Skill: xuruitian/paper-reader-xuruitian (version 1.0.0)

--- name: paper-reader description: > 精读学术文献的专家级 Skill。当用户上传 PDF、Word、Excel、PPT 或 TXT 格式的学术论文，并希望进行深度学术分析时使用本 Skill。支持中英双语文献， 可自动识别文件类型、提取全文内容，并按六大维度（研究目标、新方法、实验验证、 未来方向、批判分析、实用建议）输出结构化分析报告。触发词包括： 精读、论文分析、文献解读、读论文、paper analysis、academic reading、 帮我看看这篇论文、论文讲了什么。 --- # Paper Reader Skill **学术论文精读专家** — 深度解读学术论文，输出结构化分析报告，并自动生成 Word 文档保存在桌面。 --- ## 什么时候使用本 Skill 当用户上传学术论文（PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式）并希望： - 深入理解论文的研究目标、方法和贡献 - 获取论文的批判性分析 - 了解该方向的前沿进展和学习建议 - 将论文转化为可用的创新想法 **典型触发句式**： - "精读这篇论文" - "帮我分析这篇文献" - "这篇论文讲了什么" - "论文解读" - "学术论文分析" --- ## 执行流程 ### 第一步：识别文件并提取内容 根据用户上传的文件扩展名，使用 `scripts/extract_text.py` 提取全文： ```bash python <skill_path>/scripts/extract_text.py <file_path> [-o <输出文件路径>] ``` **支持的格式一览**： | 格式 | 扩展名 | 主要工具 | |------|--------|---------| | PDF | `.pdf` | PyMuPDF (fitz) + pdfplumber | | Word | `.docx` | python-docx | | Word | `.doc` | textutil (macOS) / antiword (Windows) | | Excel | `.xlsx` | openpyxl | | Excel | `.xls` | xlrd + pandas | | PPT | `.pptx` | python-pptx | | 文本 | `.txt` / `.md` / `.csv` | Python 内置编码自动检测（UTF-8/GBK/GB2312） | > **注意**：Word `.doc` 格式在 macOS 上使用 textutil，Windows 上需要预装 `antiword`；如不可用请提示用户将文件另存为 `.docx` 格式。 ### 第二步：判断学科领域与背景 根据论文的摘要、关键词和章节标题，判断： - 论文所属学科领域（机器学习、供应链管理、金融、医学等） - 是否涉及多学科交叉 - 是否需要补充领域最新研究动态 ### 第三步：加载分析参考模板 读取 `references/academic_prompt.md` 获取完整的六维度分析框架，在分析过程中**严格遵循**该模板的格式要求。 ### 第四步：执行深度分析（六大维度） 按以下顺序逐一分析，**直接引用原文细节**： 1. **研究目标与实际问题** — 研究目的、解决的问题、产业意义 2. **新思路、方法与模型** — 创新点、相比已有方法的优势（引用原文细节） 3. **实验设计与验证** — 实验设计、数据、结果（引用关键数据） 4. **未来研究方向与机会** — 值得探索的问题、新技术/投资机会 5. **批判性分析** — 不足、缺失、需进一步验证的内容 6. **实用价值与学习建议** — 可借鉴的创新想法、学习重点、需补充的背景知识 ### 第五步：输出 Markdown 报告 以 **Markdown 格式**输出，**严格遵循**以下格式规范： - 使用 `### 三级标题` 对应六大问题 - 引用原文使用 `>` blockquote - 关键术语**首次出现时加粗** - 中文书写，学术名词附英文 - 适当使用列表、加粗、表格 - 适当插入图表说明（可用文字描述关键图表内容） ### 第六步：生成 Word 文档并保存至桌面 ⭐ 将分析报告自动转换为 Word 文档（.docx），保存到用户桌面： **推荐方式：JSON 数据文件模式** 1. 先将分析内容写入 JSON 文件（保存到 `<skill_path>/data/latest_analysis.json`）： ```json { "title": "论文主标题", "subtitle": "副标题（如：—— 精读报告）", "author": "作者名", "school": "学校/机构", "date": "2026年x月x日", "overview": "整体概述段落内容...", "dimensions": [ { "heading": "维度一：研究目标与实际问题", "content": "多行内容..." }, { "heading": "维度二：新思路、方法与模型", "content": "多行内容..." }, { "heading": "维度三：实验设计与验证", "content": "多行内容..." }, { "heading": "维度四：未来研究方向与挑战", "content": "多行内容..." }, { "heading": "维度五：批判性分析", "content": "多行内容..." }, { "heading": "维度六：实用价值与学习建议", "content": "多行内容..." } ], "summary": "总结段落", "filename": "论文简称_精读报告" } ``` 2. 运行生成脚本： ```bash node <skill_path>/scripts/generate_report.js --data <skill_path>/data/latest_analysis.json ``` **命令行参数模式（备选）**： ```bash node <skill_path>/scripts/generate_report.js \ --title "<论文标题>" \ --output "<输出完整路径>" ``` **生成后告知用户**： > ✅ Word 文档已生成并保存至桌面：`<filepath>` --- ## 文件结构 ``` paper-reader/ ├── SKILL.md ← Skill 主入口（本文件） ├── scripts/ │ ├── extract_text.py ← 文档文本提取脚本（支持7种格式） │ └── generate_report.js ← Word 报告生成脚本 ├── references/ │ └── academic_prompt.md ← 六维度分析 Prompt 模板 └── data/ └── .gitkeep ← 保持目录结构，忽略临时数据 ``` --- ## 注意事项 1. **引用原文**：分析时大量引用论文原文中的关键句子、数据和图表说明，体现分析的深度和依据 2. **通俗解释**：对于新颖或专业的术语，在引用后给出通俗易懂的解释 3. **批判视角**：不回避论文的不足，以建设性批评帮助用户全面理解论文 4. **实用建议**：重点帮助用户提炼"拿来即用"的创新想法，而非泛泛而谈 5. **格式严格遵循**：按 academic_prompt.md 中的格式规范输出，不遗漏任何部分 6. **Word 输出**：分析完成后必须执行第六步，将报告保存为 Word 文档到桌面，文件名格式为：`<论文简称>_精读报告.docx`


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