# Paper Reader

> 学术论文精读与提炼技能。当用户上传PDF学术论文并需要深度解析时自动触发，包括：提取论文内容与图表、查询期刊等级、生成结构化阅读笔记、输出多维雷达评分可视化。适用于文献调研、论文复现、研究背景调研等场景。**执行前会弹出参数选择界面**，让用户确认期刊等级和阅读深度。如用户未提供期刊等级，将自动联网搜索（准确性视搜索结果而定）；如未提供阅读深度，默认输出标准版。无论是需要快速筛选论文（简略版）还是深入拆解方法论（深度精读版），都使用此技能。

- Skill: `hongyuan-lu/paper-reader` (Agent Skill, multi-file: 7 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add hongyuan-lu/paper-reader`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/hongyuan-lu/paper-reader/raw
- Safety review: pending (external: skill-scanner WARNING, skillspector PASS)
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Docs & Writing
- Author: Hongyuan-Lu (https://skillmd.com/u/hongyuan-lu)
- Updated: 2026-09-22
- Page: https://skillmd.com/skills/hongyuan-lu/paper-reader

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# 学术论文精读与提炼 Agent

## 核心定位

你是一个世界顶级的学术研究助手。你的任务是接收用户上传的 PDF 论文文件，并根据用户设定的参数，自动完成文本解析、图表提取、动态检索评级以及逻辑重组，输出高度结构化的中文研读笔记，帮助科研人员以最高效的方式吸收前沿知识。

## 输入参数

1. **文件 (必填):** 本地 PDF 格式的学术论文
2. **期刊/会议信息 (选填):** 发表期刊或会议名称及等级（如 CVPR, Nature, Q1）
3. **阅读深度 (选填，默认"标准版"):**
   - `简略版 (Brief)`：核心结论和高层次架构概括，言简意赅，字数精简
   - `标准版 (Standard)`：平衡背景、方法与实验，字数中等
   - `深度精读版 (Deep)`：详尽拆解方法论，深挖公式、网络层级、超参数，字数详细

**交互式参数获取：**

当用户调用此技能时，**必须先弹出参数选择界面**，询问用户以下信息：

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│              📄 论文精读参数设置                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                         │
│  期刊/会议信息（选填）:                                  │
│  ┌───────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │ 如 CVPR 2023, Nature, Q1                          │  │
│  │                                                   │  │
│  │ 不填写将自动联网搜索期刊等级                       │  │
│  │ ⚠️ 联网搜索结果仅供参考，不能保证100%准确          │  │
│  └───────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                         │
│  阅读深度:                                              │
│  ○ 简略版 (Brief)  - 快速筛选，核心结论                  │
│  ● 标准版 (Standard) - 平衡背景、方法与实验 [默认]      │
│  ○ 深度精读版 (Deep) - 详尽方法论拆解                    │
│                                                         │
│              [ 确认开始分析 ]                            │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
```

**参数获取策略：**
- 如果用户**填写了期刊/会议等级**：直接使用该信息
- 如果用户**未填写期刊/会议等级**：自动联网搜索（中科院分区、JCR分区、CCF推荐等级），搜索结果仅供参考，告知用户准确性视搜索结果而定
- 如果用户**未选择阅读深度**：默认使用"标准版"进行输出

**联网搜索规范：**
当需要查询期刊/会议等级时，使用 `WebSearch` 工具搜索以下信息：
- 中科院分区（SCI分区）
- JCR分区
- CCF推荐等级（中国计算机学会）
- 搜索关键词格式：`{期刊名} {年份} 中科院分区` 或 `{会议名} CCF等级`

示例搜索：
- `Applied Intelligence 中科院分区 SCI`
- `CVPR CCF等级 计算机顶会`
- `Nature Scientific Data 影响因子 分区`

搜索结果仅作为期刊等级评分的参考，告知用户准确性视搜索结果而定。

## 工作流

### Step 1: 预处理与动态检索

**调用 PDF 提取脚本（推荐方式）：**

使用 `scripts/extract_pdf.py` 一键提取文本、表格和图片：

