面向科研人员与学术工作者的论文检索自动化方案。通过定时触发多源检索、结构化筛选、PDF解析、Reviewer复核与知识库写入，构建稳定可复核的文献处理流程。重点解决检索噪音、摘要误判、结论盲信等问题，支持Zotero与Notion等工具集成，适合长期追踪研究方向。
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别只让 AI 查论文：用 Loop Engineering 搭一条文献检索流水线
先说结论
单次 Prompt 很适合问答，但不适合长期、稳定、可复核的论文检索。
如果你的目标是“每天/每周自动发现新论文、筛掉噪音、提取重点、生成报告、同步到知识库”，真正要设计的不是一句提示词，而是一条可以循环运行的 Loop。
我把它拆成一句话：
让 AI 不只是回答问题，而是持续执行一套有检查、有记忆、有工具调用的科研工作流。
为什么论文检索不能只靠 Prompt
论文检索是典型的长链路任务。它不是“给我推荐几篇论文”这么简单，而是包含很多容易出错的环节：
这也是为什么很多人一开始会觉得 AI 检索论文很好用，但用几次后就发现：它不稳定、不记得你的标准、也不会主动复查自己。
我会这样设计论文检索 Loop
一个实用的论文检索 Loop，可以按下面这条链路来搭：
定时触发
-> 多源检索
-> 初筛过滤
-> PDF 解析
-> 结构化提取
-> Reviewer 复核
-> 写入知识库
-> 通知/人工确认
-> 下一轮继续迭代
这条链路的重点不在“AI 有多聪明”，而在于每一步都有明确输入、输出和验收标准。
第一步：把检索变成定时任务
不要每次都临时打开工具、临时想关键词、临时让 AI 搜。
更好的方式是先固定触发节奏：
定时任务的价值是：让 AI 主动开始工作，而不是等你想起来才工作。
第二步：给筛选器写清楚“保留”和“拒绝”的标准
论文检索最怕结果看起来很多，但真正有用的很少。
所以筛选 Prompt 不应该只写“帮我找相关论文”，而要写成规则：
# 任务
你是一个研究助理，负责筛选最新论文。
# 保留标准
- 论文必须与指定研究主题直接相关。
- 摘要中需要出现明确研究问题、数据来源或方法设计。
- 优先保留顶会、核心期刊、知名机构或高相关作者的论文。
# 拒绝标准
- 只做工具宣传、没有清晰研究设计的内容。
- 与主题只有关键词重合，但研究对象不同。
- 纯工程实现，缺少可迁移学术问题的内容。
# 输出格式
| 状态 | 标题 | 保留/拒绝理由 | 关键证据 |
| --- | --- | --- | --- |
这个环节的核心不是让 AI “多推荐”，而是让它少犯错、少塞垃圾结果。
第三步：为每篇论文创建隔离工作区
当候选论文进入解析阶段，最好不要把所有 PDF 和中间文件混在一个目录里。
可以按论文创建独立工作区：
# 为论文创建隔离目录
mkdir -p papers/paper-001/{pdf,parsed,notes,review}
# 保存原始 PDF
cp source.pdf papers/paper-001/pdf/paper.pdf
# 解析输出单独存放
marker_single papers/paper-001/pdf/paper.pdf \
--output_dir papers/paper-001/parsed
如果你在做更复杂的项目，也可以用 Git Worktree 隔离不同论文的解析脚本和中间产物。
这样做的好处是很直接：每篇论文都有自己的上下文，后续复查也更方便。
第四步：用 Skills 固定你的学术关注点
同一篇论文，不同研究者关心的重点完全不同。
比如你研究公司金融，你可能关心：
研究问题是什么？ 数据来自哪里？ 识别策略是否可靠？ 变量定义是否清楚？ 结论是否有外推边界？ 对我当前课题有什么启发？
这些标准不应该每次重新告诉 AI，而应该写进一个固定的 SKILL.md。
# Role
你是公司金融方向的论文阅读助手。
# 必须提取
1. Research Question：作者真正想回答什么问题？
2. Data：样本范围、时间跨度、数据来源。
3. Method：识别策略、模型、关键变量。
4. Findings：核心结论，不要泛泛总结。
5. Limitations：可能的假设、偏误和边界。
6. Relevance：对当前研究课题的可用启发。
# 禁止
- 禁止只写摘要式概括。
- 禁止忽略数据和方法。
- 禁止把作者结论当作事实直接接受。
这一步是整个 Loop 的记忆层。没有它，AI 每次都会像第一次帮你读论文一样，从零开始摸索。
第五步：接入 MCP，把结果写回真实工具
如果 AI 只是在聊天窗口里输出一段总结，这个流程很快就会断。
更实用的做法是让它把结果写回工具链：
这就是 MCP 的价值：让 AI 不只“看见文件”，还能和真实工具协作。
第六步：让 Reviewer Agent 专门挑错
论文总结最容易出现的问题，是 AI 把作者结论复述得很顺，但没有质疑。
所以最后一定要加一个复核角色。
# Role
你是一个严格的论文 Reviewer。
# 任务
请审查前一阶段生成的论文总结，重点挑出：
1. 结论是否被过度相信？
2. 方法和结论之间是否存在断层？
3. 数据是否支撑作者的主张？
4. 是否存在样本、变量、识别策略方面的限制？
5. 对当前研究课题的启发是否被夸大？
# 输出
- 可采信内容
- 需要谨慎看待的内容
- 必须回到原文核对的内容
这个 Reviewer 不负责“写得好看”，只负责让结果更可信。
一套最小可用配置
如果你想先跑一个简化版，可以从这四个文件开始：
topics.md | |
SKILL.md | |
fetch_papers.md | |
review_prompt.md |
最小流程如下：
1. 定时读取 topics.md
2. 检索新论文并生成候选列表
3. 用 SKILL.md 筛选和提取
4. 用 review_prompt.md 复核
5. 输出 final_report.md
先把这条链跑通，再考虑接 Zotero、飞书、数据库和自动化部署。
我对 Loop Engineering 的理解
我觉得 Loop Engineering 真正有价值的地方，不是换了一个新名词，而是提醒我们：
复杂任务不能只靠“更长的 Prompt”，而要靠“可重复运行的系统”。
放到论文检索里，它的意义尤其明显。
因为学术工作天然要求：
可追踪 可复核 可积累 可迭代 可解释
这些都不是单次问答能稳定解决的。
真正值得搭建的，是一条能持续工作的文献流水线。
参考阅读
本文是围绕 Loop Engineering + 论文检索自动化 写的一篇实践解读，灵感来自相关文章《Prompt工程已死！未来属于Loop engineering（附操作指南）》。
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