Skill: chenbhxmu/readpaper (version 1.0.0)

--- name: readpaper description: "论文阅读报告生成器，从PDF提取结构化内容并生成全中文阅读报告。触发关键词：/readpaper、论文阅读、论文分析、PDF分析" --- # readpaper - 论文阅读报告生成器（v7.7 简化版） ## 简介 readpaper 是一个智能论文分析工具，能够从 PDF 文件中提取结构化内容，**供 AI 直接生成全中文阅读报告**。 ## 方案B工作流程 ``` 用户运行 /readpaper → Python提取PDF内容 → 保存为结构化文件 → AI读取文件 → AI直接生成中文报告 ``` ## 功能特点 - **智能 PDF 提取**：支持多种 PDF 解析库（PyMuPDF、pypdf、pdfplumber），根据文件大小自动选择最优方案 - **自动库安装**：自动检测并安装缺失的 PDF 处理库，无需手动配置环境 - **结构化输出**：将论文内容整理成标准格式，便于 AI 理解和总结 - **元数据识别**：自动提取论文标题、作者、期刊、发表时间、DOI 等 - **结果缓存**：相同文件重复分析时毫秒级响应 ## 使用方法 ### 方式：使用 WorkBuddy 自动调用（推荐） ``` /readpaper "PDF文件路径" ``` WorkBuddy 会自动： 1. 提取 PDF 内容并保存为结构化文件 `{文件名}_提取内容.txt` 2. AI 读取提取的内容文件 3. AI 直接生成完整的中文阅读报告 ## 报告结构 生成的中文报告包含以下十个部分： ### 一、论文基本信息 - 论文标题（中英文对照） - 期刊/会议 - 作者 - 作者单位 - 发表时间 - DOI ### 二、摘要总结 - 中文摘要总结（400-600字） - 涵盖研究背景、目的、方法、主要发现和意义 ### 三、研究背景 - 研究问题的科学背景和重要性 - 该领域已有的研究进展 - 本研究要解决的具体科学问题 ### 四、研究方法 - 数据来源和范围 - 研究方法和模型 - 关键分析步骤 - 便于复现实验的技术细节 ### 五、图表分析 - 对每个主要图表的中文解读 - 图表展示的核心内容 - 关键发现和规律 - 与研究问题的关联 ### 六、主要发现 - 核心科学发现的详细阐述 - 关键实验结果和数据分析 - 与预期结果的对比 ### 七、核心贡献 - 学术贡献和创新点 - 对领域的推动作用 - 实际应用价值 ### 八、批判性思考 - **8.1 研究优势**：优势、亮点和创新之处 - **8.2 研究局限**：局限性或不足之处 - **8.3 改进建议**：具体的改进建议 - **8.4 未来研究方向**：未来深入研究的方向 ### 九、论文总结 综合概括论文的研究目标、方法、主要发现和贡献，突出论文的核心价值。 ### 十、方法复现 - **10.1 数据获取**：公开数据集名称/来源、API接口、下载方式；无法公开的数据如何获取或替代 - **10.2 代码实现要点**：核心算法伪代码或流程图、关键超参数设置、数据预处理步骤 - **10.3 复现步骤**：按时间顺序的实验步骤、可选的简化复现路径 - **10.4 潜在问题与解决方案**：常见复现失败原因及对应解决方法 ## 技术实现 ### 文件结构 ``` readpaper/ ├── SKILL.md # 技能说明文档 ├── scripts/ │ ├── read_paper_main.py # 主执行脚本 │ └── report_generator.py # 内容提取器 ``` ### 工作流程 1. **PDF 提取**：根据文件大小选择最优提取方法 2. **内容解析**：提取元数据、摘要、背景、方法、图表、结论 3. **结构化保存**：将提取的内容保存为文本文件 4. **AI 生成报告**：AI 读取内容文件，直接生成中文报告 ### PDF 提取策略 | 文件大小 | 优先方法 | 备选方法 | 最后备选 | |---------|---------|---------|---------| | < 10 MB | **PyMuPDF** | pdfplumber | pypdf | | ≥ 10 MB | **pdfplumber** | PyMuPDF | pypdf | **策略说明**： - **PyMuPDF**：提取效果最佳，是10MB以下文件的首选 - **pdfplumber**：内存效率高，适合大文件，也是10MB以下文件的备选 - **pypdf**：轻量级纯Python库，作为最后的备选方案 ### 缓存机制 - **分析缓存**：`~/.workbuddy/cache/readpaper/cache_index.json` - 缓存有效期：30 天 - 相同文件再次分析时直接返回缓存结果 ## 输出文件 运行后会生成以下文件： 1. **提取内容文件**：`{PDF文件名}_提取内容.txt` - 包含论文的结构化提取内容 - 供 AI 读取并生成中文报告 2. **阅读报告文件**：`报告-{论文标题}.md` - 生成的完整中文阅读报告 - 使用论文标题作为文件名的一部分 - 示例：`报告-Separating Daily 1 km PM2.5 Inorganic Chemical Composition in China since 2000 via Deep Learning Integrating Ground, Satellite, and Model Data.md` ## 版本历史 - **v7.7** - 新增第十章"方法复现"：包含数据获取、代码实现要点、复现步骤、潜在问题与解决方案，方便读者复现论文实验 - **v7.6** - 增加自动库安装功能：自动检查并安装PyMuPDF、pdfplumber、pypdf等依赖库，无需手动配置环境 - **v7.5** - 优化PDF提取策略：10MB以下文件优先使用PyMuPDF，pdfplumber作为备选，pypdf作为最后备选 - **v7.4** - 简化报告模板：移除"报告元信息"表格，使报告更加简洁 - **v7.3** - 重构报告结构：1) 将原"六、论文总结"拆分为"六、主要发现"和"七、核心贡献"；2) 新增"九、论文总结"作为综合概括；3) 报告元信息移至末尾，使用表格和分隔符 - **v7.2** - 优化报告模板：1) 文件名格式改为`报告-{论文标题}.md`；2) 将报告元信息改为第九部分，使用`---`分隔符 - **v7.1** - 添加报告元信息（生成时间、生成时长、skill版本）到报告模板 - **v7.0** - 方案B优化：简化流程，AI直接读取PDF内容生成报告 - **v6.0** - 改为 LLM 驱动，由大语言模型生成中文报告 - **v5.0** - 添加自动翻译功能 - **v4.0** - 精简代码，移除冗余脚本 - **v3.0** - 添加缓存系统 ## 注意事项 1. 确保 PDF 文件可正常读取 2. 部分 PDF 可能存在文字提取困难，影响报告质量 3. AI 生成的内容需要人工审核和补充 4. 建议在报告生成后根据实际内容进行调整


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