用途：作为论文处理三步流水线的第 1 步，抓取最新论文、打分筛选、富化信息并保存为临时 JSON，供后续点评技能使用。开始前会说明“开始抓取论文 🐕”并告知日期，多天模式会说明抓取范围。
配置：先读取 ../_shared/user-config.json，若存在 ../_shared/user-config.local.json 则用其覆盖默认值。统一使用 VAULT_PATH、DAILY_PAPERS_PATH、KEYWORDS、NEGATIVE_KEYWORDS、DOMAIN_BOOST_KEYWORDS、ARXIV_CATEGORIES、MIN_SCORE、TOP_N 等变量，其中 DAILY_PAPERS_PATH = {VAULT_PATH}/{daily_papers_folder}。关键词、分类、阈值均以共享配置为准。
天数解析：从用户输入解析 --days N，如“过去一周/最近7天”为 7，“过去3天”为 3，“过去两周”为 14，未指定则默认当天。
主要能力与用法：Phase 1+2 用 fetch_and_score.py 一步完成 HF 与 arXiv 抓取、打分、合并去重、历史去重并选 Top 30，零 token 消耗。默认命令：python3 ../daily-papers/fetch_and_score.py > /tmp/daily_papers_top30.json；多天模式加 --days N。脚本并行抓取 HuggingFace Daily/Trending 与 arXiv API，按关键词打分（正向、负向、领域加分、trending 加分），按 arXiv ID 合并去重，读取 .history.json 跨天去重（含周末放宽规则），不足 20 篇时从历史回填，按 score 降序取 Top 30；日志输出到 stderr，JSON 输出到 stdout。
Phase 3 用 enrich_papers.py 批量富化：python3 ../daily-papers/enrich_papers.py /tmp/daily_papers_top30.json /tmp/daily_papers_enriched.json。脚本用 asyncio 与 curl 子进程并发请求，纯 regex 解析 HTML，Semaphore(10) 限并发、单篇超时 30 秒；并行抓取 HTML 与 PDF，提取 figure_url、authors、affiliations、section_headers、captions、has_real_world、method_names、method_summary，PDF 机构通过 pdftotext | extract_affiliations.py 提取，HTML 作者为空时回退到 abs 页面 meta 标签。合并优先级：figure_url 取 HTML curl；affiliations 为 PDF > HTML > abs fallback > Phase 1；authors 为 HTML > abs fallback > Phase 1。输出为同结构 JSON 数组并新增上述字段。
限制与注意：不启动 Task Agent，不做 git 操作，不生成推荐文件，只输出临时 JSON。脚本失败时检查 stderr；arXiv 抓取失败会自动回退到仅 HuggingFace 源；总数不足 20 篇时有多少处理多少；周末 arXiv 不更新、HF daily 基本为空，主要依赖 HF trending。完成后需确认 /tmp/daily_papers_enriched.json 为有效 JSON 数组，并告知抓取与富化篇数，提示运行下一步“跑一下论文点评”。