什么是paper claw
Paper Claw 是一款专为学术研究者设计的智能论文摘要生成工具，能够从多个权威来源（如 arXiv）自动获取最新学术论文，并利用人工智能技术进行分类、多语言摘要生成和邮件投递。该工具支持超过170个 arXiv 学科分类，覆盖计算机科学、机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个前沿领域。通过配置简单的 JSON 文件，用户即可实现零代码定制，无需编写复杂脚本即可完成每日论文汇总工作。系统采用模块化设计，支持多种主流大语言模型（LLM）作为摘要生成引擎，具备智能回退机制，确保即使部分 API 不可用也能持续运行。所有敏感信息如邮箱密码和 API 密钥均通过环境变量管理，配置文件默认忽略提交至版本控制系统，保障数据安全。
核心功能特点
- 支持从 arXiv 等170+学科分类自动抓取最新论文
- 提供中英日韩德法西七种语言的 AI 驱动摘要
- 集成 Kimi、OpenAI、Claude、DeepSeek 等多平台 LLM 并自动切换
- 每日自动生成 Markdown 格式论文汇总并邮件投递
- 内置预设模板（NLP、CV、语音音频等），一键配置研究方向
- 支持自定义分类标签与关键词匹配，灵活扩展研究范围
适用场景
Paper Claw 特别适合需要持续跟踪特定研究领域进展的科研人员，例如高校教授、博士生或从事 AI/ML 相关项目的工程师。对于每天关注 arXiv 上 NLP 或计算机视觉新论文的研究者而言，该工具可显著减少手动筛选和阅读的时间成本。它尤其适用于那些希望将每日重要成果以结构化形式分享给团队成员或合作者的情况——通过邮件自动发送包含摘要、分类标签和原始链接的完整报告。此外，由于其高度可配置性，无论是专注于语音识别与合成的研究者，还是跨领域的 AI 理论探索者，都能快速应用预设或自定义配置来满足个性化需求。系统还支持按日期范围批量处理历史论文，便于回溯分析某一时间段内的研究趋势。结合 GitHub Actions 或定时任务，可实现完全自动化运行，真正实现‘无人值守’的知识更新流程。