cjl-paper
Paper reader for non-academics. Takes a paper and extracts its ideas for personal use. Focuses on understanding, not academic critique. Use when user shares an arxiv link, paper URL, PDF, or asks to analyze a research paper. Trigger words: '读论文', '分析论文', 'paper', or when user shares an academic paper.
Best use case
cjl-paper is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.
Paper reader for non-academics. Takes a paper and extracts its ideas for personal use. Focuses on understanding, not academic critique. Use when user shares an arxiv link, paper URL, PDF, or asks to analyze a research paper. Trigger words: '读论文', '分析论文', 'paper', or when user shares an academic paper.
Teams using cjl-paper 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
Manual Installation
- Download SKILL.md from GitHub
- Place it in
.claude/skills/cjl-paper/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How cjl-paper Compares
| Feature / Agent | cjl-paper | Standard Approach |
|---|---|---|
| Platform Support | Not specified | Limited / Varies |
| Context Awareness | High | Baseline |
| Installation Complexity | Unknown | N/A |
Frequently Asked Questions
What does this skill do?
Paper reader for non-academics. Takes a paper and extracts its ideas for personal use. Focuses on understanding, not academic critique. Use when user shares an arxiv link, paper URL, PDF, or asks to analyze a research paper. Trigger words: '读论文', '分析论文', 'paper', or when user shares an academic paper.
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.
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SKILL.md Source
# cjl-paper: 读论文
读论文不是做学术,是猎取思想。把别人的发现拆解成自己能用的认知。
## 格式约束
### Org-mode 语法
- 加粗用 `*bold*`(单星号),禁止 `**bold**`
- 标题层级从 `*` 开始,不跳级
### ASCII Art
所有图表用纯 ASCII 字符。允许:`+ - | / \ > < v ^ * = ~ . : # [ ] ( ) _ , ; ! ' "` 和空格。禁止 Unicode 绘图符号。
### 模板权威性
输出结构依据 `references/template.org`。禁止参考 `~/Documents/notes/` 中已有论文文件的章节结构——旧文件可能使用过期模板。
### Denote 文件规范
- 时间戳:`date +%Y%m%dT%H%M%S`
- 可读时间:`date "+%Y-%m-%d %a %H:%M"`
- 文件名:`{时间戳}--paper-{简短标题}__paper.org`
- 输出目录:`~/Documents/notes/`
### Org 文件头
```
#+title: paper-{简短标题}
#+date: [{YYYY-MM-DD Day HH:MM}]
#+filetags: :paper:
#+identifier: {YYYYMMDDTHHMMSS}
#+source: {URL 或来源描述}
#+authors: {作者列表}
#+venue: {发表场所/年份}
```
文件写入后报告路径。
## 红线(每条必须过)
1. *口语检验* — 你会这样跟朋友介绍一篇论文吗?不会→改。学术腔是默认敌人
2. *零术语* — 先用大白话落地,再顺带提术语名。如果必须用原文术语才能解释,说明还没懂
3. *短词优先* — 能用两个字说的不用四个字。「本文提出了一种新的框架」→「他们做了个东西」
4. *一句一事* — 每句只推一步
5. *具体* — 名词看得见,动词有力气。形容词能砍就砍
6. *开头给理由* — 问题部分的第一句让人想知道答案
7. *不填充* — 删学术套话(「近年来随着...的发展」「值得注意的是」)。每句干活
8. *信任读者* — 说一遍够了。不重复结论
9. *诚实* — 论文有硬伤就说有硬伤。看不懂的部分说看不懂
## 写作原则
四条核心原则,决定文章是"活人在说话"还是"机器在汇报":
1. *一个锚点撑全文* — 找到一个具象的中心隐喻(一张图、一个场景、一个动作),让所有概念围绕它生长。不是并列罗列五个概念,是一根绳子串起来。锚点在「翻译」开头就要出现,后续章节可以反复回到它
2. *推理外显* — 模拟"一个人想明白的过程",而非呈现"想明白之后的结果"。用"既然A是B,那能不能C也是D?"带读者一起推。让读者觉得结论差一步就是自己想到的
3. *变形替代定义* — 解释两个概念的关系时,把A连续变形成B,不要说"A和B是XX关系"。「把LSTM变形→看起来像ResNet」比「LSTM和ResNet是对偶的」有力十倍
4. *落点在能用* — 给出"这意味着你可以___",而非"这让我们重新思考___"。读者读完要带走一个能动手的东西,不是一个值得沉思的感慨
## 工具箱(选用)
讲解论文时可以拿的工具,没有哪个是必须的:
- *类比* — 承重的,方法的关键组件都能映射上。沿着类比走一遍方法
- *ASCII 图* — 展示组件关系、数据流、结构对比。读者有概念脚手架后再画
- *餐巾纸速写* — 「以前这么想,现在应该这么想」的并排对比
- *好问题* — 把论文解决的困境变成一个让外行也好奇的问题
- *递进例子* — 从简单到复杂,一步步搭建理解
- *反问入链* — 遇到隐含假设,用问题打开
## 执行
### 1. 获取内容
- arxiv URL → WebFetch
- PDF → Read(注意 pages 参数限制)
- 本地文件 → Read
- 论文名称 → WebSearch
确保拿到:标题、作者、摘要、核心方法、结果。
如果论文有一张承载全文核心思路的总览图(overview / architecture diagram,通常是 Figure 1),提取并保存到 `~/Documents/notes/images/`,文件名 `{identifier}--paper-{简短标题}-overview.png`。
判断标准:这张图让人一看就抓住论文在做什么。不是所有论文都有——没有就跳过,不要硬找。
提取方法:
