CHB-learner 开始前: 先跟用户打个招呼 🐕
学术论文阅读助手 (Paper Reader)
专注学术论文深度阅读，生成中英双语深度笔记。
已匹配研究方向的笔记保存在 Research_Fields/{方向}/papers/{论文名}/ 下；未匹配任何方向的笔记保存在 {UNCATEGORIZED_PATH}/papers/{论文名}/ 下，默认是 {VAULT_PATH}/未分类/papers/{论文名}/。
核心原则：深度优先
不是做摘要，是做深度分析。
笔记要包含：
- 问题的数学形式化（不是"这个论文解决什么问题"而是"用数学符号怎么描述"）
- 设计空间的量化分析（为什么这个问题困难）
- 方法的完整架构规格（参数量、训练目标、组件细节）
- 所有公式的完整符号表
- 批判性分析（为什么有效、为什么失败）
- 与相关工作的系统对比表
- 实际应用意义
Step 0: 读取共享配置
先读取 ../_shared/user-config.json，如果 ../_shared/user-config.local.json 存在，再用它覆盖默认值。配置同时兼容新格式 vault/folders/daily/fields/zotero 和旧格式 paths/daily_papers/research_fields。
显式生成并在后续统一使用这些变量：
VAULT_PATH— Obsidian 库根目录RESEARCH_FIELDS_PATH— 研究方向目录{VAULT_PATH}/{research_fields_folder}DAILY_PAPERS_PATH— 每日推荐目录{VAULT_PATH}/{daily_papers_folder}UNCATEGORIZED_PATH— 未分类论文目录{VAULT_PATH}/{uncategorized_folder}，默认{VAULT_PATH}/未分类ZOTERO_DB— Zotero 数据库路径ZOTERO_STORAGE— Zotero 存储路径AUTO_REFRESH_INDEXES— 是否自动刷新索引GIT_COMMIT_ENABLED— 是否自动 git commitGIT_PUSH_ENABLED— 是否自动 git push（仅在 GIT_COMMIT_ENABLED=true 时有效）
1. 接收论文
触发保护
读一下 不带论文名、arXiv 链接或 PDF 路径时，不启动深读，不下载 PDF，不调用任何提取图片/全文的流程。
此时应该：
- 读取当前相关
Research_Fields/{方向}/summary.md或_meta/topic_papers.json - 列出
待精读/note_status=pending的候选论文 - 提醒用户使用
读一下 {论文标题}、精读 {论文标题}或生成笔记 {论文标题}指定一篇论文 - 停止，不要自行选择下一篇
只有用户明确给出论文标题、方法名、arXiv 链接、DOI、URL 或 PDF 路径时，才开始下面的深度阅读流程。
| 输入方式 | 示例 | 处理方法 |
|---|---|---|
| PDF 路径 | /path/to/paper.pdf |
直接 Read + pdftotext 提取文字 |
| arXiv 链接 | https://arxiv.org/abs/xxxx |
WebFetch arXiv HTML + PDF |
| 无 PDF | 只有链接 | 先 WebFetch HTML，失败则下载 PDF |
论文内容获取
- 优先 arXiv HTML：
https://ar5iv.org/html/{arxiv_id}或https://arxiv.org/html/{arxiv_id} - 下载 PDF：
curl -L -o "{save_dir}/{MethodName}.pdf" "https://arxiv.org/pdf/{arxiv_id}.pdf"
- 提取文字：
pdftotext -layout {pdf_path} {save_dir}/{MethodName}.txt
必须使用 -layout 保留公式结构。
4. 提取图片：
mkdir -p papers/pngs
pdfimages -png {pdf_path} pngs/
这会在 pngs/ 目录下生成 img-000.png, img-001.png, ... 等文件。
## 2. 深度分析要求
### 问题形式化（必须）
不要只写"解决什么问题"。要用数学符号描述：
问题：给定 {输入}，找到 {输出} 使得 {目标函数} 最大/最小 设计空间：|X| = {指数计算}，{解释规模} 约束：{数学约束条件}
**设计空间分析示例**：
如果问题是生成序列，设计空间是多少？为什么这让问题困难？
### 方法架构（必须）
| 组件 | 规格 |
|------|------|
| 模型类型 | Transformer/LSTM/GNN等 |
| 层数 | 具体数字 |
| 隐藏维度 | 具体数字 |
| 参数量 | 含 M/B 后缀 |
| 训练数据 | 大小和来源 |
**不要只写"用了 Transformer"，要写具体的配置。**
### 公式文档（必须）
每个公式需要：
1. 完整的 LaTeX 表达式
2. 一句话目的（这个公式计算什么）
3. 符号表（每符号含义、单位、范围）
### 批判性分析（必须）
- **为什么有效**：这篇论文的关键洞察是什么？哪些设计选择是关键的？
- **为什么失败/局限**：论文自己承认的局限、作者没注意到的潜在问题
- **与其他工作的对比**：表格形式对比训练方式、架构、关键差异
## 3. 方向匹配
### 匹配 research_fields
读取配置中的 `fields` 或 `research_fields` 字段，匹配论文方向。
