Un outil de recherche avancé qui compare jusqu'à cinq articles académiques côte à côte à l'aide de DOI, d'URL ou de fichiers PDF pour identifier les lacunes de recherche et les différences méthodologiques.
Installer & Télécharger
1. ClawHub CLI
Le moyen le plus rapide d'installer une compétence directement depuis le registre.
npx clawhub@latest install paper-compare
2. Installation manuelle
Copiez le dossier de la compétence dans l'un de ces emplacements
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorité : Espace de travail > Local > Intégré
3. Installation du prompt
Copiez ce prompt dans OpenClaw pour l'installer automatiquement.
Aide-moi à installer paper-compare via Clawhub. Si Clawhub n'est pas installé, installe-le d'abord (npm i -g clawhub).
Vous préférez télécharger ?
Obtenez les fichiers bruts de la compétence dans une archive ZIP.
Qu'est-ce que Paper Compare ?
Paper Compare est un utilitaire spécialisé conçu pour la rigueur académique, permettant aux agents d'IA d'effectuer une analyse comparative approfondie des documents de recherche. Il synthétise des informations complexes en insights exploitables en évaluant les articles selon dix dimensions critiques, notamment la méthodologie, les résultats et les limites. Cette capacité au sein de l'écosystème d'Openclaw Skills permet aux chercheurs et aux développeurs de saisir rapidement les nuances entre les approches concurrentes ou de suivre l'évolution d'une technologie spécifique au fil du temps.
En s'appuyant sur des API comme Semantic Scholar et Crossref, Paper Compare offre bien plus que de simples résumés ; il fournit une évaluation de la qualité de l'impact et de la fiabilité de chaque article. Que vous meniez une revue de littérature ou que vous sélectionniez le meilleur algorithme pour un projet, cette compétence fournit le cadre structuré nécessaire à la prise de décisions techniques de haut niveau.
Cas d'utilisation de Paper Compare
- Comparer différentes méthodologies utilisées pour résoudre le même problème de recherche.
- Suivre l'évolution des performances de l'état de l'art (SOTA) sur plusieurs années.
- Identifier les lacunes de recherche et les directions inexplorées dans une niche scientifique spécifique.
- Évaluer les compromis entre les approches concurrentes pour choisir la meilleure stratégie de mise en œuvre.
- Résumer un seul article complexe dans un format structuré pour une ingestion rapide.
Comment fonctionne Paper Compare
- Interpréter : L'agent identifie les articles spécifiques fournis via des DOI, des URL ou des téléchargements de fichiers et clarifie l'objectif de recherche de l'utilisateur.
- Récupérer : Il récupère les métadonnées, les résumés et les textes intégraux à partir de sources telles qu'arXiv, IEEE et PubMed à l'aide d'outils intégrés de recherche et d'extraction web.
- Analyser : La compétence extrait des données pour 10 dimensions spécifiques, y compris la question de recherche, le jeu de données utilisé et les conclusions clés.
- Synthétiser : Elle construit une comparaison narrative et un tableau structuré, en notant chaque article en fonction du prestige de la revue et du nombre de citations.
- Valider : L'agent livre un verdict final avec une matrice de décision pour aider l'utilisateur à choisir l'article le plus pertinent pour son objectif spécifique.
Configuration de Paper Compare
Pour intégrer cette fonctionnalité dans votre environnement, assurez-vous que votre agent a accès aux compétences de dépendance requises. Cette compétence pour Openclaw Skills utilise les protocoles d'extraction PDF et de récupération web existants pour traiter les données des articles.
# Assurez-vous que les dépendances suivantes sont actives dans votre configuration Openclaw Skills :
# - pdf (pour l'extraction de fichiers locaux)
# - web_search (pour trouver des articles par requête)
# - web_fetch (pour récupérer les métadonnées à partir d'URL)
Schéma de données et taxonomie de Paper Compare
Paper Compare organise les données de recherche selon un schéma strictement défini pour assurer la cohérence entre les différentes sessions d'analyse. Les résultats sont souvent conservés dans un fichier d'historique local pour référence future.
| Composant | Détails |
|---|---|
| Dimensions Clés | 10 champs : Titre, Auteurs, Année, Revue/Lieu, Question de recherche, Méthodologie, Jeu de données, Résultats, Limites, Code/Données. |
| Score de Qualité | Une évaluation par étoiles pondérée basée sur la qualité de la revue, le nombre de citations et la disponibilité des artefacts (code/données). |
| Matrice de Verdict | Une correspondance logique entre les besoins de l'utilisateur et les recommandations d'articles spécifiques. |
| Journal d'Historique | Stockage au format JSON situé dans memory/paper-compare-history.json contenant les objectifs et résultats des comparaisons passées. |
Fonctionnalités avancées de Paper Compare
- Entrée Mixte Multi-Sources : Comparez simultanément des articles fournis via différents formats, tels qu'un DOI, une URL arXiv et un PDF téléchargé.
- Cadre d'Évaluation de la Qualité : Classe automatiquement les articles à l'aide d'un système de qualité de revue à 3 niveaux et de données de citation en temps réel de Semantic Scholar.
- Analyse Automatisée des Lacunes de Recherche : Identifie spécifiquement ce qui manque dans un groupe d'articles pour suggérer des opportunités de recherche originales.
- Matrice de Décision Structurée : Génère un tableau 'Si vous avez besoin de X, choisissez l'article Y' pour accélérer les décisions de mise en œuvre.
- Persistance et Mémoire : Enregistre les objectifs de l'utilisateur et les résultats des comparaisons dans JSON pour permettre des sessions de recherche contextuelles à l'avenir.
SKILL.md
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