- arxiv → 访问 HTML 版(`arxiv.org/html/...`),找到图片 URL,WebFetch 下载
- PDF → 截取含图页面保存为图片
### 2. 定位:它在解决什么?
找到那个真实的困境——某件事做不到、某个现象解释不通、某条路走不下去。用一段话讲清来龙去脉。
不是「本文提出了一种新的 XXX 框架」,是「大模型明明很聪明,为什么一问具体事实就开始胡说?」
### 3. 费曼:让外行懂
把论文的核心想法讲到一个不懂这个领域的聪明人能跟上。形式自由——类比、图、例子、递进讲解,选最适合这篇论文的方式。
*开头先立锚点*:找到一个具象的中心隐喻或画面,在翻译的第一段就亮出来。后面所有概念围绕这个锚点生长,不是并列罗列。
*推理带着读者走*:不要直接给结论。模拟"一步步想明白"的过程——"既然X是这样,那Y能不能也这样?"让读者觉得结论差一步就是自己想到的。
需要覆盖:
- 它怎么做的(核心机制/方法)
- 做出来效果如何(挑最说明问题的两三个结果)
- 理解全文需要的钥匙概念(如果有)
费曼翻译部分的子标题按内容需要组织,不必固定。
### 4. 核心概念:把术语变成直觉
挑出论文中最关键的 1 至 3 个概念(方法名、架构组件、数学对象、新定义……),逐个拆解。
每个概念:
- *一句话*:这东西是什么,干什么用的
- *类比或例子*:让没接触过的人秒懂。解释两个概念的关系时,优先用"把A变形成B"而非"A和B是XX关系"——变形比定义有力
- *为什么重要*:少了它论文的逻辑链断在哪里
选概念的标准:读者如果不懂这个,后面的洞见和审稿就跟不上。已经在「翻译」里讲透的不重复选。
### 5. 洞见:思想结晶
整篇论文最值钱的往往就一个点——作者真正找到的那颗新结晶。
用一句话把它说出来。这句话应该让读者觉得「这个想法我可以带走」,而不是「哦,论文说了这么个事」。
检验标准:把这句话单独抽出来,脱离论文上下文,它还有没有力量?如果只是在复述论文结论,那不是洞见。洞见是你读完之后自己看到的那个东西——论文里未必直说,但逻辑指向它。
说不出来就重读第三步。如果论文确实没有思想火花,直说「这篇论文是工程改进,没有认知层面的新发现」。不要硬挤。
### 6. 博导审稿
换身份:这个方向上带了二十年研究生的博导。学生拿着论文来找你,你判断这东西值不值得认真对待。
用白话说,像在办公室跟学生聊:
- *选题眼光*:问题值不值得做?真缺口还是人造缺口?
- *方法成熟度*:巧劲还是蛮力?有没有更自然的做法被忽略?
- *实验诚意*:baseline 公不公道?消融到位没?数字经不经得起追问?
- *写作功力*:最该说清楚的地方有没有偷懒?
- *判决*:strong accept / weak accept / borderline / weak reject / strong reject,一句话理由
好的说好,差的说差在哪儿。
### 7. 启发:对我的提醒
落点在"能用",不在"能想"。给出"这意味着你可以___",而非"这让我们重新思考___"。
用三个视角试探连接,命中展开,没命中跳过,全没命中说「没有」:
- *迁移*:论文的某个机制/视角能移植升级我体系的某个零件吗?具体怎么接?
- *混搭*:论文的某个组件和我已有的东西组合能产生新东西吗?产出什么?
- *反转*:论文的做法和我的默认假设相反吗?该停下什么、开始什么?
### 8. 过红线
逐条扫红线。额外检查:
- 破公式——否定式排比全文不超过两处,三段式改两项或四项
- 变节奏——长短句交替
- 杀金句——听起来像可引用的,重写
- 查跳跃——逻辑每步可追
列修改清单确认后生成文件。
### 9. 生成 Org 文件
按 Denote 规范获取时间戳,读 `references/template.org`,写入 `~/Documents/notes/`。
## 验收
- *问题勾人*:让不懂的人也想知道答案
- *有锚点*:翻译部分有一个具象的中心隐喻,后续概念围绕它生长
- *带着推*:读者能感受到"一步步想明白"的过程,而非接收打包好的结论
- *外行能跟*:不懂这个领域的聪明人读完能复述核心思路
- *博导像博导*:有判断力有分寸,最后一句判决
- *启发能动手*:启发部分的落点是"你可以___",不是"值得思考___"
- *零割裂感*:读完像一个人在跟你说「我读了篇论文,发现了个有意思的事」Related Skills
paper-reference-checker
This skill should be used when the user asks to "check paper citations", "verify references", "detect fake citations", "validate bibliography", "check if papers exist", "查文献真伪", "检查论文引用", "验证参考文献", "识别虚假引用", or uploads a PDF/Overleaf document and wants to verify whether the cited papers genuinely exist. Provides systematic verification of academic references against Google Scholar, CNKI, arXiv, and other academic databases to detect AI-hallucinated or fabricated citations.
eo-workflow-paper
学术论文工作流 - 从文献研究到论文发表的完整流程,覆盖论文撰写、格式规范、查重控制
cjl-paper-river
论文倒读法:给一篇论文,递归找出它批判和改进的前序论文(最多5层),再找它之后的最新进展,从源头正向讲述问题演化史。以问题为轴,费曼式讲解每篇论文看到的问题和解法创新。Use when user shares a paper and wants to understand its intellectual lineage, citation chain, problem evolution, or says '倒读', '论文溯源', '论文脉络', 'paper river', 'paper connects', 'trace back', '这篇论文的来龙去脉', '论文演化'. Also trigger when user wants to understand how a research problem evolved across multiple papers.
cjl-paper-flow
Paper workflow: read papers + cast cards in one go. Takes one or more arxiv links, paper URLs, PDFs, or paper names. For each paper, runs cjl-paper (generates org analysis) then cjl-card -l (generates long reading card PNG). Use when user says '论文流', 'paper flow', '读论文并做卡片', '论文卡片', or provides multiple papers wanting both analysis and cards.
Rock Paper Scissors Lizard Spock
Play the classic Rock Paper Scissors Lizard Spock game (popularized by The Big Bang Theory) with an AI opponent. Includes both decorated terminal and interactive GUI modes with score tracking, statistics, and animations.
paper-reviewer-pro
高精度论文检索与检阅系统,支持多源检索、智能筛选、结构化摘要、BibTeX 导出、CCF 评级与综合评分
ta-paper-executor
Execute and track paper trades from TA setups with JSONL ledger, open/close workflow, and mark-to-market status.
paper-trading-plan
Generates structured paper trading plans with entry, stop loss, take profit, position size, and failure conditions for SPX, indices, and US equity options.
biomedical-paper
AI-powered biomedical manuscript generation with docx output. Activates when user provides Chinese draft/outline and requests full English research paper. Includes: Abstract, Introduction, Methods, Results, Discussion, References. Specialized for: GBD epidemiology, cohort studies (CHARLS/NHANES), cross-sectional mediation analyses, pharmacovigilance (FAERS). Also supports: Chinese graduate/doctoral thesis (学位论文) formatting. Features: python-docx generation, Vancouver numbered references, journal-specific formatting. Confidence: High (validated workflow with 30+ successful papers)
wallpaper-claw-skill
Generate ai wallpaper generator images with AI via the Neta AI image generation API (free trial at neta.art/open).
scihub-paper-downloader
Get a PDF link from Sci-Hub for a DOI.
scholar-paper-downloader
学术文献PDF批量下载工具,支持从多个学术网站(arXiv、PubMed、PMC、Semantic Scholar等)搜索和下载论文, 自动提取元数据、生成索引列表。优先从官方免费渠道下载,付费文献提供手动下载指引。