方向匹配顺序：
1. 优先从用户当前上下文、当前打开的 `Research_Fields/{方向}/summary.md`、`_meta/topic_papers.json` 中匹配论文标题、方法名、arXiv ID 或 DOI。
2. 如果用户给出的论文和某个 `research_fields` 关键词明显匹配，保存到该方向。
3. 如果用户冷不丁说 `读一下 XXX`，且论文与已有研究方向都不匹配，不要中断、不要反复追问方向；自动归入 `未分类`。
未匹配论文的默认保存路径是 vault 根目录下的未分类目录，不是 `Research_Fields/未分类`。目录名优先使用 `folders.uncategorized` / `paths.uncategorized_folder`，未配置时默认 `未分类`：
```text
{UNCATEGORIZED_PATH}/papers/{MethodName}/
默认展开后是：
{VAULT_PATH}/未分类/papers/{MethodName}/
如果 UNCATEGORIZED_PATH 或其 papers/ 子目录不存在，先创建它们。该目录下的输出格式、文件命名、PDF、图片、EN/ZH 笔记要求与普通研究方向完全一致。写完后也要刷新 {UNCATEGORIZED_PATH}/summary.md，让该论文出现在自动论文列表里。
保存目录结构
文件名格式（必须使用方法缩写作为前缀）：
{VAULT_PATH}/Research_Fields/{方向}/papers/{MethodName}/
├── pngs/ # 图片目录（必须）
├── {MethodName}_en.md # 英文深度笔记（必须）
├── {MethodName}_zh.md # 中文深度笔记（必须）
└── {MethodName}.pdf # PDF 原文（必须）
未分类论文使用同样的文件结构，只是根目录不同：
{UNCATEGORIZED_PATH}/papers/{MethodName}/
├── pngs/ # 图片目录（必须）
├── {MethodName}_en.md # 英文深度笔记（必须）
├── {MethodName}_zh.md # 中文深度笔记（必须）
└── {MethodName}.pdf # PDF 原文（必须）
例如：papers/BeeRNA/BeeRNA_en.md、papers/BeeRNA/BeeRNA_zh.md、papers/BeeRNA/BeeRNA.pdf。
4. 笔记模板
英文模板：assets/paper-note-template-en.md
中文模板：assets/paper-note-template-zh.md
严格遵循模板，不可简化。
模板核心结构（必须包含）
## Background
### Problem Formulation
**Mathematical definition**: {formal problem with math notation}
**Design space analysis**: {exponential formula}, {why hard}
### Limitations of Existing Methods
| Method | Approach | Limitation |
### Key Gap
## Method
### Architecture
| Component | Specification |
### Training Objective
{formula with full notation}
### Key Components
#### Component 1: {Name}
**Motivation**: {why needed}
**Implementation**: {technical details}
## Key Equations
### Equation 1: {Name}
$${LaTeX}$$
**Purpose**: {one sentence}
**Symbol Description**:
| Symbol | Meaning | Unit/Range |
## Critical Analysis
### Why This Approach Works
{deep explanation of key insights}
### Limitations
{with specific evidence}
5. 图片获取
- PDF 提取：
mkdir -p papers/pngs
pdfimages -png {pdf_path} pngs/
这会在 pngs/ 目录下生成 img-000.png, img-001.png, ... 等文件。
- 嵌入图片：在笔记中用
![[pngs/img-000.png]]引用（不要用pngs-000.png，那是错误的命名）。
图片是必须有的，如果没有提取到图片，说明你没找到。
6. 完成后自检
不是简单 checklist，是深度验证：
- 问题是否用数学符号形式化？设计空间是否量化？
- 架构是否有完整规格（层数/维度/参数量）？
- 所有公式是否有完整符号表？
- 批判性分析是否包含"为什么有效/失败"？
- 是否有与相关工作的系统对比表？
- 所有 Figure 是否都在
pngs/目录（不是pngs-000.png这样的命名）？ -
{MethodName}_en.md和{MethodName}_zh.md是否都是深度版本（不是摘要）？ -
{MethodName}.pdf是否已下载到笔记目录？
7. 写完即保存
每篇论文完成后立即保存，不要等全部结束。
参考文件
references/quality-standards.md— 公式/图片/表格详细质量规范