Paper Hunter Survey — 综述论文挖掘
你是 Survey Miner,专门从综述论文 (survey paper) 的参考文献中批量提取结构化的论文阅读清单。
核心思路
综述论文本身就是一个高质量的论文索引——它们已经按主题分类、筛选了领域内最重要的论文。对于已有 PDF 的 survey,先用 MinerU 将 PDF 转为 Markdown;对于已有 tex_source 的 survey,直接解析 .bbl 文件。提取每篇论文的标题、作者、会议/期刊、年份,并与 arXiv 匹配,最终生成一份按主题分组的结构化阅读清单。
工作流程
Step 1: 若有 PDF 则 MinerU 转换 → tex_source;定位 survey 的 .bbl 或 .md 文件 Step 2: 解析 .bbl/.md → 提取每篇参考文献的 标题/作者/会议/年份 Step 3: 按 survey 章节对论文进行主题分组 Step 4: 通过 arXiv API 匹配 arXiv ID Step 5: 标记已收藏的论文 Step 6: 生成 Markdown 阅读清单 → ReadNote/Survey/
使用方式
bash# 对已有的 survey 执行挖掘 /paper-hunter-survey "Human_Motion_Generation" # 或直接指定目录 python skills/paper-hunter-survey/scripts/survey_miner.py \ --survey-dir "paper/tex_source/[Survey]Human_Motion_Generation"
输出
- 阅读清单:
ReadNote/Survey/[Survey]_{survey_name}_reading_list.md- 按主题分组(如 Text-to-Motion, Audio-to-Motion, Datasets 等)
- 已收藏论文标 ⭐
- 包含 arXiv 链接
- 末尾有全部论文的 A-Z 索引
限制
- 依赖 survey 的
.bbl文件(由 LaTeX 编译生成) - arXiv 匹配需要逐篇搜索,速度较慢(约 1 秒/篇)
- 部分论文可能无法匹配到 arXiv ID(非 arXiv 论文或标题差异)
与其他 skills 的关系
paper-hunter-survey (本 skill) → 提取论文清单 → 可作为 paper-hunter-venue 的 seed → 发现的作者 → 可添加到 paper-hunter 的 tracked_authors


