aminer-daily-paper

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通过 AMiner rec5 API 个性化推荐论文。需要 Token：设置 AMINER_API_KEY 环境变量。

• 文档：https://open.aminer.cn/open/docs | 控制台：https://open.aminer.cn/open/board?tab=control

激活时机：用户提出任何论文推荐需求时——无论是明确命令（/aminer-dp ...）还是自然语言（推荐一些 RAG 相关论文、帮我推荐最近的多模态论文）。

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预检：检查必需的环境变量

始终需要 AMINER_API_KEY。调用脚本前先检查：

[ -z "${AMINER_API_KEY+x}" ] && echo "AMINER_API_KEY missing" || echo "AMINER_API_KEY exists"

如果未设置，请停止并告知用户：

未设置 AMINER_API_KEY。请前往 https://open.aminer.cn 获取 Token，并将其设置为环境变量。

不需要其他环境变量。

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API 端点

POST https://datacenter.aminer.cn/gateway/open_platform/api/v3/paper/rec5

必需的请求头：

请求头	值
Authorization	${AMINER_API_KEY}
X-Platform	当前宿主：claude-code / cursor / codex / openclaw；如果无法确定，则为 unknown
X-Skill-Name	aminer-daily-paper
X-Skill-Version	此文件 frontmatter 中的 version 字段
Content-Type	application/json;charset=utf-8

请求字段

字段	类型	必需	说明
author_name	string	有条件必需	学者姓名（英文）。后端会通过人员搜索将其解析为学者 ID。
author_org	string	可选	学者所在机构（英文全名）。姓名存在歧义时，需要此字段消除歧义。
topics	string[]	有条件必需	研究主题短语。使用用户的原始表述（中文、英文或混合语言均可）。API 支持多语言主题字符串。
size	int	可选	每次调用返回的论文数量（1–20）。省略时由模型决定（见下文）。
offset	int	可选	分页偏移量（0–100，默认为 0）。
language_sort	string	可选	仅当用户明确要求中文或英文倾向的排序时使用 zh 或 en（例如“优先中文论文”／“prefer English papers”）。否则省略；请求中不会包含此字段。

应至少提供 author_name 或 topics 之一。如果两者均未提供，API 将根据与 AMINER_API_KEY 关联的账户返回个性化推荐。

响应结构

{
  "code": 200,
  "success": true,
  "data": [{
    "offset": 0,
    "size": 5,
    "total": 32,
    "papers": [{
      "paper_id": "...",
      "arxiv_id": "",
      "title": "...",
      "year": 2026,
      "authors": ["Author A", "Author B"],
      "keywords": ["kw1", "kw2"],
      "summary": "...",
      "structured_summary": {
        "research_problem": "...",
        "research_challenge": "...",
        "research_method": "...",
        "experimental_results": ""
      },
      "famous_authors": [],
      "aminer_author_profiles": [],
      "author_entries": [],
      "links": {
        "aminer": "https://www.aminer.cn/pub/{paper_id}",
        "arxiv": "",
        "pdf": ""
      },
      "paper_url": "https://www.aminer.cn/pub/{paper_id}",
      "source": "local_rec5"
    }]
  }]
}

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输入格式

结构化命令或普通自然语言均可。

/aminer-dp
/aminer-dp topics: multimodal agents, tool-use
/aminer-dp scholar: Jie Tang org: Tsinghua papers: OAG-Bench | RPC-Bench
recommend me recent papers on RAG

不带参数调用 /aminer-dp 时，只会携带令牌调用 API——API 会使用 AMINER_API_KEY 识别账户，并返回个性化推荐。

自然语言输入——调用脚本前，你（模型）必须先将其解析为字段。topics 尤其重要：

1. topics——不要“曲解”用户的意图

   • 如果用户已在触发词中写明 topics:（例如 具身智能、环境保护），请将这些原始字符串传入 handle_trigger.py 的 --text。不要将其替换成无关的英文词语（例如，不要把任意主题映射为“Knowledge Distillation”、“Smart agriculture”或用户未提及的其他领域）。
   • 如果为了检索而补充英文，必须是同一概念的忠实别名（例如，具身智能 → embodied intelligence，环境保护 → environmental protection）。如有疑问，保留用户的原始用词，不要凭空编造同义词。
   • 绝不要把用户的主题改成不同的研究领域。

