自动化批量处理解决方案
针对手动阅读arXiv论文效率低的问题，arXiv Summarizer提供了三种高效的自动化方案：
- 批量URL处理：创建包含多个论文URL的文本文件，通过
python url_summarize.py --batch urls.txt命令实现批量摘要生成。每个URL需独占一行，建议单次处理不超过20篇以免触发API限制。 - 关键词监控：修改
keyword_summarize.py配置文件，设置目标关键词（如”quantum computing”）和日期范围。系统会通过arXiv API自动抓取匹配论文并生成摘要。 - 定时任务：结合cron（Linux/Mac）或Task Scheduler（Windows）设置每日自动运行，输出结果可定向到Google Docs或本地文件。建议设定在凌晨执行以避开网络高峰。
注意事项：对于特别复杂的论文，建议将生成的摘要与原文图表结合验证关键结论，可配合Zotero等文献管理工具建立知识图谱。
本答案来源于文章《ArXiv Paper Summarizer：arXiv论文自动摘要工具》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何解决手动阅读大量arXiv论文效率低下的问题？
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