paper-interpreter

论文解读助手。适用于用户发送 arXiv 论文链接,并希望下载论文、解读论文、生成读书笔记、做论文拆解或输出详细报告时使用。会在工作目录创建论文文件夹、下载 PDF 与 TeX Source(如有)、生成中文 Markdown 报告。默认先交付初稿,不自动复查;如果用户明确同意,再安排后续复查。不适用于只要简短推荐语的情况。

420 stars

Best use case

paper-interpreter is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.

论文解读助手。适用于用户发送 arXiv 论文链接,并希望下载论文、解读论文、生成读书笔记、做论文拆解或输出详细报告时使用。会在工作目录创建论文文件夹、下载 PDF 与 TeX Source(如有)、生成中文 Markdown 报告。默认先交付初稿,不自动复查;如果用户明确同意,再安排后续复查。不适用于只要简短推荐语的情况。

Teams using paper-interpreter should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.

When to use this skill

  • You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.

When not to use this skill

  • You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
  • You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.

Installation

Claude Code / Cursor / Codex

$curl -o ~/.claude/skills/paper-interpreter/SKILL.md --create-dirs "https://raw.githubusercontent.com/chujianyun/skills/main/skills/paper-interpreter/SKILL.md"

Manual Installation

  1. Download SKILL.md from GitHub
  2. Place it in .claude/skills/paper-interpreter/SKILL.md inside your project
  3. Restart your AI agent — it will auto-discover the skill

How paper-interpreter Compares

Feature / Agentpaper-interpreterStandard Approach
Platform SupportNot specifiedLimited / Varies
Context Awareness High Baseline
Installation ComplexityUnknownN/A

Frequently Asked Questions

What does this skill do?

论文解读助手。适用于用户发送 arXiv 论文链接,并希望下载论文、解读论文、生成读书笔记、做论文拆解或输出详细报告时使用。会在工作目录创建论文文件夹、下载 PDF 与 TeX Source(如有)、生成中文 Markdown 报告。默认先交付初稿,不自动复查;如果用户明确同意,再安排后续复查。不适用于只要简短推荐语的情况。

Where can I find the source code?

You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.

SKILL.md Source

# 论文解读助手

## 适用场景

- 用户发来 `https://arxiv.org/...` 链接,并明确要求"论文解读""论文拆解""详细总结""生成报告""下载论文"
- 用户希望把论文资料落到本地目录,再生成一份结构完整、适合持续完善的中文报告
- 用户接受以本地文件为主交付,而不是只在对话里看一段摘要

如果用户只要一段 200 字左右的推荐语,优先使用 `paper-recommendation`,不要使用本 skill。

## 设计模式

本 skill 主要采用:
- **Pipeline**:严格按“下载资料 → 阅读材料 → 生成初稿 → 交付 → 如有需要再复查”的顺序执行
- **Generator**:基于固定报告结构生成可长期迭代的文档
- **Inversion(轻度)**:开始前先确认范围,复查前再次征求用户同意

## Gotchas

- 不要把“论文推荐语”误判成“论文解读”,这两者要分流到不同 skill
- 不要默认安排复查;是否复查必须先征求用户确认
- 不要假装已经读完全文;如果只重点看了摘要、方法、实验,要明确说明
- 不要编造论文中不存在的实验、公式、结论或数据
- 不要只发路径不发文件;如果当前渠道支持发文件,应优先直接发送报告文件

## 工作流

### 0. 先确认执行范围(必须先做)

开始前先给用户一个简短确认,至少说清这 3 件事:

- 会把论文下载到本地并生成报告
- 初版默认先完成一版,不自动安排复查
- 最终以文件为主交付,而不是直接在对话里长篇输出全文

如果用户已经明确接受“下载到本地 + 生成报告”的工作方式,可以直接继续,不必反复确认。

### 1. 确定保存目录

按以下优先级选择基础目录:

1. 用户明确指定的目录
2. 当前上下文中明显属于用户常用工作区的目录
3. `~/Documents/working/papers`

不要凭空发明新目录。无法确定时直接使用默认值。

### 2. 初始化论文工作区

先运行脚本,创建论文目录并下载资源:

```bash
python3 skills/paper-interpreter/scripts/bootstrap_arxiv_paper.py '<arxiv_url>' '<base_dir>'
```

脚本会:

- 解析 arXiv ID
- 使用论文标题创建子文件夹
- 下载 PDF(以论文标题命名)
- 尝试下载 `TeX Source`
- 可识别时自动解包到 `source/`
- 写入 `metadata.json`
- 如报告文件 `{论文标题}_报告.md` 不存在,则创建报告骨架

