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paper-reader (XuRuitian version)

by @xuruitian

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...

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📖 About This Skill


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:

    python /scripts/extract_text.py  [-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

    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 /data/latest_analysis.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:

    node /scripts/generate_report.js --data /data/latest_analysis.json
    

    命令行参数模式(备选)

    node /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:


    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