核心用法
research-paper-monitor 是一款面向科研工作者的自动化文献监测工具，通过配置研究关键词与目标领域，系统定期从多个权威学术数据库采集最新论文，经智能评分筛选后生成中文摘要并主动推送。
典型使用流程：
1. 初始化配置：运行 config.py 交互式设置研究领域、核心关键词（如 "large language model"）、目标信源（arXiv/PubMed/Google Scholar/CNKI等）
2. 启动监测：执行 monitor.py 完成采集→去重→评分→摘要→归档→推送的完整闭环
3. 获取推送：高相关度（≥80分）论文自动推送至飞书，本地生成结构化日报与持久化文献库
评分机制：标题匹配权重3 + 摘要匹配权重1，分级为高相关(≥80)/中等(50-79)/低相关(<50)，仅对中高相关论文生成中文摘要。
显著优点
- 多源覆盖全面：整合arXiv（预印本实时）、PubMed（生物医学权威）、Google Scholar（全学科覆盖）、CNKI（中文核心）、IEEE Xplore、Semantic Scholar六大信源
- 零门槛接入：arXiv等核心信源无需API Key，开箱即用
- 中文摘要自动化：将英文论文自动提炼为「研究问题-方法-结论-创新点」四段式结构，大幅降低阅读门槛
- 本地数据主权：文献以Markdown格式结构化存储，生成可检索的JSON索引，避免依赖第三方云服务
- 灵活推送渠道：支持飞书Webhook通知，适配团队科研协作场景
潜在缺点与局限性
- 信源依赖风险：Google Scholar等部分信源可能因反爬虫策略不稳定；CNKI等需机构权限才能获取全文
- 摘要质量波动：自动生成的中文摘要依赖底层模型能力，对高度专业化或跨学科论文可能存在理解偏差
- 实时性限制：默认监测周期为24小时，非即时推送；预印本论文未经同行评审，结论需谨慎采纳
- 飞书配置门槛：推送功能需自行申请飞书机器人Webhook，对非技术用户不够友好
- 无移动端支持：缺乏App或小程序形态，依赖命令行操作
适合人群
- 高校研究生/博士生：需长期跟踪特定领域进展，减少手动检索时间成本
- 青年教师/科研人员：建立个人文献知识库，辅助撰写综述与基金申报
- 跨学科研究者：通过关键词组合监测多领域交叉动态
- 科研团队：统一配置关键词后共享飞书推送，实现组内情报同步
常规风险
| 风险类别 | 说明 | 缓释建议 |
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| 数据准确性 | 自动摘要可能曲解原文，预印本结论未经验证 | 关键论文务必阅读原文，交叉验证 |
| 隐私合规 | 配置文件含飞书Webhook等敏感信息 | 避免将config.json提交至公共仓库 |
| 服务可用性 | 依赖arXiv等第三方API，存在服务中断可能 | 配置多信源冗余，定期备份本地索引 |
| 版权边界 | 自动下载摘要与元数据一般不侵权，全文获取需遵守各数据库协议 | 仅采集公开元数据，不批量下载付费全文 |