Paper_claw
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.
Asset-Profil
Recherche und Wissensarbeit
Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.
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
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
StarkSolid option that is likely worth shortlisting for production workflows.
Vertrauen
Nur SandboxNützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.
Audit
Prüfung nötigMaschinenlesbare 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.
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.
Geeignete Aufgaben
- Research-Agent-Workflows
- Claude-Code-Teams
- builders willing to evaluate younger projects
- Suchquellen
Geeignete Agents
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_clawNicht 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
Alternative
Last30days Skill
53.5K Stars
npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g
Alternative
Academic Research Skills
38.4K Stars
npx skills add Imbad0202/academic-research-skills
Alternative
GPT Researcher
28.0K Stars
npx skills add assafelovic/gpt-researcher
Alternative
DeepResearch
19.8K Stars
npx skills add Alibaba-NLP/DeepResearch
Agent-Sicherheit v2
53/100 · Automatische Installation vermeiden
Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.
Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.
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.
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-clawAgent-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.
JSON öffnen
/api/agent/resolve?task=Use%20Paper_claw%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve-Text
/api/agent/resolve?task=Use%20Paper_claw%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
Installationsübergabe
/api/skills/pigeondan1-paper-claw/install
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.
Installationsübergabe
/api/skills/pigeondan1-paper-claw/install
LLM-Textformat
/api/skills/pigeondan1-paper-claw/install?format=text
Alternativen finden
/api/skills/search?q=Paper_claw&limit=3
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_clawRegistry-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
/api/registry/manifest/pigeondan1-paper-claw
LLM-Text
/api/registry/manifest/pigeondan1-paper-claw?format=text
Installationsalias
/api/registry/install/pigeondan1-paper-claw
Empfehlen
/api/registry/recommend?task=Use%20Paper_claw%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent-Fit
Recherche-Agents
Plattformen
Python, Claude Code, OpenAI Agents
Audit-Bericht
Prüfung nötig · 81/100
Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.
Agent-Entscheidungspanel
Companion skill for Research agents
Shortlist this skill and compare it with close alternatives before production adoption.
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
- 1Installieren Sie es in einem Sandbox-Agent und führen Sie eine Recherche-Agents-Aufgabe vollständig aus.
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 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.
GitHub-Akzeptanz
Prüfen32 GitHub-Stars
Star-/Fork-Aktivität
Prüfen32 Stars und 3 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar
Aktuelle Wartung
Bestanden29 Tage seit dem letzten Push
Lizenzklarheit
BestandenMIT
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.
Workflow-Eignung
Diese Skill in diesen Szenarien nutzen
Investigate faster
Research agents
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Manage repositories
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
Automate repeated work
Workflow automation
I need my agent to automate a repeated workflow across tools and files.
Workflow-Eignung
Zum vollständigen Workflow hinzufügen
Find, compare, and synthesize
Research report agent
A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.
Turn skills into distribution
Content growth agent
A workflow for turning newly indexed skills into SEO briefs, social drafts, comparison pages, and reusable publishing workflows.
Design, build, test, and ship interfaces
Frontend and UI
A practical workflow for agents that turn product briefs or Figma designs into polished frontend code, review the result, test it in a browser, and prepare a safe deployment.
Alternativen-Shortlist
Vor Installation vergleichen
Similar skills that may fit this task.
Last30days Skill
Research the last 30 days across Reddit, X, YouTube, Hacker News, Polymarket, GitHub, and the web, then synthesize a grounded brief for an AI agent.
Academic Research Skills
Academic Research Skills for Claude Code: research → write → review → revise → finalize
GPT Researcher
Run autonomous deep research over web and local sources
DeepResearch
Tongyi Deep Research, the Leading Open-source Deep Research Agent
Übersicht
<div align="center">
# 📰 Paper Claw
**Intelligent Multi-Source Paper Digest Generator**
[](https://www.python.org/) [](LICENSE) [](.github/workflows/daily_digest.yml) [](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
Technische Details
- Version
- 1.0.0
- Lizenz
- MIT
- Letzte Aktualisierung
- 18. Aug. 2026
- Veröffentlicht
- 25. Juli 2026
Frameworks & Tools
Entscheidungsübersicht
Ergänzende Skill
recent repository activity
Audit
Installationsprüfung
Installations- und Adoptionsprüfung
- Sicherheit
- 81/100
- Wartung
- 100/100
- Installieren
- 92/100
Von Agent belegte Evidenz
Von Agent belegte Evidenz
Ergebnisberichte nach Resolve, Prüfung, Installation und einem begrenzten Lauf.
- 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
Szenariobasierter Entwurf für Paper_claw, bereit für einen manuellen X-Post.
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
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
Quelle des Eintrags
Community-indexiert
Dieser Eintrag wurde aus öffentlichen Quellen indexiert und ist erst nach Genehmigung eines Maintainer-Anspruchs offiziell.
- Ersteller
- PigeonDan1
- Quelle
- PigeonDan1/paper_claw
- Indexiert von
- OpenAgentSkill Community-Index
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Zeige den kanonischen Eintrag, aktuelle Vertrauens- und Audit-Signale sowie echte Agent-Proven-Evidenz dort, wo Entwickler das Repository bewerten.
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[](https://www.openagentskill.com/skills/pigeondan1-paper-claw)
[](https://www.openagentskill.com/skills/pigeondan1-paper-claw/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/pigeondan1-paper-claw)Autor
PigeonDan1
@pigeondan1
Plattform-Fit
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
- 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
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