还在手动查论文？这个Skill让你用自然语言一键搞定文献检索如果你正在为论文而烦恼，不妨试试这个 Skill。**从“搜

输入一句话，AI帮你从8大源头找到最相关的50篇论文

科研人的时间，不该浪费在“找论文”上。

写论文、做综述、追前沿——最让人头疼的不是读论文，而是找论文。
打开arXiv刷一遍，再去Semantic Scholar搜一轮，Papers With Code查代码，GitHub看开源……一圈下来，大半天没了。更扎心的是，搜出来的论文还得自己筛选、排序、判断质量。

今天推荐的这个开源项目，可能会让你彻底告别手动查论文的日子。

01 | 什么是 Paper_Rec？

Paper_Rec 是一个面向 Cursor Agent 的智能文献检索技能。

你只需用自然语言描述你的研究问题，Paper_Rec 就会自动完成从查询理解到论文推荐的全流程，最终给你一份结构化的论文报告。

整个过程，你不需要写一行应用代码。

Paper_Rec 的核心能力覆盖三个环节：

覆盖8大主流学术来源，确保不遗漏重要文献：

此外，它还会参考 CCF推荐列表 对会议/期刊进行分级（A/B类），并对 NeurIPS/ICML/ICLR 等顶会论文给予重要性加分。

第一步：安装 Skill

# 项目级安装（推荐）
cp -r Paper_Rec_Skill/ .cursor/skills/paper-rec/

# 或全局安装（所有项目可用）
cp -r Paper_Rec_Skill/ ~/.cursor/skills/paper-rec/

安装完成后，在Cursor中按 Ctrl+Shift+P → 选择 Reload Window 重载即可。

第二步：使用

在对话中输入以下命令触发：

示例：

/query_chinese 帮我找2024年后多模态大模型对齐的最新论文

/query_english Find papers on efficient LLM fine-tuning with LoRA

输入后，Agent会自动执行 输入→检索→输出 的完整流程，几分钟后你就能拿到一份高质量的论文推荐报告。

Paper_Rec 背后体现的是 “Vibe Research” 理念——人类负责方向和判断，AI负责执行繁琐的流程。

项目作者写道：

Built for researchers who read smart, not hard.
（为聪明地做研究的人而生，而不是硬扛。）

为确保检索质量，Paper_Rec 内置了 6条严格的检索规范：

Paper_Rec 已在 GitHub 开源，采用 MIT 许可证，可自由用于研究和工作流。

如果你正在为论文而烦恼，不妨试试这个 Skill。从“搜论文”到“问论文”，可能就差这一个命令的距离。

项目地址：github.com/QinHsiu/Pap…
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