ArXiv 每日论文追踪器：自动检索、双语总结、邮件推送、一键建站
开源项目地址：Arxiv-tracker 🔗 https://github.com/colorfulandcjy0806/Arxiv-tracker
在做读论文日报/周报吗？我做了一个轻量工具，每天自动从 arXiv 抓取目标主题论文，LLM 生成中英文总结，发邮件到你的收件箱，同时自动生成 GitHub Pages 网页归档。整个流程由 GitHub Actions 定时执行，几乎零运维。本项目参考了网络众多项目制作，感谢开源社区！
✨ 能力概览
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🔎 多学科/多关键词检索：cs.CV / cs.LG / cs.AI 等 + 关键词（AND/OR 组合）
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🧠 双语总结：LLM 直接生成 英文一段 + 中文一段（动机/方法/实验结果）
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📨 邮件日报：QQ 邮箱 SMTP，支持多收件人
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🌐 网页归档：自动生成美观 HTML（历史归档/折叠/展开）
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🔁 去重与“时间窗”：只看近 N 天，且跨天去重（.state/seen.json）
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✅ 防重复发信：工作流/进程/快照三级保护
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🧩 多家模型接入：统一 OpenAI 兼容接口（DeepSeek / SiliconFlow 等）
网页效果👇
邮件效果👇
🚀 三步快速使用（零服务器）
1. Fork 仓库 https://github.com/colorfulandcjy0806/Arxiv-tracker → Fork
2. 配置 Secrets / Variables（Settings → Secrets and variables → Actions）
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Secrets
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SMTP_PASS：QQ 邮箱 SMTP 授权码（不是登录密码）
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OPENAI_COMPAT_API_KEY：你的 LLM Key（DeepSeek 或 SiliconFlow 等）
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Variables（也可放到 Secrets）
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EMAIL_TO：收件人（多个用 , 或 ;）
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EMAIL_SENDER：发件人邮箱（通常 = SMTP 用户）
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SMTP_USER：SMTP 登录名（通常 = 发件人邮箱）
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3. 开启 Pages & 定时任务
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Settings → Pages：Source 选 Deploy from a branch，分支 main，文件夹 /docs
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.github/workflows/digest.yml 默认每天 北京时间 03:00 运行
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也可在 Actions → Run workflow 手动触发（支持手动“是否发送邮件”开关）
⚙️ 核心配置（config.yaml）
categories: ["cs.CV", "cs.LG", "cs.AI"]
keywords:- "open vocabulary segmentation"- "vision-language segmentation"- "vision language model"- "vision-language grounding"- "open-vocabulary detection"- "training-free"logic: "AND" # categories 与 keywords 的组合逻辑：AND / OR
max_results: 100
sort_by: "lastUpdatedDate" #还可以是submittedDate 建议改成lastUpdatedDate按更新时间排，能捞到v2/v3的“新增”
sort_order: "descending"lang: "both" # zh / en / bothsummary:mode: "llm" # none / heuristic / llmscope: "both"translate:enabled: truelang: "zh"fields: ["title", "summary"]llm: # 统一 OpenAI 兼容：DeepSeek / SiliconFlow 均可base_url: "https://api.deepseek.com" # 或 "https://api.siliconflow.cn"model: "deepseek-chat" # 如用 SiliconFlow 可换 "Qwen/Qwen3-8B" 等api_key_env: "OPENAI_COMPAT_API_KEY"system_prompt_en: |You are a senior paper-reading assistant. Based on the given metadata and abstract,write ONE concise paragraph in English that covers: research motivation, main method,and key experimental findings. Be objective and specific; avoid marketing language.system_prompt_zh: |你是资深论文阅读助手。基于给定的论文元信息与摘要，用中文写「一段」简洁的总结，包含研究动机、核心方法与关键实验结果。保持客观、术语准确，避免营销式表述。email:enabled: truesmtp_server: "smtp.qq.com"smtp_port: 465tls: "ssl"detail: "full"max_items: 10attach_md: trueattach_pdf: falsesite:enabled: truedir: "docs"title: "arXiv 论文速递"keep_runs: 1024theme: "light"accent: "#2563eb"freshness:since_days: 3 # 只看近 N 天；空可临时调大为 7unique_only: true # 跨天去重（.state/seen.json）state_path: ".state/seen.json"fallback_when_empty: false小贴士
- 关键词太“窄”时可用 logic: "OR" 放宽；
- since_days 决定“新增”的时间窗；
- 401/超时：多为 密钥/基地址/模型名 不匹配或网络不稳定。
🧪 本地也能跑（Windows / Mac / Linux）
Windows PowerShell
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt$env:OPENAI_COMPAT_API_KEY="你的LLM密钥"
$env:EMAIL_TO="your@qq.com"
$env:EMAIL_SENDER="your@qq.com"
$env:SMTP_USER="your@qq.com"
$env:SMTP_PASS="你的QQ SMTP授权码"python -m arxiv_tracker.cli run --config config.yaml --site-dir docs --verbosemacOS / Linux
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txtexport OPENAI_COMPAT_API_KEY="你的LLM密钥"
export EMAIL_TO="your@qq.com"
export EMAIL_SENDER="your@qq.com"
export SMTP_USER="your@qq.com"
export SMTP_PASS="你的QQ SMTP授权码"python -m arxiv_tracker.cli run --config config.yaml --site-dir docs --verbose📰 更新日志（News）
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2025-08-25
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新增 去重/时间窗：支持近 N 天过滤与跨天去重（.state/seen.json）
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新增 OpenAI 兼容 LLM：除 DeepSeek 外，已支持 SiliconFlow 等
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修复 重复发邮件的问题：加入工作流/进程/快照三级防重
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2025-08-22
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发布 初版：自动检索 + 双语总结 + 邮件推送 + 网页归档
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❓常见问题
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没有新论文？ ① 调大 freshness.since_days；② 放宽 logic: "OR"；③ 增加/放宽关键词
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401 Unauthorized？ ① 检查 llm.base_url / model / OPENAI_COMPAT_API_KEY 是否匹配； ② SiliconFlow 需使用余额有效的 API Key；
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SMTP 报错/超时？ ① 端口465 + SSL；② 使用授权码；③ 尝试切换到 587 + STARTTLS。
如果这对你有帮助，欢迎 Star 支持一下，现在代码肯定存在很多不足，也欢迎 PR/Issue 一起完善 🙌 https://github.com/colorfulandcjy0806/Arxiv-tracker