihn, um ein verifiziertes Eigentümersignal hinzuzufügen und künftige Launch-, Installations- und Audit-Updates vertrauenswürdiger zu machen.

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Zeige den kanonischen Eintrag, aktuelle Vertrauens- und Audit-Signale sowie echte Agent-Proven-Evidenz dort, wo Entwickler das Repository bewerten.

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/pigeondan1-paper-claw?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/pigeondan1-paper-claw)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/pigeondan1-paper-claw?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/pigeondan1-paper-claw)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/pigeondan1-paper-claw?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/pigeondan1-paper-claw/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/pigeondan1-paper-claw?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/pigeondan1-paper-claw)

Autor

P

PigeonDan1

@pigeondan1

Gesundheitssignale

GitHub-Stars
32
Qualitätswert
45/100
Letzter GitHub-Push
25. Juli 2026
Framework-Hinweise
1
OpenAgentSkill-Aufrufe
4
Installationskopien
0
Externe Klicks
0

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Vertrauen & Sicherheit

Nur Sandbox

68
  • GitHub-Akzeptanz32 GitHub-StarsPrüfen
  • Star-/Fork-Aktivität32 Stars und 3 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbarPrüfen
  • Aktuelle Wartung29 Tage seit dem letzten PushBestanden
  • LizenzklarheitMITBestanden
  • README/SKILL.md-VollständigkeitMetadaten enthalten ausreichend Nutzungs- und Workflow-KontextBestanden
  • Abhängigkeits-/Laufzeitrisikocommand execution surface, network or browser surfaceInfo