核心用法
ArXiv Watcher 是一款面向科研人员的文献追踪工具，通过对接 ArXiv 官方 API 实现论文检索与摘要生成。用户可通过自然语言关键词、作者名或学科类别进行搜索，系统返回包含标题、作者、摘要及PDF链接的结构化结果。核心功能覆盖三大场景：定向检索（如特定主题或论文ID查询）、日更摘要（自动汇总当日AI领域新论文）、深度解析（联动 web_fetch 提取PDF全文细节）。所有讨论过的论文强制归档至 memory/RESEARCH_LOG.md，形成可追溯的个人研究数据库。
显著优点
1. 权威数据源：直接调用 ArXiv 官方API，论文元数据未经第三方加工，确保学术溯源可靠性。
2. 工作流闭环：从检索→摘要→持久化存储一气呵成，避免重复查询与信息散失。
3. 轻量集成：依赖单一Shell脚本 (scripts/search_arxiv.sh)，部署成本低，适合嵌入自动化科研助手。
潜在局限
- 内容深度受限：默认仅获取摘要，全文分析需额外触发
web_fetch，增加延迟与token消耗。 - 实时性瓶颈：ArXiv API更新存在数小时延迟，非严格意义上的"即时推送"。
- 格式依赖：XML解析逻辑硬编码，API结构变更可能导致服务中断。
适合人群
AI/ML领域研究者、需要跟踪特定技术路线的工程师、学术写作中的文献综述撰写者。
常规风险
- 信息过载风险：日更模式可能堆积大量低相关度论文，需人工二次筛选。
- 存储污染：强制写入
memory/RESEARCH_LOG.md的设计若缺乏清理机制，长期运行将导致文件膨胀。 - 版权边界：PDF全文提取功能需注意ArXiv版权条款，商用场景建议优先使用公开摘要。