优先读取脚本输出中的 `paper_dir`、`report_path`、`pdf_path`、`source_path`。

### 3. 阅读材料并生成初版报告

生成报告前,按以下顺序获取信息:

1. `metadata.json`
2. arXiv 摘要页
3. `TeX Source`(如果下载成功,优先用它确认公式、模块名、算法步骤)
4. PDF 文件(以论文标题命名)

报告必须写入论文目录下的 `{论文标题}_报告.md`,并满足:

- 中文输出
- 结构完整,适合长期迭代
- 不编造论文中不存在的实验、公式或结论
- 对不确定内容明确写"论文未明确说明"或"需要进一步核对"
- 在合适位置调用 [`mermaid`](../mermaid/SKILL.md) skill 生成 Mermaid 图,至少 1 张,通常 2-3 张更合适
- 如果需要产出多份报告,继续沿用标题做前缀,并通过后缀区分,例如 `{论文标题}_报告_复查1.md`、`{论文标题}_报告_分享版.md`

优先使用 [report-outline.md](references/report-outline.md) 中的结构。

### 4. 初稿完成要求(必须执行)⚠️

**生成初版报告后,必须立即把报告文件交付给用户**:

- 交付报告文件:`{论文标题}_报告.md`
- 如果当前渠道支持文件发送,优先直接发送文件
- 如果当前渠道不支持文件发送,至少明确给出可访问路径
- 提醒用户这是初稿
- 如果你判断值得继续复查,可以补一句“如有需要我可以再复查一轮”,但不要默认已安排

示例:
```
✅ 论文初稿已生成!

📄 报告文件:<报告文件路径或文件>
📝 当前版本:v1.0 初稿
如果你要,我可以再复查一轮,补实验细节和边界条件。
```

### 5. 报告写作要求

报告至少覆盖这些内容:

- 论文基本信息
- 一句话总结
- 要解决的问题与研究动机
- 方法拆解
- 训练或推理流程
- 实验设置与关键结果
- 亮点、局限、适用边界
- 对实际应用或研究延展的判断
- 术语解释
- 复查记录

调用 [`mermaid`](../mermaid/SKILL.md) skill 时可优先考虑这些图:

- 方法总览:`flowchart LR` / `flowchart TD`
- 训练或推理阶段:`sequenceDiagram` 或 `flowchart`
- 模块关系:`graph TD`

只保留真正能帮助理解的图;调用 [`mermaid`](../mermaid/SKILL.md) skill 时不要为了凑数量而加图。

### 6. 如需复查,必须先征得用户确认

初版报告完成后,默认流程到此结束。

只有在用户明确同意“继续复查”之后,才可以进入后续完善流程。具体要求如下:

- 先问用户要不要复查,不要自己默认安排
- 用户同意后,才可安排 1 次或多次延迟复查
- 如果当前环境支持定时任务、后台任务或提醒能力,可以在获得确认后再安排
- 如果当前环境不支持真正的定时执行,要明确告诉用户限制,并在报告中写明建议复查方向

### 7. 复查任务的更新原则

复查时不要整篇推倒重写,遵循增量更新:

- 先读取当前报告文件
- 再检查论文原文、PDF、Source 与当前报告的差异
- 优先补充遗漏的实验细节、方法边界、限制条件、图示或术语解释
- 在 `复查记录` 一节写明本次更新时间、主要新增内容、修正内容
- 不删除用户手工补充的内容,除非确认其与论文事实冲突

## 输出要求

### 初版报告完成后的必须操作⚠️

**第一步:交付报告文件**
- 如果当前渠道支持文件发送,直接发送 `{论文标题}_报告.md`
- 如果当前渠道不支持文件发送,提供清晰可访问的文件路径
- 附带简短说明:
  - 初稿已完成
  - 当前版本信息
  - 如需复查可继续提出

**第二步:汇报基本信息**
- 论文目录路径
- PDF 文件是否下载成功(以论文标题命名)
- `TeX Source` 是否下载成功
- 报告文件路径(默认是 `{论文标题}_报告.md`)
- 是否建议复查,以及如需复查必须先征求用户确认

