Notre avis
Un outil en ligne de commande (papi) pour gérer et rechercher dans une base locale d'articles scientifiques, conçu pour être utilisé avant les outils RAG basés sur MCP.
Points forts
- Recherche rapide de texte exact et d'expressions régulières sans nécessiter de LLM
- Chemin d'escalade clair vers RAG lorsque la recherche CLI échoue
- Intégration avec des fichiers par article comme les résumés et les équations
- Ajout d'articles via arXiv, URL, PDF et import en masse
Limites
- Nécessite une configuration de base de données locale et un indexage pour la recherche classée
- Ne remplace pas la synthèse sémantique ou les comparaisons entre articles
- La qualité de la recherche dépend du prétraitement (ex: analyse des équations)
Utilisez-le lorsque vous connaissez le nom de l'article ou avez besoin de recherches de termes exacts, de citations ou de résumés rapides avant une analyse RAG plus approfondie.
Évitez-le lorsque vous avez besoin d'une synthèse entre articles, de questions ouvertes, ou lorsque l'article n'est pas encore dans votre base de données locale.
Analyse de sécurité
SûrThe skill instructs use of a dedicated CLI tool for paper management, with no dangerous commands, data exfiltration, or obfuscated payloads. It relies on Bash for command execution, but only for legitimate purposes.
Aucun point d'attention détecté
Exemples
List all papers in my paperpipe database using papi list.Show me the summary of paper 2303.13476 using papi show.Search for the term 'attention mechanism' using exact text search with papi search --rg.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" # exact text (fast, no LLM)
papi search --rg --regex "pattern" # regex (OR, wildcards)
papi search "query" # ranked BM25
papi search --hybrid "query" # ranked + exact boost
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 --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).