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🛠️ Paperzilla

paperzilla

Paperzillaに保存されたプロジェクトや論文について

⚡ ⏱ MCPサーバー実装 1日 → 2時間

📺 まず動画で見る(YouTube)

▶ 【衝撃】最強のAIエージェント「Claude Code」の最新機能・使い方・プログラミングをAIで効率化する超実践術を解説! ↗

※ jpskill.com 編集部が参考用に選んだ動画です。動画の内容と Skill の挙動は厳密には一致しないことがあります。

📜 元の英語説明(参考)

Chat with your agent about projects, recommendations, and canonical papers in Paperzilla. Use when users ask for recent project recommendations, canonical paper details, markdown-based summaries, recommendation feedback, feed export, or Atom feed URLs.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

Paperzillaに保存されたプロジェクトや論文について

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux

mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o paperzilla.zip https://jpskill.com/download/4198.zip && unzip -o paperzilla.zip && rm paperzilla.zip

🪟 Windows (PowerShell)

$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/4198.zip -OutFile "$d\paperzilla.zip"; Expand-Archive "$d\paperzilla.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\paperzilla.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)

1. 下の青いボタンを押して paperzilla.zip をダウンロード
2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → paperzilla フォルダができる
3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
4. Claude Code を再起動

⬇ .zip でダウンロード(推奨) ⬇ .skill 形式(上級者用) 元のソース ↗

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
- · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
- · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →

最終更新: 2026-05-17
取得日時: 2026-05-17
同梱ファイル: 1

💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト

› Paperzilla を使って、最小構成のサンプルコードを示して
› Paperzilla の主な使い方と注意点を教えて
› Paperzilla を既存プロジェクトに組み込む方法を教えて

これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。

📖 Claude が読む原文 SKILL.md(中身を展開)

この本文は AI(Claude)が読むための原文(英語または中国語)です。日本語訳は順次追加中。

Paperzilla

Use this skill when you want to chat with your agent about projects, recommendations, and canonical papers in Paperzilla.

What you can ask

"Give me the latest recommendations from project X."
"Open recommendation Y and explain why it matters."
"Fetch canonical paper Z as markdown and summarize it."
"Tell me how this paper is relevant to my research."
"Show me the feed for project X."
"Leave feedback on a recommendation."
"Export this paper, recommendation, or feed as JSON."

This is the core Paperzilla skill. It gives your agent direct access to Paperzilla data, but it does not impose a workflow or external delivery integration.

Access method

Most current profiles in this repo use the pz CLI.

If the current profile ships extra agent-specific instructions, follow those as well.

Install

macOS

brew install paperzilla-ai/tap/pz

Windows (Scoop)

scoop bucket add paperzilla-ai https://github.com/paperzilla-ai/scoop-bucket
scoop install pz

Linux

Use the official Linux install guide:

https://docs.paperzilla.ai/guides/cli-getting-started

Build from source (Go 1.23+)

See the CLI repository for source builds:

https://github.com/paperzilla-ai/pz

Update

Check whether your CLI is up to date and get install-specific upgrade steps:

pz update

If detection is ambiguous, override it explicitly:

pz update --install-method homebrew
pz update --install-method scoop
pz update --install-method release
pz update --install-method source

Supported values are auto, homebrew, scoop, release, and source.

Authentication

pz login

CLI reference

If the current profile uses pz, these are the core commands.

List projects

pz project list

Show one project

pz project <project-id>

Browse project feed

pz feed <project-id>

Useful flags:

--must-read
--since YYYY-MM-DD
--limit N
--json
--atom

Examples:

pz feed <project-id> --must-read --since 2026-03-01 --limit 5
pz feed <project-id> --json
pz feed <project-id> --atom

Feed output can include existing recommendation feedback markers:

[↑] upvote
[↓] downvote
[★] star

Read a canonical paper

pz paper <paper-id>
pz paper <paper-id> --json
pz paper <paper-id> --markdown
pz paper <paper-id> --project <project-id>

Open a recommendation from one of your projects

pz rec <project-paper-id>
pz rec <project-paper-id> --json
pz rec <project-paper-id> --markdown

Leave recommendation feedback

pz feedback <project-paper-id> upvote
pz feedback <project-paper-id> star
pz feedback <project-paper-id> downvote --reason not_relevant
pz feedback clear <project-paper-id>

Output and automation

Prefer --json for machine parsing.
pz paper --markdown only returns markdown when it is already prepared.
pz rec --markdown can queue markdown generation and prints a friendly retry message while it is still being prepared.
--atom returns a personal feed URL for feed readers.

Configuration

export PZ_API_URL="https://paperzilla.ai"

References

Docs: https://docs.paperzilla.ai/guides/cli
Quickstart: https://docs.paperzilla.ai/guides/cli-getting-started
Repo: https://github.com/paperzilla-ai/pz