RS-PaperClaw🦞

遥感论文自动追踪与分析流水线

arXiv → 单篇报告 Issue → 每日汇总日报 → 可视化阅读页面

English version: README_EN.md

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🌐 在线阅读入口

• 项目主页（GitHub Pages）：https://thinson.github.io/RS-PaperClaw/
• CVPR 2026 GeoAI 合集：https://thinson.github.io/RS-PaperClaw/cvpr2026_geoai.html
• 日报归档目录：daily_reports/

🖼️ 界面预览

电脑端 UI	移动端 UI

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📰 News

• 2026-05-27: 默认 LLM 已切换为 deepseek-v4-flash；同时支持其他 OpenAI-like Chat Completions 兼容模型，可通过 LLM_MODEL 与 LLM_API_URL 自定义。
• 2026-04-24: 新增 CVPR 2026 GeoAI 论文合集页面，收录 139 篇论文（9 Oral + 20 Highlight + 110 Poster），按主题标签分类浏览。
• 2026-04-20: README 补充项目进展时间线，便于快速了解当前维护状态。
• 2026-04-19: GitHub Pages 前端完成一轮集中修复，包括历史日报分页加载、日期深链跳转、More 交互合并，以及 Papers 表格显示问题修复。
• 2026-04-17: 单篇报告与日报已增加“单位”信息；作者展示规则同步更新，不再使用 et al.。
• 2026-03-05: 当前仓库内可追溯的最早日报归档日期为 20260305，标志着日报归档链路已开始持续积累。

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✨ 项目做什么

RS-PaperClaw 每天自动完成：

• 🔎 拉取 arXiv 候选论文（遥感相关）
• 🧠 关键词 + LLM 二级筛选
• 📝 生成 / 更新单篇阅读报告（GitHub Issue）
• 🗞️ 生成当天日报（GitHub Issue）
• 🗂️ 同步日报到 daily_reports/YYYYMM/YYYYMMDD.md
• 📮 推送摘要到钉钉/飞书

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🎯 为什么以 Issue 为核心

• 🧭 可追踪：单论文单 Issue，历史与改动可回溯
• 🤝 易协作：评论即讨论，补充即沉淀
• ⚙️ 自动化友好：增量流程可稳定更新同一条记录
• 🗂️ 归档闭环：Issue 动态协作 + Markdown 静态留档

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🧩 核心能力

模块	输出
单篇报告	基础信息、TL;DR、中文摘要、标签、前三页预览图、10问分析
日报生成	今日概况（含数量统计）、亮点、文章列表、观察
质量控制	过滤占位内容，保障结构完整与可读性
结果归档	Issue + Markdown 双轨同步，便于追踪与回溯
可视化页面	最近日报浏览、移动端卡片视图、Issue 深读弹层

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🗺️ 目录结构（main）

RS-PaperClaw/
├── .github/workflows/                 # GitHub Actions（定时主跑 + 手动运维）
├── docs/                             # GitHub Pages 静态页面
│   ├── index.html
│   └── logo-220.png
├── daily_reports/                    # 日报归档（按年月）
│   ├── README.md
│   └── YYYYMM/YYYYMMDD.md
├── papers/previews/                  # 论文预览图（用于 Issue 展示）
├── skills/rs-paper-pipeline/         # 技能与脚本
│   ├── README.md
│   ├── SKILL.md
│   ├── .env.example
│   ├── RUNBOOK_RS_PIPELINE.md
│   ├── AGENT_GUIDE_RS_PIPELINE.md
│   └── scripts/
│       ├── cli.py
│       ├── clients/
│       ├── services/
│       ├── config/filter_keywords.json
│       └── prompts/filter_cross_prompt.md
└── README_EN.md

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🚀 快速开始

0) 克隆仓库

仓库包含大量论文预览图（400MB+），如需跳过可使用轻量克隆：

# 轻量克隆（跳过 papers/previews/ 图片，约 1MB）
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/thinson/RS-PaperClaw.git
cd RS-PaperClaw
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!papers/previews'

# 完整克隆（含全部预览图，约 400MB）
git clone https://github.com/thinson/RS-PaperClaw.git

1) 初始化

cd skills/rs-paper-pipeline
./bootstrap.sh

2) 配置 .env

至少填写：

• GITHUB_TOKEN
• LLM_API_KEY

可选：

• LLM_MODEL（默认：deepseek-v4-flash）
• LLM_API_URL（默认：https://api.deepseek.com/chat/completions；支持其他 OpenAI-like Chat Completions 兼容接口）
• DINGTALK_WEBHOOK
• FEISHU_TARGET
• RS_GITHUB_REPO

3) 运行当天流程

cd skills/rs-paper-pipeline
python3 scripts/cli.py run

4) 常用命令

cd skills/rs-paper-pipeline
python3 scripts/cli.py doctor
python3 scripts/cli.py filter --dry-run --date 20260317
python3 scripts/cli.py run --date 20260317 --no-notify
python3 scripts/cli.py reconcile --date 20260317 --dry-run

5) 想定制成你自己的论文系统

可以直接看：

• skills/rs-paper-pipeline/CUSTOMIZATION_GUIDE.md

这份文档专门说明：

• 如何改关键词和 regex
• 如何改筛选 prompt
• 如何改 .env 配置项
• 如何把目标仓库切到你自己的 repo
• 如何用最小风险验证改动

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⏰ 定时任务（示例）

推荐直接使用仓库内工作流：

- `.github/workflows/rs-pipeline-schedule.yml`
- `.github/workflows/rs-pipeline-manual.yml`

它们会调用 `skills/rs-paper-pipeline/scripts/cli.py`，并使用仓库内的筛选配置文件。

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📎 备注

• 默认文档语言为中文；英文请见 README_EN.md
• 页面部署方式：main 分支 + /docs
• 文章 list 筛选规则来自：
  • skills/rs-paper-pipeline/scripts/config/filter_keywords.json
  • skills/rs-paper-pipeline/scripts/prompts/filter_cross_prompt.md

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✅ TODO

• 增加期刊来源：RSE（Remote Sensing of Environment）、ISPRS JPRS、IEEE 旗下相关期刊

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🔗 Related Projects

• papers.cool: https://papers.cool/

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