> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.paperzilla.ai/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Casos de uso habituales

> Formas prácticas en que equipos y particulares usan Paperzilla para seguir y priorizar artículos científicos.

export const AiAgents = ({path}) => <Tip>
    <b>Agentes de IA</b>: Esta página está disponible en <a href={path + '.md'}>Markdown</a>. Consulta también el <a href="/llms.txt">índice de la documentación</a> y la <a href="/llms-full.txt">documentación completa</a>.
  </Tip>;

<AiAgents path="/es/what-is-paperzilla/use-cases" />

## Seguimiento diario de un campo

Crea un proyecto para un campo y revisa a diario la [lista de artículos](/es/guides/feed-in-app) con el filtro **Lectura imprescindible**.

## Listas de seguimiento de temas

Crea proyectos separados para cada línea de investigación principal y ajusta las palabras clave de cada proyecto.

## Informes semanales para dirección o laboratorios

Usa [resúmenes por correo](/es/guides/email-digests) para entregar artículos seleccionados con un límite máximo controlado.

## Seguimiento de métodos y pruebas comparativas

Sigue métodos, familias de modelos, conjuntos de datos o paradigmas experimentales específicos mediante palabras clave incluidas o excluidas.

## Seguimiento competitivo y adyacente

Mantén activo un proyecto «adyacente» amplio para detectar trabajos cercanos que de otro modo pasarían inadvertidos.

## Flujos de trabajo asistidos por agentes

Usa los resultados de [CLI](/es/guides/cli) y [RSS/Atom](/es/guides/feeds) en scripts, automatizaciones y flujos de agentes.

## Priorización de lecturas pendientes

Usa los [resúmenes de proyectos](/es/guides/summaries) y las etiquetas de relevancia para decidir qué leer a fondo y qué revisar por encima.