Notre avis
Ce skill sert de référence pour l'interface en ligne de commande papi de paperpipe, permettant de lister, chercher, afficher et ajouter des articles académiques, et guide l'utilisateur vers les outils RAG MCP uniquement lorsque le CLI est insuffisant.
Points forts
- Accès rapide aux articles par commandes CLI sans dépendance LLM
- Arbre de décision clair pour choisir la méthode de recherche la plus économique
- Support pour l'ajout d'articles via arXiv, URL, PDF ou fichier BibTeX
- Fichiers par article organisés (résumé, équations, notes) pour une consultation efficace
Limites
- Nécessite que l'outil papi soit installé et configuré dans l'environnement
- La recherche BM25 et hybride nécessite un index préalablement créé
- Dépend de la base de données locale (~/.paperpipe/ par défaut) qui peut ne pas être accessible par l'agent
Utilisez ce skill lorsque vous devez rapidement vérifier la présence d'un article, obtenir un résumé ou des équations, ou décider si un outil RAG plus lourd est nécessaire.
Ne l'utilisez pas pour des questions de synthèse entre plusieurs articles ou pour des citations formelles avec pages ; préférez alors les compétences dédiées /papi-ask ou /papi-ground.
Analyse de sécurité
SûrThe skill is a static CLI reference for the 'papi' tool, listing safe, non-destructive commands. Although it allows Bash, the instructions are informational and do not direct the agent to perform risky actions like data exfiltration, system modification, or obfuscated payloads.
Aucun point d'attention détecté
Exemples
List the papers currently in my paperpipe database using papi list. Then check if 'Attention Is All You Need' is present.Show me the summary of paper 1706.03762 (Attention Is All You Need) using papi show with the summary level.Add the paper 2303.13476 to my paperpipe database using papi add.name: papi description: CLI reference for paperpipe (papi). Use BEFORE MCP RAG tools. For listing, searching, showing, adding papers. allowed-tools: Read, Bash, Glob, Grep
Paper Reference Assistant (CLI)
Entry point skill. Use papi CLI first; MCP RAG tools only when CLI is insufficient.
For specialized workflows, invoke dedicated skills:
/papi-ask— RAG queries requiring synthesis/papi-verify— verify code against paper/papi-compare— compare papers for decision/papi-ground— ground responses with citations/papi-curate— create project notes
Setup
papi path # DB location (default ~/.paperpipe/; override via PAPER_DB_PATH)
papi list # available papers
papi list | grep -i "keyword" # check if paper exists before searching
When NOT to Use MCP RAG
- Paper name known →
papi show <paper> -l summary - Exact term search →
papi search --rg "term" - Checking equations →
papi show <paper> -l eq - Only use RAG when above methods fail or semantic matching required
Decision Tree
| Question | Tool |
|----------|------|
| "What does paper X say about Y?" | papi show X -l summary, then papi search --rg "Y" |
| "Does my code match the paper?" | /papi-verify skill |
| "Which paper mentions X?" | papi search --rg "X" first, then leann_search() if no hits |
| "Compare approaches across papers" | /papi-compare skill or papi ask |
| "Need citable quote with page number" | retrieve_chunks() (PQA MCP) |
| "Cross-paper synthesis" | papi ask "..." |
Search Commands
papi search --rg "query" # literal text match (fast, no LLM) — NOT regex by default!
papi search --rg --regex "pattern" # regex patterns (add --regex explicitly)
papi search "query" # ranked BM25
papi search --hybrid "query" # ranked + exact boost
papi search "query" -p paper1,paper2 # limit search to specific papers
papi ask "question" # PaperQA2 RAG
papi ask "question" --backend leann # LEANN RAG
papi notes {name} # open/print implementation notes
Search Escalation (cheapest first)
papi search --rg "X"— exact text, fast, no LLMpapi search "X"— ranked BM25 (requirespapi index --backend searchfirst)papi search --hybrid "X"— ranked + exact boostleann_search()— semantic search, returns file paths for follow-upretrieve_chunks()— formal citations (DOI, page numbers)papi ask "..."— full RAG synthesis
MCP Tool Selection (when papi CLI insufficient)
| Tool | Speed | Output | Best For |
|------|-------|--------|----------|
| leann_search(index, query, top_k) | Fast | Snippets + file paths | Exploration, finding which paper to dig into |
| retrieve_chunks(query, index, k) | Slower | Chunks + formal citations | Verification, citing specific claims |
| papi ask "..." | Slowest | Synthesized answer | Cross-paper questions, "what does literature say" |
- Check indexes:
leann_list()orlist_pqa_indexes() - Embedding priority: Voyage AI → Google/Gemini → OpenAI → Ollama
Adding Papers
papi add 2303.13476 # arXiv ID
papi add https://arxiv.org/abs/... # URL
papi add 2303.13476 1706.03762 "Attention Is All You Need" # multiple at once (mixed sources OK)
papi add --pdf /path/to.pdf # local PDF
papi add --pdf "https://..." # PDF from URL
papi add --from-file papers.bib # bulk import
Per-Paper Files
Located at {db}/papers/{name}/:
| File | Best For |
|------|----------|
| equations.md | Code verification |
| summary.md | Understanding approach |
| source.tex | Exact definitions |
| notes.md | Implementation gotchas |
| figures/ | Architecture diagrams, plots |
If agent can't read ~/.paperpipe/, export to repo: papi export <papers...> --level equations --to ./paper-context/
Use --figures to include extracted figures in export.
See commands.md for full reference.
Ingénierie de Prompts
Data & IA
Bonnes pratiques et templates de prompt engineering pour maximiser les résultats IA.
Visualisation de Données
Data & IA
Génère des visualisations de données et graphiques adaptés à vos données.
Architecture RAG
Data & IA
Guide de configuration d'architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation).