[分享创造] 做了个开源工具：输入会议名，把十年论文变成可点击的趋势报告（CVPR、ECTC 示例）
想了解一个领域这几年在研究什么，除了看综述，我也想试试直接从会议论文里找线索，于是做了 paper-trends 。 它从 OpenAlex 获取公开论文元数据，生成关键词趋势、主题演变和机构分布报告，可以从一个关键词一路点到相关机构和具体论文。 GitHub： https://github.com/Minjia-Hu/paper-trends CVPR 中文示例： https://minjia-hu.github.io/paper-trends/cvpr.zh.html ECTC 中文示例： https://minjia-hu.github.io/paper-trends/ectc.zh.html 举个例子：在这份 CVPR 数据中，匹配到 “diffusion models” 的论文从 2022 年的 7 篇，增至 2024 年的 170 篇，占当年收录论文的 6.3%； 2025 年则回落到 152 篇、5.3%。 这里统计的是标题出现该短语，或摘要中至少出现两次的论文，并不等同于所有扩散模型相关研究。看到这样的变化，可以顺着点下去，看看涉及哪些机构、有哪些论文值得读。 打开 C
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Source account: 想了解一个领域这几年在研究什么，除了看综述，我也想试试直接从会议论文里找线索，于是做了 paper-trends 。 它从 OpenAlex 获取公开论文元数据，生成关键词趋势、主题演变和机构分布报告，可以从一个关键词一路点到相关机构和具体论文。 GitHub： https://github.com/Minjia-Hu/paper-trends CVPR 中文示例： https://minjia-hu.github.io/paper-trends/cvpr.zh.html ECTC 中文示例： https://minjia-hu.github.io/paper-trends/ectc.zh.html 举个例子：在这份 CVPR 数据中，匹配到 “diffusion models” 的论文从 2022 年的 7 篇，增至 2024 年的 170 篇，占当年收录论文的 6.3%； 2025 年则回落到 152 篇、5.3%。 这里统计的是标题出现该短语，或摘要中至少出现两次的论文，并不等同于所有扩散模型相关研究。看到这样的变化，可以顺着点下去，看看涉及哪些机构、有哪些论文值得读。 打开 C
Observed adoption & comparisons
Recent records to compare: “astral-sh/ruff” (GitHub Trending, Nov 6, 2026); “microsoft/vscode” (GitHub Trending, Nov 6, 2026). Shared themes are navigation hints; they have not been verified as the same need or independent corroboration.
Adoption decision
Evaluate it against the tool or manual workflow it would replace. The stored record supports discovery; it does not yet establish reliability, lower operating cost or commercial adoption.
Unverified requirements
Not verified: license permissions, required hardware, installation steps, maintenance status and a representative task with its failure cases.
Next test
Choose one real task and a current alternative. Record the commit, environment, input, output, elapsed time and failure behavior; retain the result before recommending adoption.