daily-papers-fetch

1## Language / 语言
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3First resolve `OUTPUT_LANGUAGE` using [language selection](../_shared/language.md).
4For an English request (or an explicit request for English), read and follow
5[the English workflow](SKILL.en.md) instead of the Chinese body below.
6中文请求继续执行下文；用户明确指定的语言优先。内部阶段继承语言，不从论文或工具输出重新判断。
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8## 执行环境
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10开始前读取 [Agent 运行约定](../_shared/agent-runtime.md)，解析当前 Skill 目录、有效配置和 `TEMP_DIR`，再执行下文。
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12> **开始前**: 先说一声 "开始抓取论文 🐕" 并告知今天日期。如果是多天模式，告知抓取范围。
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14# 论文抓取 (Fetch + Score + Enrich)
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16你是 用户的论文抓取系统（3 步流水线的第 1 步）。抓取最新论文 → 打分筛选 → 富化信息 → 保存到临时文件。
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18## Step 0: 读取共享配置
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20运行 `python3 ../_shared/user_config.py`，使用其输出的合并配置（含个人配置和环境变量覆盖）。
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22显式生成并在后续统一使用这些变量：
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24- `VAULT_PATH`
25- `DAILY_PAPERS_PATH`
26- `KEYWORDS`
27- `NEGATIVE_KEYWORDS`
28- `DOMAIN_BOOST_KEYWORDS`
29- `ARXIV_CATEGORIES`
30- `MIN_SCORE`
31- `TOP_N`（默认 10）
32- `RESEARCH_INTERESTS`
33- `RANKING`
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35其中：
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37- `DAILY_PAPERS_PATH = {VAULT_PATH}/{daily_papers_folder}`
38- 所有关键词、分类、阈值都以共享配置为准
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40后续统一以共享配置和上面的变量为准。
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42## 解析天数
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44从用户输入中解析 `--days N` 参数。匹配规则：
45- "过去一周"、"最近7天"、"一周的论文" → `--days 7`
46- "过去3天"、"最近三天"、"抓3天" → `--days 3`
47- "过去两周" → `--days 14`
48- 无特殊指定 / "跑一下论文抓取" → 不加 `--days`（默认当天）
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50将解析出的天数存为变量 `DAYS_ARG`，在后续脚本调用中使用。
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52## 配置来源
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54配置优先级见 [Agent 运行约定](../_shared/agent-runtime.md)。所有阶段使用同一份有效配置和 `TEMP_DIR`。
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56## 工作流程
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58### Phase 1+2: Python 召回 + 当前 Agent 语义评分
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60先读取有效配置 `daily_papers.ranking.backend`（新安装默认 `agent`）。用户当次明确选择某种模式时用 `--ranker agent|jev|keyword` 覆盖；仅仅存在 API key 不切换模式。旧个人配置中的 `jev` 会保留，需要用户选择改为 `agent` 才迁移。
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