自动化每周 arXiv 论文初筛
这篇文章介绍了我如何使用 Codex 和一些配套工具，减少 AI 安全研究中反复出现的阻碍。任务：建议落地方案：使用 Codex 运行每周自动化任务，搜索 arXiv 上匹配特定关键词（如 AI 对齐）的论文。代理将结果保存到 CSV 文件以跟踪历史，仅对新论文进行初筛，并生成优先级列表（保留、略读、舍弃等）。有潜力的论文会被添加到 Zotero 收件箱以进行向量嵌入。人类负责定义搜索标准、验证初筛逻辑，并决定最终阅读哪些论文。；工具：Codex。人工角色：原始帖子没有说明人如何参与。；局限：前提条件包括访问 Codex、arXiv 和 Zotero。作者警告不要初期过度优化，因为维护系统本身可能成为工作负担。关键在于代理不能外包判断；它可能让用户更快地犯错。工作流依赖于人类理解测试内容并检查输出结果。来源可靠性为次要，基于个人博客文章，无受控基准测试。。
工具
Agent Work Atlas 发布日期:
概述
这篇文章介绍了我如何使用 Codex 和一些配套工具，减少 AI 安全研究中反复出现的阻碍。
工作流程
建议落地方案：使用 Codex 运行每周自动化任务，搜索 arXiv 上匹配特定关键词（如 AI 对齐）的论文。代理将结果保存到 CSV 文件以跟踪历史，仅对新论文进行初筛，并生成优先级列表（保留、略读、舍弃等）。有潜力的论文会被添加到 Zotero 收件箱以进行向量嵌入。人类负责定义搜索标准、验证初筛逻辑，并决定最终阅读哪些论文。
原文报告的结果
作者报告称，此工作流缩短了消耗注意力的循环，如文献搜索和来源跟踪。它降低了判断“这到底值不值得继续探索？”的成本，但并未消除人类验证的需求。作者指出，该设置通过让他们专注于判断而非重复设置来改变工作方式，但明确表示未测量具体的效率提升或成功率。
人工角色
原始帖子没有说明人如何参与。
局限
前提条件包括访问 Codex、arXiv 和 Zotero。作者警告不要初期过度优化，因为维护系统本身可能成为工作负担。关键在于代理不能外包判断；它可能让用户更快地犯错。工作流依赖于人类理解测试内容并检查输出结果。来源可靠性为次要，基于个人博客文章，无受控基准测试。
试一试
作为使用 Codex 的研究助理。我需要为我在 [可替换主题，例如：AI 对齐] 上的研究设置一个每周 arXiv 论文初筛工作流。 1. 创建脚本或自动化任务，搜索 arXiv 上过去 7 天内匹配 [可替换关键词] 的论文。 2. 将结果与本地 CSV 文件 [可替换历史文件路径] 进行比较，以识别仅新出现的论文。 3. 对每篇新论文，根据摘要和标题生成优先级标签：“保留”、“略读”、“舍弃”、“重复”、“超出范围”或“方法薄弱”。 4. 输出包含这些标签和链接的摘要表格。 5. 暂时不要自动将论文添加到 Zotero。首先，向我展示一周样本数据的摘要表格。 6. 在我确认之前，不要设置实际的每周自动化任务或修改我的 Zotero 库。 确保人类在最终决策中保持参与。如果搜索没有发现新论文，请清晰报告。如果 CSV 文件缺失，请创建它，包含标题、arxiv_id、日期、状态等表头。
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