利用python，指定某个arxiv_id/url， 基于 LLM Agent 对这篇arxiv论文进行分类与深度阅读，直接print打印阅读笔记
1. 配置 .env
功能概述
1. 配置 .env是一项面向实际任务的技能，主要用于确定你已经配置了：；LLM_API_KEY — OpenAI 或兼容 API 的密钥；
核心要点
- LLM_BASE_URL — API 地址；
- 2. 运行；
- 添加新的阅读分类；
使用与执行
在 skills/ 下新建文件夹，包含两个文件：；重启即可自动识别，无需修改任何代码；Python包；LangChain 1.x — Agent 框架（基于 LangGraph）；LangChain Open。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
结果检查与注意事项
从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务，也可以接入自动化工作流，与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路；在组合使用时，应明确每一步的输入输出关系，并避免不同步骤之间出现参数冲突。
快速开始
1. 配置 .env
cp .env.example .env # 或直接编辑 .env
确定你已经配置了：
LLM_API_KEY— OpenAI 或兼容 API 的密钥LLM_BASE_URL— API 地址
2. 运行
uv venv
uv pip install -r "{baseDir}/requirements.txt"
# 单篇论文模式：指定 arxiv_id 或 URL
uv run python "{baseDir}/main.py" --arxiv-id 2401.12345
uv run python "{baseDir}/main.py" --arxiv-id https://arxiv.org/abs/2401.12345
uv run python "{baseDir}/main.py" --arxiv-id https://arxiv.org/pdf/2401.12345.pdf
# 指定以特定类别阅读
uv run python "{baseDir}/main.py" --arxiv-id xxxx --category yyy
# 查看所有类别
uv run python "{baseDir}/main.py" --list
添加新的阅读分类
在 skills/ 下新建文件夹，包含两个文件：
skills/your_new_category/ ├── _metadata.md # 分类描述（告诉 Classifier 什么论文属于这个类别） └── reading_prompt.md # 阅读指南（告诉 Reader Agent 重点关注什么）
重启即可自动识别，无需修改任何代码。
Python包
- LangChain 1.x — Agent 框架（基于 LangGraph）
- LangChain OpenAI — LLM 接口（兼容 DeepSeek 等 OpenAI-compatible API）
- arxiv — 官方 Python 库
- arxiv-to-prompt 获取arxiv论文latex源码
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