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paperzilla

Discutez avec votre agent de projets, recommandations et articles canoniques dans Paperzilla. À utiliser lorsque les utilisateurs demandent des recommandations récentes de projets, des détails d'articles canoniques, des résumés en Markdown, des retours sur recommandations, l'export de flux ou des URL de flux Atom.

Qu'est-ce que paperzilla ?

Paperzilla est une compétence essentielle pour les agents IA qui permet d'interagir directement avec la base de données Paperzilla. Elle offre aux utilisateurs la possibilité de consulter les dernières recommandations d'un projet, d'ouvrir une recommandation spécifique, de récupérer un article canonique au format Markdown, de laisser des retours (votes positifs, négatifs, étoiles) et d'exporter des données au format JSON. La compétence s'appuie sur l'interface en ligne de commande `pz`, disponible sur macOS (Homebrew), Windows (Scoop) et Linux, et gère l'authentification via `pz login`. Les développeurs peuvent ainsi intégrer Paperzilla dans leurs workflows sans imposer de mécanisme de livraison externe, ce qui en fait un outil flexible pour la recherche et la curation de contenu académique.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/main/skills/paperzilla

Demander à votre IA préférée

Ouvre une nouvelle conversation avec cette compétence d'agent déjà préchargée.

Documentation

Que fait paperzilla ?

Utilisez cette compétence lorsque vous souhaitez discuter avec votre agent de projets, recommandations et articles canoniques dans Paperzilla.

Ce que vous pouvez demander

  • "Donne-moi les dernières recommandations du projet X."
  • "Ouvre la recommandation Y et explique pourquoi elle est importante."
  • "Récupère l'article canonique Z au format Markdown et résume-le."
  • "Dis-moi en quoi cet article est pertinent pour ma recherche."
  • "Affiche le flux du projet X."
  • "Laisse un retour sur une recommandation."
  • "Exporte cet article, cette recommandation ou ce flux au format JSON."

Ceci est la compétence principale de Paperzilla. Elle donne à votre agent un accès direct aux données Paperzilla, mais n'impose pas de workflow ni d'intégration de livraison externe.

Méthode d'accès

La plupart des profils actuels de ce dépôt utilisent l'interface en ligne de commande pz.

Si le profil actuel fournit des instructions supplémentaires spécifiques à l'agent, suivez-les également.

Installation

macOS

brew install paperzilla-ai/tap/pz

Windows (Scoop)

scoop bucket add paperzilla-ai https://github.com/paperzilla-ai/scoop-bucket
scoop install pz

Linux

Utilisez le guide d'installation officiel pour Linux :

Compilation à partir des sources (Go 1.23+)

Consultez le dépôt CLI pour les compilations à partir des sources :

Mise à jour

Vérifiez si votre CLI est à jour et obtenez les étapes de mise à niveau spécifiques à l'installation :

pz update

Si la détection est ambiguë, remplacez-la explicitement :

pz update --install-method homebrew
pz update --install-method scoop
pz update --install-method release
pz update --install-method source

Les valeurs prises en charge sont auto, homebrew, scoop, release et source.

Authentification

pz login

Référence CLI

Si le profil actuel utilise pz, voici les commandes principales.

Lister les projets

pz project list

Afficher un projet

pz project <project-id>

Parcourir le flux d'un projet

pz feed <project-id>

Indicateurs utiles :

  • --must-read
  • --since YYYY-MM-DD
  • --limit N
  • --json
  • --atom

Exemples :

pz feed <project-id> --must-read --since 2026-03-01 --limit 5
pz feed <project-id> --json
pz feed <project-id> --atom

Le résultat du flux peut inclure des marqueurs de retour sur les recommandations existantes :

  • [↑] vote positif
  • [↓] vote négatif
  • [★] étoile

Lire un article canonique

pz paper <paper-id>
pz paper <paper-id> --json
pz paper <paper-id> --markdown
pz paper <paper-id> --project <project-id>

Ouvrir une recommandation depuis l'un de vos projets

pz rec <project-paper-id>
pz rec <project-paper-id> --json
pz rec <project-paper-id> --markdown

Laisser un retour sur une recommandation

pz feedback <project-paper-id> upvote
pz feedback <project-paper-id> star
pz feedback <project-paper-id> downvote --reason not_relevant
pz feedback clear <project-paper-id>

Sortie et automatisation

  • Privilégiez --json pour l'analyse automatique.
  • pz paper --markdown ne renvoie le Markdown que s'il est déjà préparé.
  • pz rec --markdown peut mettre en file d'attente la génération du Markdown et affiche un message de réessai convivial pendant sa préparation.
  • --atom renvoie une URL de flux personnel pour les lecteurs de flux.

Configuration

export PZ_API_URL="https://paperzilla.ai"

Références

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

adaptyv

How to use the Adaptyv Bio Foundry API and Python SDK for protein experiment design, submission, and results retrieval. Use this skill whenever the user mentions Adaptyv, Foundry API, protein binding assays, protein screening experiments, BLI/SPR assays, thermostability assays, or wants to submit protein sequences for experimental characterization. Also trigger when code imports `adaptyv`, `adaptyv_sdk`, or `FoundryClient`, or references `foundry-api-public.adaptyvbio.com`.

aeon

This skill should be used for time series machine learning tasks including classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, segmentation, and similarity search. Use when working with temporal data, sequential patterns, or time-indexed observations requiring specialized algorithms beyond standard ML approaches. Particularly suited for univariate and multivariate time series analysis with scikit-learn compatible APIs.