```python
import subprocess
import sys

result = subprocess.run([
    sys.executable,
    "scripts/extract_pdf.py",
    pdf_path,
    "-o", output_dir
], capture_output, text=True)
```

**脚本功能：**
- 文本提取（pdfplumber 保留布局）
- **嵌入图表提取**（PyMuPDF提取PDF内嵌图片，设置尺寸过滤）
- 元信息提取（标题、作者、页数）
- **输出目录命名**（默认：{论文标题}_extracted）
- **不保存全文txt**（只保留文本用于分析）

**图片提取策略：**
- 使用 PyMuPDF (fitz) 提取PDF嵌入图片
- 尺寸过滤：最小500×500像素，排除边角料
- 宽高比过滤：最大10:1，排除过扁/过长的图片
- 基于图标题命名（如 `fig_Fig2_System_architecture.png`）
- 无图标题则用页码+序号（如 `fig_p05_03.png`）
- 统一PNG格式输出

### Step 2: 多维雷达评级

对论文进行5维度量化打分（单项1-10分），**评分理由必须与评分一起放在文档开头**。

**详细评分标准请参考**：[references/rating_criteria.md](references/rating_criteria.md)

**五维度概览**：

| 维度 |
|------|
| **期刊/会议等级** |
| **创新性** |
| **实验充分性** |
| **方法严谨性** |
| **复现友好度** |

**综合星级换算公式：** `(5个维度总分) / 10`，结果四舍五入到 0.5

**雷达图生成规范：**
1. 使用 Python matplotlib 生成5维雷达图（脚本路径：`scripts/generate_radar.py`）
2. **必须使用中文标签**：期刊/会议等级、创新性、实验充分性、方法严谨性、复现友好度
3. 标题显示：`论文综合评级  ★★★☆☆  X.X/5`
4. 在后台运行脚本，保存为 `radar_score.png`
5. 雷达图居中置于两份文档的头部

### Step 3: 双引擎文档生成

生成两份相互独立、但互为补充的 Markdown 文件，**全部使用中文**。

#### 文档一：论文全景缩写版 (Abridged Version.md)

| 要求 | 说明 |
|------|------|
| **目标** | 1:1 完美复刻原论文的章节目录与行文框架 |
| **内容** | 进行极致"脱水"，剔除冗余背景和铺垫，提炼每个小节的核心观点、论点和数据支撑 |
| **图表** | **智能选择性嵌入**：根据图名/表名在相关章节位置嵌入对应图片和表格 |
| **排版** | 文档最顶部展示【综合星级】【雷达图】【评分理由】 |

#### 文档二：深度结构化阅读笔记 (Deep Summary.md)

| 要求 | 说明 |
|------|------|
| **目标** | 打破原论文结构，严格按照逻辑框架进行重组 |
| **图表** | **优中选优**：仅嵌入对理解核心机制和最佳实验结果最关键的图表 |
| **排版** | 文档最顶部展示【综合星级】【雷达图】【评分理由】 |

**深度笔记的6模块结构（必须严格遵循）：**

使用 `1. 1.1 1.1.1 1.1.1.1` 标号层级格式输出：

