Jev in production › Document and record classification

dailypaper-skills

Jev scores and filters daily arXiv papers for relevance, with a claimed 99.47% cost savings and about 20x faster scoring than GPT-6 Astra. (huangkiki)

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99.47%measured against a baseline, as published by the source
Use
Document and record classification
Industry
Education and research
Form
Open-source tool
Stage
In production
Listed
2026-10-05
Found via
github
Repository
huangkiki/dailypaper-skills
Stars
1,286
Forks
105
Last push
2026-10-05
Language
Python
License
Apache-2.0

The README opens with

每天的新论文很多，真正费时间的是判断：哪些和自己的研究有关，哪些值得读全文，读过以后又能留下什么。dailypaper-skills 把这些步骤连成一套研究工作流：按你的兴趣筛选论文，给出有依据的锐评，再精读重点论文，整理成带公式、图表和概念链接的笔记。

你会得到 一份最多 10 篇的论文推荐、明确的阅读优先级，以及“必读”论文的完整笔记。推荐页链接到笔记，笔记链接到概念，方便以后做研究、查方法、回顾相关工作。

面向 AI 与机器人研究者、研究生，以及需要长期跟进技术进展的工程师。可安装到 Claude Code、Codex、Cursor、GitHub Copilot、Gemini CLI、OpenCode、OpenClaw；其他能读取指令、执行 Python 和访问文件的 Agent 也可接入。兼容范围

每日论文评分，API 标价折算省 99.47%，实测约快 20 倍。 同一批 30 篇候选、两组均推荐 10 篇：GPT-6 Astra 约 $0.1093 / 10.35 秒，Jev 约 $0.000576 / 0.52 秒。2026-10-05 单次对照，计入主模型缓存；仅评分环节，费用为官方标准标价折算，非账户实际账单。完整结果与复现

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