alphagenome

Look up precomputed AlphaGenome Atlas effects for any GRCh38 single-nucleotide variant (AVI score with Phred and 18 SHAP feature attributions, plus raw and quantile scores for RNA-seq, DNase, ATAC, ChIP-TF, ChIP-histone, CAGE, PRO-cap, splicing, polyadenylation and contact-map tracks), score variants or scan windows on demand with the AlphaGenome model for human and mouse (variant scoring, in silico mutagenesis, REF-versus-ALT track prediction), and build Atlas website deep links. Use when the user mentions AlphaGenome, AlphaGenome Atlas, AVI or AlphaGenome Variant Impact, DeepMind variant effect prediction, or wants to prioritise or mechanistically interpret non-coding, regulatory, splicing, enhancer, promoter, or chromatin-accessibility effects of SNVs from a VCF, credible set, or region. Research use only; not a clinical tool.

analytical-method-validation

Plan, execute, and document validation, verification, and transfer of analytical procedures under the governing framework - ICH Q2(R2) and Q14, USP <1220>/<1225>/<1226>, ICH M10 bioanalytical, CLSI EP, or ISO/IEC 17025. Use for HPLC, LC-MS/MS, GC, CE, ICP-MS, dissolution, qNMR, qPCR, NIR, and ligand binding or cell-based assays whenever the question is whether a procedure is fit for its intended purpose. Triggers include

anndata

Data structure for annotated matrices in single-cell analysis. Use when working with .h5ad files or integrating with the scverse ecosystem. This is the data format skill—for analysis workflows use scanpy; for probabilistic models use scvi-tools; for population-scale queries use cellxgene-census.

arbor

Autonomously improve a real artifact (code, training recipe, agent harness, data pipeline, prompt) against an objective and an evaluator, using Hypothesis Tree Refinement (HTR) from the Arbor paper. Use this whenever someone wants to iteratively optimize something over many experiments without overfitting — e.g.

arboreto

Infer gene regulatory networks (GRNs) from gene expression data using scalable algorithms (GRNBoost2, GENIE3). Use when analyzing transcriptomics data (bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq) to identify transcription factor-target gene relationships and regulatory interactions. Supports distributed computation for large-scale datasets.

astropy

Core Python library for astronomy and astrophysics workflows that need Astropy APIs, including units/quantities, coordinates, FITS I/O, tables, time systems, WCS, and cosmology. Use when implementing or debugging astronomical data analysis code with Astropy.

autoskill

Observe the user

benchling-integration

Benchling Python SDK and REST API integration for registry entities, inventory, ELN entries, workflows, Benchling Apps, and Data Warehouse queries. Use when automating lab data with benchling-sdk or the v2 API.

bgpt-paper-search

Search scientific papers and retrieve structured experimental data extracted from full-text studies via the BGPT MCP server. Returns 25+ fields per paper including methods, results, sample sizes, quality scores, and conclusions. Use for literature reviews, evidence synthesis, and finding experimental details not available in abstracts alone.

bids

>

biopython

Comprehensive molecular biology toolkit. Use for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Best for batch processing, custom bioinformatics pipelines, BLAST automation. For quick lookups use gget; for multi-service integration use bioservices.

bioservices

Unified Python interface to 40+ bioinformatics services. Use when querying multiple databases (UniProt, KEGG, ChEMBL, Reactome) in a single workflow with consistent API. Best for cross-database analysis, ID mapping across services. For quick single-database lookups use gget; for sequence/file manipulation use biopython.

bulk-rnaseq

End-to-end bulk RNA-seq orchestrator — takes raw FASTQ reads through QC and trimming (FastQC, fastp/Trim Galore), alignment and quantification (STAR, Salmon, featureCounts), assembles a gene-level counts matrix, then hands off to differential expression (pydeseq2), pathway/GSEA enrichment (pathway-enrichment), and publication figures (scientific-visualization). Use whenever the user has bulk RNA-seq reads or quant output and wants a complete, reproducible differential-expression workflow — e.g.

cellxgene-census

Query the CZ CELLxGENE Census programmatically for versioned public single-cell and spatial transcriptomics data. Use when you need population-scale cell metadata, gene expression slices, Census summary counts, source H5AD URIs/downloads, embeddings, spatial Census data, or reference atlas comparisons across organisms, tissues, diseases, assays, and cell types. For analyzing your own local single-cell data use scanpy, anndata, or scvi-tools.

cirq

Google quantum computing framework. Use when targeting Google Quantum AI hardware, designing noise-aware circuits, or running quantum characterization experiments. Best for Google hardware, noise modeling, and low-level circuit design. For IBM hardware use qiskit; for quantum ML with autodiff use pennylane; for physics simulations use qutip.

citation-management

Comprehensive citation management for academic research. Search OpenAlex, PubMed, and Google Scholar for papers, extract accurate metadata, validate citations, and generate properly formatted BibTeX entries. This skill should be used when you need to find papers, verify citation information, convert DOIs to BibTeX, or ensure reference accuracy in scientific writing.

clinical-decision-support

Prepare and validate research-only clinical decision-support evaluation, evidence-profile, cohort, survival, biomarker/model, privacy, and governance artifacts. Use for aggregate or synthetic research documentation and traceability—not patient care or live clinical operation.

clinical-reports

Create safety-bounded draft structures and run local deterministic checks for clinical case, diagnostic, trial, safety, and aggregate research reports. Use only with synthetic, de-identified, or aggregate inputs and verified source-fact manifests; every output requires qualified review.

Skills associés