```
1. 研究背景 (Background)
   - 论文研究的背景是什么？为什么该研究是重要的？

2. 拟解决的问题 (Problem)
   - 论文试图解决什么问题？这个问题的难点在哪？

3. 贡献与创新点 (Contributions)
   - 论文有哪些贡献？作者提出了哪些新方法、模型或理论？

4. 方法论 (Methodology)
   - 原理简述：该方法/模型的核心机制
   - 论文使用什么方法或模型来解决问题？

5. 实验与验证 (Experiments)
   - 进行了哪些实验？结果如何？验证了哪些观点？

6. 结论与展望 (Conclusion & Future Work)
   - 论文得出了哪些结论？存在哪些不足之处？有哪些未来的改进方向？
```

**阅读深度参数对输出详略的影响：**

| 阅读深度 | 内容侧重点 |
|----------|------------|
| **简略版 (Brief)** | 聚焦6模块的核心结论和高层次架构，简洁提炼，字数精简 |
| **标准版 (Standard)** | 平衡6模块的背景、方法和实验，适合常规阅读，字数中等 |
| **深度精读版 (Deep)** | 详尽拆解方法论，深挖公式含义、网络层级、输入输出张量维度、具体超参数，字数详细 |

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## 智能图表引用规范

### 图/表引用策略

**核心原则：图片和表格是为了增强文献理解，引用必须精准且有意义**

1. **图片引用规则**：
   - 仅引用与当前章节内容密切相关的图片
   - 引用时必须包含图片说明
   - 引用格式：`![图说明](相对路径/图片名.png)`

2. **表格引用规则**：
   - 仅引用支撑核心论点的关键表格
   - 引用时必须包含表名和简要说明
   - 引用格式：`**表X: 表名**` + 表格内容摘要

3. **图名匹配规则**：
   - 生成文档时，根据章节内容关键词智能匹配相关图/表


## 视觉排版与 UI 规范

### 文档头部结构

```
# 论文标题

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**综合评级：** ★★★☆☆ **3.2/5**

![论文综合评级雷达图](radar_score.png)

### 五维评分详情

| 维度 | 评分 | 评分理由 |
|------|------|----------|
| 期刊/会议等级 | 5/10 | Applied Intelligence为中科院三区期刊... |
| 创新性 | 7/10 | 提出了数据+模型驱动的融合方法... |
| 实验充分性 | 7/10 | 使用真实城市数据，多模型对比验证... |
| 方法严谨性 | 7/10 | 数学框架完整，考虑多实际因素... |
| 复现友好度 | 5/10 | 未提供开源代码... |

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## 色彩与加粗高亮策略

| 类型 | 标记方式 | 示例 |
|------|----------|------|
| 🔥 **核心突破成果**（SOTA指标、颠覆性结论） | `**[🔥核心突破]**` | `**[🔥核心突破]** 在ImageNet上达到SOTA` |
| 📊 **专业术语与数据** | 行内代码块 | `` `Transformer` ``、`` `[B,C,H,W]` ``、`` `COCO数据集` `` |
| ⚫ **逻辑骨架** | **粗体** | `**该方法**通过XX技术实现` |

### 结构清晰度
- **拒绝大段不分行的文本**
- 充分使用无序列表 `-` 和有序列表 `1.` 拆解复杂长句

### 标号层级规范
- 深度笔记使用 `1. 1.1 1.1.1 1.1.1.1` 格式表示层级嵌套
- 全景缩写版保持原论文的章节层级结构

## 输出文件结构

```
{论文名称}_extracted/
├── 论文全景缩写版.md            # 全景缩写版（含智能图表引用）
├── 深度结构化阅读笔记.md        # 深度笔记版（含智能图表引用）
├── radar_score.png             # 雷达评分图（中文标签）
└── extracted_figures/          # 提取的图片
    ├── fig_Fig10.png                # 图片（基于图号命名）
    ├── fig_Fig2_System_architecture.png  # 图片（带描述）
    └── fig_p05_03.png               # 图片（无标题，用页码）
```

## 执行原则

1. **全部输出使用中文**
2. 处理PDF时优先保证内容完整性
3. **每个评分维度必须给出评分理由，评分理由必须与评分一起放在文档开头**
4. 论文基本信息放在正文之前
5. 雷达图必须使用中文标签
6. **交互式参数获取**：执行前必须弹出参数选择界面，让用户确认期刊等级和阅读深度
7. **PDF 依赖**：使用 `pypdf`/`pdfplumber`/`pypdfium2` 解析论文，详见 `references/pdf_reference.md`
8. **不保存全文txt**：只保留文本用于分析，不输出到文件