Papers Skill

Visão Geral

Papers Skill transforma um agente de codificação em um assistente de pesquisa de literatura. Ele orquestra uma CLI Python empacotada (scripts/papers.py) que acessa as APIs gratuitas do Semantic Scholar e arXiv, baixa PDFs do arXiv e extrai texto com PyMuPDF. O agente decide qual subcomando invocar e como combinar os resultados em uma varredura de literatura, uma leitura aprofundada de um artigo, uma análise de impacto ou uma lista de leitura.

Esta skill é a porta de entrada no modo Skill do papers-mcp MCP server do mesmo autor. Ambos os projetos compartilham o mesmo conjunto de recursos; este é distribuído como um plugin Claude Code para que possa ser instalado com um único comando e não precise de um processo MCP de longa execução.

Quando Usar Esta Skill

• Use quando o usuário pedir para pesquisar artigos acadêmicos por tópico, autor ou local.
• Use quando o usuário nomear um artigo específico (por DOI, ID do arXiv ou título) e quiser metadados, o resumo, o TL;DR ou sua lista de referências.
• Use quando o usuário quiser encontrar trabalhos que citem um artigo conhecido (análise de impacto, acompanhamento de seguimento).
• Use quando o usuário quiser baixar um PDF do arXiv e resumi-lo.
• Use quando o usuário pedir para construir uma lista de leitura em torno de um tópico.

Não Use Esta Skill Quando

• O usuário quer texto completo pago que não seja do arXiv. Esta skill não pode contornar paywalls de editoras; ela só pode buscar PDFs e metadados do arXiv em todos os lugares.
• O usuário quer OCR em PDFs escaneados. PyMuPDF extrai apenas texto embutido; PDFs de imagem escaneados retornam a mensagem de fallback e precisam de uma etapa de OCR separada.
• O usuário quer alertas de citação em tempo real ou monitoramento no estilo RSS. Esta skill é acionada por solicitação.

Como Funciona

Passo 1: Verificar dependências

Três pacotes Python são necessários. A skill deve verificar uma vez por sessão, usando o mesmo interpretador para importar e verificar e instalar, para que a verificação de dependência e o destino da instalação permaneçam sincronizados:

python -c "import httpx, arxiv, fitz" 2>&1 || python -m pip install httpx arxiv PyMuPDF

Se python não estiver no PATH, use py (launcher do Windows) ou o caminho absoluto do interpretador — e lembre-se de invocar pip através do mesmo interpretador, por exemplo, py -m pip install httpx arxiv PyMuPDF.

Passo 2: Invocar a CLI empacotada

O script está em ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/papers-skill/scripts/papers.py e é empacotado com esta skill (nenhuma instalação separada é necessária). Sempre coloque o caminho entre aspas para que ele sobreviva a espaços.

python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/papers-skill/scripts/papers.py" <subcommand> [args]

Passo 3: Escolher o subcomando correto

detail e citations detectam automaticamente o tipo de ID: DOIs que começam com 10. são usados como estão, IDs numéricos puros de 10+ dígitos são tratados como IDs do arXiv, e longas strings hexadecimais são tratadas como paperIds do Semantic Scholar.

Exemplos

Exemplo 1: Varredura de literatura sobre um tópico

python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/papers-skill/scripts/papers.py" search "retrieval augmented generation" --limit 10

Apresente os resultados como uma tabela classificada com # | Título | Ano | Citações | ID, depois pergunte ao usuário quais artigos aprofundar.

Exemplo 2: Leitura aprofundada de um artigo

# 1. Confirm match
python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/papers-skill/scripts/papers.py" detail 2005.11401
# 2. Download
python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/papers-skill/scripts/papers.py" download 2005.11401 --save-dir ./pdfs
# 3. Extract abstract + intro + conclusion
python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/papers-skill/scripts/papers.py" read ./pdfs/2005.11401v4.RAG.pdf --max-pages 10

Resuma como: problema · método · resultado chave · limitações.

Exemplo 3: Análise de impacto em um artigo âncora

python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/papers-skill/scripts/papers.py" detail 10.48550/arXiv.2005.11401

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