paperzilla

Paperzilla

当你想与 Agent 讨论 Paperzilla 中的项目、推荐内容和权威论文时，请使用此技能。

你可以提出的问题

• “给我 X 项目的最新推荐内容。”
• “打开推荐内容 Y，并解释它为何重要。”
• “以 Markdown 格式获取权威论文 Z 并总结。”
• “告诉我这篇论文与我的研究有何关联。”
• “显示 X 项目的动态。”
• “对一条推荐内容留下反馈。”
• “将这篇论文、推荐内容或动态导出为 JSON。”

这是 Paperzilla 的核心技能。它让你的 Agent 可以直接访问 Paperzilla 数据，但不会强制采用特定工作流或外部交付集成。

访问方式

此代码库中大多数当前配置使用 pz CLI。

如果当前配置附带其他特定于 Agent 的说明，也请遵循这些说明。

安装

macOS

brew install paperzilla-ai/tap/pz

Windows (Scoop)

scoop bucket add paperzilla-ai https://github.com/paperzilla-ai/scoop-bucket
scoop install pz

Linux

请参阅官方 Linux 安装指南：

• https://docs.paperzilla.ai/guides/cli-getting-started

从源代码构建（Go 1.23+）

有关从源代码构建的信息，请参阅 CLI 代码库：

• https://github.com/paperzilla-ai/pz

更新

检查 CLI 是否为最新版本，并获取针对当前安装方式的升级步骤：

pz update

如果无法明确判断安装方式，请显式指定：

pz update --install-method homebrew
pz update --install-method scoop
pz update --install-method release
pz update --install-method source

支持的值包括 auto、homebrew、scoop、release 和 source。

身份验证

pz login

CLI 参考

如果当前配置使用 pz，以下是核心命令。

列出项目

pz project list

显示单个项目

pz project <project-id>

浏览项目动态

pz feed <project-id>

常用标志：

• --must-read
• --since YYYY-MM-DD
• --limit N
• --json
• --atom

示例：

pz feed <project-id> --must-read --since 2026-03-01 --limit 5
pz feed <project-id> --json
pz feed <project-id> --atom

动态输出中可能包含已有的推荐反馈标记：

• [↑] 赞
• [↓] 踩
• [★] 星标

阅读权威论文

pz paper <paper-id>
pz paper <paper-id> --json
pz paper <paper-id> --markdown
pz paper <paper-id> --project <project-id>

打开你某个项目中的推荐内容

pz rec <project-paper-id>
pz rec <project-paper-id> --json
pz rec <project-paper-id> --markdown

对推荐内容留下反馈

pz feedback <project-paper-id> upvote
pz feedback <project-paper-id> star
pz feedback <project-paper-id> downvote --reason not_relevant
pz feedback clear <project-paper-id>

输出与自动化

• 进行机器解析时，优先使用 --json。
• pz paper --markdown 仅在 Markdown 已准备就绪时返回内容。
• pz rec --markdown 可以将 Markdown 生成任务加入队列；内容仍在准备时，会打印友好的重试提示。
• --atom 会返回个人动态 URL，供动态阅读器使用。

配置

export PZ_API_URL="https://paperzilla.ai"

参考资料

• 文档：https://docs.paperzilla.ai/guides/cli
• 快速入门：https://docs.paperzilla.ai/guides/cli-getting-started
• 代码库：https://github.com/paperzilla-ai/pz

Agent 操作流程

1. 检查环境。 确认研究问题、数据库、日期范围和纳入标准。
2. 明确输入。 根据数据或用户提供的信息，确认格式、标识符和参数。任何会改变结果的值都应询问确认，不要猜测。
3. 先运行小规模测试。 在一个数据库上使用范围较窄的查询运行搜索，并检查结果是否相关。
4. 按照上述说明和参考资料执行完整任务。
5. 验证结果。 每条参考文献都应来自真实记录，且具有可解析的标识符；记录数量和搜索字符串。
6. 报告。 说明运行了什么（版本、命令、参数）、检查了什么，以及仍有哪些不确定之处。

如果发生这种情况	请这样做
API 限流或返回错误	等待后重试、缩小批次，或切换数据库，并报告缺失部分。
当前安装版本中缺少说明里的函数、标志或端点	查阅已安装版本自带的文档（help()、--help、官方文档），调整操作并告知用户。切勿编造 API。
所需输入、标识符或参数不明确	询问用户，或在运行前明确说明所采用的假设。

诚信规则

• 切勿编造结果、参数、标识符、引文或统计数据。如果无法运行或验证，务必如实说明。
• 切勿总结未检索到的论文；切勿凭记忆引用。
• 请将此处与特定版本相关的详细信息视为可能已过时：根据已安装版本的官方文档进行确认。
• 对于需要付费、会占用共享 GPU 或云配额、涉及个人或患者数据，或无法撤销的操作，务必事先征得同意。