elvis（@omarsar0，研究论文分享者）分享了他的个人知识库搭建过程。

核心差异：不是收藏，是每日精选。elvis 每天 curation 研究论文，花了几个月调优了一个专门找高信号、相关性强论文的 Skill。最初手动筛选，后来自动化了——因为 Skill 捕捉"最好中的最好"的能力已经足够好。现在 paper 多到看不过来，这个自动化意义重大。

技术栈

论文用 qmd CLI 索引成 markdown 文件（带 metadata）。不同于普通摘要，这种方式支持语义搜索和洞察浮现。elvis 是视觉型，所以进一步用 MCP tools 在 agent orchestrator 系统里做了交互式 artifact 生成器——百篇论文的各种洞察可视化。

效果：这是 elvis 做过和用过的最个性化研究系统。agent 能从这个基础设置里浮现出的洞察，已经在他实验新 agentic 工程概念时极其有用。

核心链路

研究论文每日抓取 → qmd 索引成 MD → agent 知识库 → 交互可视化 artifact → 洞察浮现

更高层的知识层能让其他自动化工具（如 autoresearch）发挥更大价值。研究质量取决于研究问题质量，研究问题质量取决于 agent 能接触到的洞察质量。