deepxiv

DeepXiv 論文検索と段階的な読解

トピックまたは論文 ID を検索：$ARGUMENTS

役割と位置づけ

DeepXiv は、段階的な読解に適した文献ソースです。

スキル	ソース	最適な用途
/arxiv	arXiv API	一括検索、PDF のダウンロード、メタデータ
/deepxiv	DeepXiv SDK	セクション単位での段階的な読解
/semantic-scholar	S2 API	出版会議のメタデータ、被引用数
/alphaxiv	www.alphaxiv.org	論文 1 件の LLM 最適化済み概要を即座に取得。LaTeX ソースへのフォールバックあり

論文全体を早い段階で読み込まずに済ませたい場合は、DeepXiv を使用してください。

定数

• DEEPXIV_FETCHER — 正式名称は deepxiv_fetch.py です。shared-references/integration-contract.md §2 に従って解決されます （ポリシー D1 — 優先アダプターとフォールバックの連鎖）。解決できない場合（正式な チェーンをすべて試した場合）は、後述のコマンドごとの説明に従い、 生の deepxiv CLI にフォールバックします。
• MAX_RESULTS = 10 — 返す結果のデフォルト件数です。

上書き指定（引数に追加）：

• /deepxiv "agent memory" - max: 5 — 上位 5 件の結果
• /deepxiv "2409.05591" - brief — 論文の簡易要約
• /deepxiv "2409.05591" - head — メタデータとセクション一覧
• /deepxiv "2409.05591" - section: Introduction — 1 つのセクションのみを読む
• /deepxiv "trending" - days: 14 - max: 10 — トレンド論文
• /deepxiv "karpathy" - web — DeepXiv のウェブ検索
• /deepxiv "258001" - sc — ID を指定して Semantic Scholar のメタデータを取得

セットアップ

DeepXiv の利用は任意です。CLI がインストールされていない場合は、ユーザーに次のように伝えてください。

pip install deepxiv-sdk

初回使用時に、deepxiv は無料トークンを自動登録し、~/.env に保存します。

ワークフロー

ステップ 1：引数を解析する

$ARGUMENTS を解析し、次を特定します。

• クエリまたは ID：論文のトピック、arXiv ID、または Semantic Scholar ID
• - max: N：MAX_RESULTS を上書き
• - brief：論文の概要を取得
• - head：メタデータとセクション一覧を取得
• - section: NAME：指定した名前のセクションを 1 つ取得
• - trending またはクエリ trending：トレンド論文を取得
• - days: 7|14|30：トレンドの対象期間
• - web：DeepXiv のウェブ検索を実行
• - sc：ID を指定して Semantic Scholar のメタデータを取得

メインの引数が arXiv ID のように見え、モードが明示されていない場合は、デフォルトで - brief を指定します。

ステップ 2：アダプターを特定する

正式な厳格セーフチェーンを使って $DEEPXIV_FETCHER を解決します（shared-references/integration-contract.md §2 を参照）。 ポリシー D1 の連鎖では、解決されたアダプターを優先します。解決できない場合 （正式なチェーンをすべて試した場合）は、ステップ 3 で説明する生の deepxiv CLI コマンドに フォールバックします。

cd "$(git rev-parse --show-toplevel 2>/dev/null || pwd)" || exit 1
if [ -z "${ARIS_REPO:-}" ] && [ -f .aris/installed-skills.txt ]; then
    ARIS_REPO=$(awk -F'\t' '$1=="repo_root"{print $2; exit}' .aris/installed-skills.txt 2>/dev/null) || true
fi
if [ -z "${ARIS_REPO:-}" ] && [ -f "$HOME/.aris/repo" ]; then
    ARIS_REPO=$(cat "$HOME/.aris/repo" 2>/dev/null) || true
fi
DEEPXIV_FETCHER=".aris/tools/deepxiv_fetch.py"
[ -f "$DEEPXIV_FETCHER" ] || DEEPXIV_FETCHER="tools/deepxiv_fetch.py"
[ -f "$DEEPXIV_FETCHER" ] || { [ -n "${ARIS_REPO:-}" ] && DEEPXIV_FETCHER="$ARIS_REPO/tools/deepxiv_fetch.py"; }
[ -f "$DEEPXIV_FETCHER" ] || DEEPXIV_FETCHER=""

# Smoke test (optional — adapter resolution shown to user). The cascade
# in Step 3 below branches purely on `[ -n "$DEEPXIV_FETCHER" ]`; a
# resolved-but-non-functional adapter is not currently auto-demoted.
if [ -n "$DEEPXIV_FETCHER" ]; then
  echo "DeepXiv adapter resolved at: $DEEPXIV_FETCHER" >&2
else
  echo "DeepXiv adapter unresolved (canonical chain exhausted); raw deepxiv CLI fallback will be used." >&2
fi

