Codex 读论文真的可行，我的论文追踪雷达！

鲁大师最近用 Codex 搭了一套专属于自己的“论文追踪雷达”工作流。 它每天会自动给我推送 5 篇最值得阅读的论文，还能根据最新文献推荐高价值研究方向。整个搭建过程我整理成了图 1 到图 7，只要你有 Codex，也可以建立一个属于自己的论文雷达。 这套流程主要由 3 个 skill 组合完成，这些 skill 都可以在 GitHub 上搜索到： 1. academic-research-skills-codex 负责研究问题收敛、文献综述、论文大纲和审稿式检查。 2. daily-literature-digest-skill 负责每天/每周自动抓取新论文，生成日报或周报。 3. research-radar-paper-vault 负责把高价值论文沉淀成本地“论文雷达库”，支持搜索、分类、打标签和写笔记。 鲁大师设置的例子是： 研究方向：AI + 电力系统 推送时间：每天早上 9 点 输出形式：中文文献快报 配置好之后，Codex 会自动查询 Crossref、OpenAlex、arXiv 等开放元数据源，然后生成一份文献快报，如图 6 所示。 这类科研雷达最大的价值，是帮助我们持续跟踪热点，养成稳定的文献阅读习惯。 比如我最近关注 AI + 电力系统，雷达就提醒我：最新高相关文献明显集中在“AI 数据中心负荷增长对电力系统的影响”。 进一步看，研究问题可以从三条线展开： 1. AI 数据中心负荷建模与预测； 2. AI 负荷接入下的电网规划、调度与可靠性； 3. 数据中心、电网、储能和市场机制的协同优化。 如果要写论文，目前比较有潜力的选题方向是： 面向 AI 数据中心接入的电力系统灵活性建模与协同优化。 这个选题既是热点，也是痛点，我个人也非常感兴趣。作为审稿人，如果遇到类似题目，我是愿意细看一下的。要是能做出比较扎实的成果，发一区、二区应该是有机会的。 最后一句话总结： AI 不是替我们做研究，而是帮我们搭建一个持续运转的科研基础设施。 #科研工具 #论文写作 #AI #codex #研究生 #自动化工作流 #电力系统 #人工智能