用途：该技能用于让智能体围绕 Paperzilla 中的项目、推荐（recommendation）和经典论文（canonical paper）进行对话与操作，是 Paperzilla 的核心技能，提供对 Paperzilla 数据的直接访问，但不强制特定工作流，也不包含外部投递集成。
主要能力：可询问某项目的最新推荐、打开某条推荐并解释其意义、以 markdown 获取并总结某篇经典论文、说明论文与研究的相关性、查看项目 feed、对推荐留下反馈，以及将论文、推荐或 feed 导出为 JSON。
使用方式：多数配置使用 pz CLI。安装：macOS 用 brew install paperzilla-ai/tap/pz；Windows（Scoop）先 scoop bucket add paperzilla-ai https://github.com/paperzilla-ai/scoop-bucket 再 scoop install pz；Linux 参考官方指南 https://docs.paperzilla.ai/guides/cli-getting-started；源码构建需 Go 1.23+，见 https://github.com/paperzilla-ai/pz。更新用 pz update，可用 --install-method 指定 auto、homebrew、scoop、release 或 source。认证用 pz login。核心命令包括 pz project list、pz project <project-id>、pz feed <project-id>（支持 --must-read、--since YYYY-MM-DD、--limit N、--json、--atom）、pz paper <paper-id>（支持 --json、--markdown、--project）、pz rec <project-paper-id>（支持 --json、--markdown）、pz feedback <project-paper-id> upvote|star|downvote（可加 --reason）及 pz feedback clear。配置可设 export PZ_API_URL="https://paperzilla.ai"。
适用场景：需要让智能体检索项目推荐、阅读与总结论文、跟踪项目 feed 或批量导出数据时。
限制：pz paper --markdown 仅在 markdown 已准备好时返回；pz rec --markdown 可能排队生成并提示重试；机器解析建议用 --json。若当前配置附带额外智能体指令，应一并遵循。其余细节暂未提供。