PaperCash — плагин
Ищет статьи в Semantic Scholar, arXiv и Crossref, собирает обзор по аннотациям и оформляет ссылки по DOI в GB/T 7714 и APA
- 159 ★ репозитория
- Последний коммит
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Скрипт отправляет поисковые запросы во внешние базы статей, а при настройке прокси или cookie использует ваши права доступа
- Журнал вызовов на диске хранит команды и длину текста, а выгрузки могут содержать личные данные
Установка
- Работает в
Ручная установка
Склонируй https://github.com/Jesseovo/PaperCash и прочитай SKILL.md. Создай отдельное окружение Python 3.10 или новее, установи `requirements.txt`, запусти `python scripts/papercash.py --diagnose` и покажи результат. Затем спроси пользователя, какую тему исследовать. Ключи и cookie источников добавляй только если пользователь их дал.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Скрипт отправляет поисковые запросы во внешние базы статей, а при настройке прокси или cookie использует ваши права доступа
- Журнал вызовов на диске хранит команды и длину текста, а выгрузки могут содержать личные данные
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
PaperCash — Python-инструмент для научной работы с агентом. Скрипт `scripts/papercash.py` ищет статьи по теме в Semantic Scholar, arXiv, Crossref и Baidu Scholar и возвращает название, авторов, год, DOI, ссылку и аннотацию. PubMed подключается флагом `--sources pubmed`, а Google Scholar, CNKI и Wanfang начинают участвовать в поиске после настройки прокси или cookie. По найденным метаданным команда `review` собирает черновик обзора литературы и может выгрузить его в Word. Команда `cite` превращает DOI в ссылку в форматах GB/T 7714, APA, MLA, Chicago и BibTeX. Есть и мелкие помощники: набросок плана работы, идеи для расширения абзаца, правка академического стиля, проверка оформления документа Word по типовым образцам. Команды `check` и `humanize` дают ограниченные результаты. Первая сравнивает предложения с аннотациями найденных работ и без кандидатов отвечает «невозможно оценить», вторая советует правки формулировок и спрашивает подтверждение. Оба вызова пишут в `~/.papercash/audit/` время, команду и длину ввода без самого текста.
Для кого. Студентам и аспирантам, которые пишут курсовые и диссертации на китайском или английском, и научным сотрудникам, собирающим список литературы для статьи.
Подходит, если
- Нужно быстро найти десяток свежих работ по теме с DOI и ссылками на источники
- Список литературы надо оформить по GB/T 7714 или APA из набора DOI
- Перед чтением хочется получить обзор по аннотациям, чтобы понять, какие статьи открыть полностью
- Документ Word сдают на кафедру, и до отправки полезно сверить его оформление с типовым образцом
Не подходит, если
- Нужен полноценный обзор литературы: команда `review` опирается только на метаданные и аннотации, методы и выводы придется читать в оригинале
- Нужен официальный отчет на антиплагиат: `check` даст лишь предварительное сравнение, а вузовскую проверку проводит система вуза
- Нужно предсказать, как работа пройдет детектор ИИ: `humanize` такого не обещает
- Требования кафедры к оформлению отличаются от типовых образцов проверки Word
Пример запроса к агенту
Найди десять свежих статей по сегментации медицинских изображений, сохрани DOI и ссылки, затем оформи их по GB/T 7714Ограничения
Нужен Python 3.10 или новее и установка зависимостей из `requirements.txt` в отдельное окружение. Доступность источников зависит от сети и лимитов API. Google Scholar, CNKI и Wanfang работают только после настройки прокси или cookie, и использовать стоит собственные права доступа.
Нулевой результат поиска и сбой источника надо различать: первый значит «статей нет», второй значит «источник не ответил». Метаданные в базах бывают неполными и повторяющимися, поэтому DOI, авторов и год перед сдачей работы стоит сверить вручную. Поддержка форматов оформления охватывает типовые образцы, а требования вуза и журнала приоритетнее.
Скрипты `check` и `humanize` хранят журнал вызовов в домашней папке, а `check` сравнивает текст только с найденными аннотациями.
Как отключить. Удалите папку навыка `papercash` из каталога навыков агента (`.claude/skills`, `.agents/skills` или другой, в который вы ее копировали). Журнал вызовов лежит в `~/.papercash/audit/`, настройки в `~/.config/papercash/.env`, их можно удалить вручную.
Частые вопросы
Какие источники использует PaperCash?
Semantic Scholar, arXiv, Crossref и Baidu Scholar работают по умолчанию. PubMed включается флагом `--sources pubmed`. Google Scholar, CNKI и Wanfang подключаются после настройки прокси или cookie.
Как поставить PaperCash в Claude Code?
В репозитории есть `.claude-plugin/plugin.json` и `SKILL.md`. Склонируйте репозиторий, создайте окружение Python и поставьте зависимости из `requirements.txt`, затем попросите агента следовать SKILL.md.
Можно ли доверять результату `check`?
Нет, это предварительное сравнение. Команда сопоставляет предложения с аннотациями найденных работ, без кандидатов она отвечает, что оценить нельзя, а процент сходства не доказывает ни плагиат, ни оригинальность.