2. 学者和机构（人员搜索仍以英文为主）

   • 解析学者信息时，author_name / author_org 使用常见的英文写法（例如 Jie Tang、Tsinghua University），将知名机构的简称扩展为完整官方名称；如果姓名存在歧义，则补充 author_org。如果无法可靠地确定对应信息，请询问用户。

3. language_sort——只有当用户明确希望推荐结果按中文或英文偏好排序时，才在触发词中加入 language_sort: zh 或 language_sort: en。如果用户没有提出此要求，不要添加此字段（API 调用会省略 language_sort）。

4. 确定 size 以及是否需要多次调用（参见调用策略）。

5. 重构触发词，然后调用 handle_trigger.py。

示例（中文主题——保持原样）：

• 用户：/aminer-dp topics: 具身智能, 环境保护
• 你调用：handle_trigger.py --text "/aminer-dp topics: 具身智能, 环境保护"
  （不要将 topics 改写成无关的英文。）

示例：

• 用户：/aminer-dp 我做多模态智能体和 tool-use，帮我推荐最近论文
• 你提取：topics: multimodal agents, tool-use
• 你调用：handle_trigger.py --text "/aminer-dp topics: multimodal agents, tool-use size: 5"

示例（学者）：

• 用户：/aminer-dp 我是唐杰，清华大学，做多模态和知识图谱
• 你提取：scholar: Jie Tang, org: Tsinghua University, topics: multimodal, knowledge graph
• 你调用：handle_trigger.py --text "/aminer-dp scholar: Jie Tang org: Tsinghua University topics: multimodal, knowledge graph"

示例（姓名有歧义时，询问用户）：

• 用户：/aminer-dp 推荐张伟方向的论文
• 你："张伟是一个常见名字，请提供机构信息以便精确匹配，例如：张伟，北京大学。或者直接提供 aminer_author_id。"

papers 字段：代表性论文标题（例如 papers: OAG-Bench | RPC-Bench）与 scholar / author_name 一同提供，作为消歧上下文。它们不会直接映射到 API 字段。

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调用策略

根据输入决定 size 以及是否需要多次调用：

情况	操作
单个主题或学者、一般性请求	调用 1 次，省略 size（默认值为 10）
用户明确要求数量（例如“给我 5 篇”）	调用 1 次，按要求返回数量（最多 20）
多个不同主题（例如 RAG + 多模态 Agent）	每个主题组调用 1 次，每次设 size: 5
宽泛开放式请求，未指定主题	调用 1 次，省略 size（默认值为 10）

多次调用规则：

• 每个主题组调用一次 handle_trigger.py，每次传入聚焦的 topics: 子集。
• 每个 topics: 列表限制为 1–3 个紧密相关的术语，以提高准确性。
• 按顺序调用；所有调用完成后，再一起呈现全部结果。
• 所有调用返回的论文总数不应超过约 15 篇，除非用户要求更多。

执行

仅支持一个入口：

python3 "{baseDir}/scripts/handle_trigger.py" \
  --base-dir "{baseDir}" \
  --text "<trigger text with explicit fields>" \
  [--config /path/to/config.yaml]

• --text：包含明确字段（topics:、scholar: 等）的重构触发内容
• --config：YAML 配置文件的可选路径（如果文件存在，则默认为 {baseDir}/config.yaml，通过 outputs/ 下的运行时副本读取）

handle_trigger.py 会解析字段、调用 rec5 API，并返回包含 reply_text（Markdown）的 JSON，供你展示给用户。

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约定

• 每次显式调用都是一次新的运行。
• 不要只回复状态信息。
• 不要搜索、安装或修复技能。
• 运行 handle_trigger.py 后，检查 JSON 输出中的 final_response：
  • TEXT — 正常流程。向用户展示 reply_text（Markdown）。可选：你仍可根据当前渠道润色措辞；如果想让文案更丰富，prompts/enrich.md 可作为中文扩写的参考。
  • 任何错误 → 向用户报告 reply_text（或错误详情）。

注意： 此技能仅返回包含 reply_text 的 JSON；它不实现针对特定渠道的发送功能。

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错误处理

• 缺少 AMINER_API_KEY → 停止，并提示用户设置该密钥。
• 未提供个人资料输入 → 提示用户提供主题、学者姓名或 aminer_author_id。
• API 错误 → 报告错误阶段；不要回退使用其他技能。