ステップ 3：必要最小限のコマンドを実行する

論文を検索する

python3 "$DEEPXIV_FETCHER" search "QUERY" --max MAX_RESULTS

フォールバック：

deepxiv search "QUERY" --limit MAX_RESULTS --format json

簡易要約

python3 "$DEEPXIV_FETCHER" paper-brief ARXIV_ID

フォールバック：

deepxiv paper ARXIV_ID --brief --format json

セクション一覧

python3 "$DEEPXIV_FETCHER" paper-head ARXIV_ID

フォールバック：

deepxiv paper ARXIV_ID --head --format json

特定のセクション

python3 "$DEEPXIV_FETCHER" paper-section ARXIV_ID "SECTION_NAME"

フォールバック：

deepxiv paper ARXIV_ID --section "SECTION_NAME" --format json

トレンド

python3 "$DEEPXIV_FETCHER" trending --days 7 --max MAX_RESULTS

フォールバック：

deepxiv trending --days 7 --limit MAX_RESULTS --output json

ウェブ検索

python3 "$DEEPXIV_FETCHER" wsearch "QUERY"

フォールバック：

deepxiv wsearch "QUERY" --output json

Semantic Scholar のメタデータ

python3 "$DEEPXIV_FETCHER" sc "SEMANTIC_SCHOLAR_ID"

フォールバック：

deepxiv sc "SEMANTIC_SCHOLAR_ID" --output json

ステップ 4：結果を提示する

検索時は、簡潔な表を提示します。

| # | ID | Title | Year | Citations | Notes |
|---|----|-------|------|-----------|-------|

論文を読む場合は、次を表示します。

• タイトル
• arXiv ID
• 著者
• 入手可能な場合は、掲載先／日付
• TLDR または概要の要約
• 次の推奨ステップ：brief → head → section

ステップ 5：必要な場合にのみ読解を深める

次の順序で進めます。

1. search
2. paper-brief
3. paper-head
4. paper-section
5. 必要な場合にのみ論文全体を読む

簡易要約または 1 つのセクションで質問に答えられる場合は、論文全体の読み込みに進まないでください。

ステップ 6：リサーチ Wiki を更新する（有効な場合）

プロジェクト内に research-wiki/ が存在する場合は必須です。存在しない場合は何もせずにスキップしてください。Wiki ディレクトリが存在する場合は、 shared-references/wiki-helper-resolution.md に記載された正規の手順（バリアント B — 警告してスキップ）に従って $WIKI_SCRIPT を解決してください。この実行中に意味のある形で読み込んだ論文（brief / head / section / full）を取り込みます。深度を指定して読み込まず、search でヒットしただけの論文は取り込む必要はありません。

if [ -d research-wiki/ ]; then
  cd "$(git rev-parse --show-toplevel 2>/dev/null || pwd)" || exit 1
  ARIS_REPO="${ARIS_REPO:-$(awk -F'\t' '$1=="repo_root"{print $2; exit}' .aris/installed-skills.txt 2>/dev/null)}"
  if [ -z "${ARIS_REPO:-}" ] && [ -f "$HOME/.aris/repo" ]; then
    ARIS_REPO=$(cat "$HOME/.aris/repo" 2>/dev/null) || true
  fi
  WIKI_SCRIPT=".aris/tools/research_wiki.py"
  [ -f "$WIKI_SCRIPT" ] || WIKI_SCRIPT="tools/research_wiki.py"
  [ -f "$WIKI_SCRIPT" ] || { [ -n "${ARIS_REPO:-}" ] && WIKI_SCRIPT="$ARIS_REPO/tools/research_wiki.py"; }
  [ -f "$WIKI_SCRIPT" ] || {
    echo "WARN: research_wiki.py not found; depth-read summary delivered, wiki ingest skipped. Fix: bash tools/install_aris.sh or smart_update.sh (refreshes ~/.aris/repo), export ARIS_REPO, or cp <ARIS-repo>/tools/research_wiki.py tools/." >&2
    WIKI_SCRIPT=""
  }
  if [ -n "$WIKI_SCRIPT" ]; then
    for each arxiv_id the user asked this skill to read in depth:
        python3 "$WIKI_SCRIPT" ingest_paper research-wiki/ \
            --arxiv-id "<arxiv_id>"
  fi
fi

ヘルパーはメタデータ／スラッグ／重複排除／ページ／インデックス／ログを 1 回の呼び出しで処理します。papers/<slug>.md を手動で作成しないでください。詳細は shared-references/integration-contract.md を参照してください。取り込み漏れがあった場合は、上記の手順で $WIKI_SCRIPT を解決した後、次のコマンドでバックフィルしてください。 python3 "$WIKI_SCRIPT" sync research-wiki/ --arxiv-ids <id1>,<id2>,...

主なルール

• 利用可能な場合は、生の deepxiv コマンドよりアダプタースクリプトを優先してください。
• DeepXiv は任意です。利用できない場合はインストールコマンドを提示し、/arxiv または /research-lit "topic" - sources: web の使用を提案してください。
• トークンを節約するため、セクション単位で読み込んでください。
• DeepXiv は /arxiv および /semantic-scholar を補完するものとして扱い、置き換えるものではありません。
• Semantic Scholar の出版済み会議論文と結果が重複する場合は、最終的な要約に、より詳細な会議論文のメタデータを含めてください。