**注意**:必须先发送文件,再汇报信息。不要反过来。

如果 `TeX Source` 不存在或下载失败,要明确说明"源文件不可得",但仍继续完成报告。

Related Skills

github-code-interpreter

420
from chujianyun/skills

GitHub 源码解读助手。适用于用户提供 GitHub 仓库链接,并希望解读源码、理解原理、分析架构、生成学习报告或快速上手文档时使用。会在 working 目录下生成源码解读和快速上手两份文档。默认先交付初稿,不自动复查;如果用户明确同意,再安排后续复查。不适用于仅克隆仓库或只要一句简介的场景。

sync-skills

420
from chujianyun/skills

Skills 同步助手。将本地目录、GitHub 仓库或 skillsmp.com 页面的 skill 同步到用户选择的 AI 编码工具目录。使用 AskUserQuestion 选择目标(支持多选和自定义路径),展示同步计划后执行,同名 skill 会被覆盖。必须包含 ~/.agents/skills 作为同步目标。

skill-optimizer

420
from chujianyun/skills

优化和重构现有 skill。用于检查目标 skill 的触发描述、SKILL.md 工作流、确认门槛、渐进式披露,以及 references/scripts/assets 的组织方式。当用户提到“优化 skill”“检查 skill 质量”“改进某个 skill”“重构技能说明”,或直接说明要优化哪些方面时使用。默认先审查、再出计划、等待用户确认后再修改目标 skill。

qoder-wiki

420
from chujianyun/skills

Qoder 官方文档知识库,包含产品介绍、用户指南、功能配置、扩展能力、账户定价和故障排查。当用户询问 Qoder 相关问题(如安装、使用、功能、定价、快捷键、MCP、Skills、Quest Mode、Repo Wiki 等)时使用此 skill。

prompt-optimizer

420
from chujianyun/skills

Prompt 优化助手。适用于用户想优化提示词、改进 AI 指令、为特定任务设计更好的 prompt,或需要选择合适提示框架时使用。会根据任务场景匹配合适框架,必要时先追问关键信息,再输出更清晰、更可执行的提示词版本。

opendataloader-pdf

420
from chujianyun/skills

PDF 数据提取工具。当用户提到"PDF 提取"、"PDF 转 Markdown"、"PDF 解析"、"提取 PDF 内容"、"PDF 转 JSON"、"RAG PDF"时使用。OpenDataLoader PDF 是目前基准测试第一的 PDF 解析器,支持本地模式(快速、确定)和混合 AI 模式(复杂表格、扫描件、公式),输出 Markdown、JSON(带边界框)、HTML。适用于需要从 PDF 提取结构化数据用于 RAG/LLM pipeline,或需要批量处理 PDF 文档的场景。

openclaw-wiki

420
from chujianyun/skills

OpenClaw 官方文档知识库。适用于用户询问 OpenClaw 相关问题,如安装、配置、Gateway、WhatsApp/Telegram/Discord 等渠道连接、Sessions、Tools、Skills、Pi Agent、CLI、故障排查等场景。默认先查本地文档,文档不足时再考虑联网补充。

openclaw-session-cleaner

420
from chujianyun/skills

OpenClaw session 清理助手。用于用户提到清理 OpenClaw sessions、删除旧 cron session、压缩或重建 sessions.json、排查 session 文件膨胀时使用。触发后优先检查 ~/.openclaw/agents/main/sessions/ 下的 session 文件数量和 sessions.json 大小,并按指令执行清理。

openclaw-ops

420
from chujianyun/skills

OpenClaw 运维助手。用于用户提到 OpenClaw、小龙虾、gateway、渠道连接、消息发送失败、服务不可达、日志排查、渠道或 Agent 管理时使用。优先执行状态检查与故障分流;涉及重启、修复、更新、配置变更等高影响操作时,先向用户说明再执行。

mermaid

420
from chujianyun/skills

Mermaid 图绘制助手。适用于用户明确要求绘制 Mermaid 图,或提到流程图、架构图、时序图、状态图、甘特图、ER 图、用户旅程图、类图,并希望直接输出 Mermaid 代码块时使用。会先判断最合适的图类型,再生成可渲染、结构清晰的 Mermaid 代码,并在必要时附上简短说明或迭代建议。不适用于追求高保真视觉设计稿的场景。

copaw-ops

420
from chujianyun/skills

CoPaw 运维助手。用于用户提到 copaw 运维、服务无响应、渠道断连、MCP 失败、模型调用失败、cron 不执行、Docker 部署、重载、重启或重置恢复时使用。优先执行状态检查与故障分流;涉及重启、重载、重置、配置修改等高影响动作时,先向用户说明再执行。

claudian-installer

420
from chujianyun/skills

Claudian 安装助手。适用于用户想在 Obsidian 仓库中安装 Claudian 插件,或提到“Claudian”“Claude Code in Obsidian”“install Claudian plugin”时使用。会把插件文件复制到目标 vault 并引导用户启用插件。