Какие форматы ссылок поддерживает PaperCash?
GB/T 7714, APA, MLA, Chicago и BibTeX. Ссылку формирует команда `cite` по DOI, обзор в Word выгружает `review` с флагом `--export-docx`.
Что PaperCash сохраняет на диск?
Журнал в `~/.papercash/audit/` с временем, командой и длиной ввода без самого текста, плюс кэш поиска и ваши настройки в `~/.config/papercash/.env`, если вы их создали.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
ПлагиныСкилл ищет научные статьи сразу в пяти открытых базах и собирает офлайн-отчет с релевантностью, BibTeX и поисковыми запросами.
Сверяет каждую ссылку научной статьи с Crossref, dblp и arXiv до подачи, а вердикты выносит без участия языковой модели.
Скилл paper-spine: по теме, материалам и данным ведет научную статью от поиска литературы и текста до иллюстраций, рецензии и файлов Word, LaTeX и PDF
Набор скиллов для академических работ: рецензия статьи, план анализа, заявка на грант, проверка кода и слайды.
Скилл ведет агента от темы до обзорной статьи для arXiv в LaTeX IEEEtran: план на согласование, проверка каждой ссылки по живому источнику, сборка PDF
Набор из восьми скиллов для научных статей в LaTeX: от темы до PDF с проверенными ссылками BibTeX и поэтапным контролем
Сравнение с похожими
Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Инструмент | Официальный | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|
| PaperCash (эта карточка) | нет | 159 | |
| paper-preflight | нет | 182 | проверяет готовность рукописи перед подачей, поиска статей в нем нет |
| Nature-Paper-Skills | нет | 671 | помогает писать статьи для журналов группы Nature |
Коротко о README
Репозиторий содержит навык и CLI для работы с научными статьями: поиск по нескольким базам, обзор по аннотациям, оформление ссылок и вспомогательные проверки. Автор прямо оговаривает границы: найденные аннотации не заменяют полный текст. Сходство не заменяет вузовскую проверку. Рядом лежит страница с ежедневно обновляемым списком свежих работ.
Бейдж для README
Исходный SKILL.md
--- name: papercash description: 使用本地 Python CLI 辅助论文检索、摘要级文献整理、DOI 引用格式化、Word 格式检查、查重预检和写作修改。涉及“降AI率”时只提供表达建议；不把检索结果当成全文阅读或正式查重结果。 metadata: version: "2.0.0" --- # PaperCash 本 Skill 的入口是 `scripts/papercash.py`。先在 Skill 目录安装 `requirements.txt`，然后按用户实际请求选择命令。无需为了普通论文问题强制运行全部功能。 ## 命令 | 任务 | 命令 | | --- | --- | | 检索论文 | `python scripts/papercash.py search "主题" --emit agent --limit 20` | | 整理文献 | `python scripts/papercash.py review "主题" --format gb7714` | | 起草大纲 | `python scripts/papercash.py outline "题目"` | | 获取扩写思路 | `python scripts/papercash.py expand "段落"` | | 修改表达 | `python scripts/papercash.py polish "段落"` | | 相似内容预检 | `python scripts/papercash.py check "文本或路径" --emit agent` | | 表达修改建议 | `python scripts/papercash.py humanize "文本或路径" --emit agent` | | DOI 引用 | `python scripts/papercash.py cite "10.xxxx/..." --style gb7714` | | Word 格式检查 | `python scripts/papercash.py format "论文.docx"` | | 数据源诊断 | `python scripts/papercash.py --diagnose` | `search` 支持 `--sources`、`--export-docx`、`--save-dir`。`review` 支持 `--format gb7714|apa`、`--export-docx`、`--save-dir`。查重预检支持 `--mode fast|standard|deep|legacy`。确切参数以 `--help` 为准。 ## 使用结果时的判断 - 逐条核对论文标题、作者、年份、DOI 与链接。数据库元数据可能不完整或重复，引用格式输出也需要人工核对。 - `review` 依据检索到的元数据与摘要生成整理稿。涉及方法、结论、研究空白时，阅读原文后再作判断；不要将其表述为已经完成全文综述。 - `check` 仅将句子与检索到的标题和摘要比较。没有候选文献时报告“无法判断”，任何相似度都不能证明抄袭或原创。正式查重使用学校指定系统。 - `humanize` 只提供有限的表达修改建议，不预测 AI 检测结果。工具交互式要求确认；默认保留识别到的数据、公式、法条和引用所在句。修改后仍需核对原意。 - `check` 与 `humanize` 会在本机 `~/.papercash/audit/` 记录时间、命令、输入摘要和长度，不保存原文。 - `expand` 输出扩写思路和模板，不会凭空补充可靠数据或文献。`format` 使用固定的常见格式样例，具体要求以学校模板为准。 ## 交付方式 把命令结果整理成用户能直接使用的形式，保留可核对的来源链接，明确哪些内容仍需全文核实。如果数据源失败或没有结果，如实说明，不补造论文、引用、查重率或检测准确率。