paper-interpreter
digoal/blog · Agent Skill
Transforms academic papers from PDF into understandable, illustrated Markdown documents with analysis, knowledge maps, and evaluations.
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The review-first prompt is selected by default. You can switch to a direct command.
Copy the prompt, paste it into Claude, Codex, or another assistant, and it will review the skill page and install it.
I'd like to install this Claude Code skill: https://github.com/digoal/blog/tree/master/skills/skills_for_claude_web/paper-interpreter Please review the SKILL.md file, verify the skill is legitimate, then copy the skill folder into .claude/skills/ of my project.
A direct command skips the review — inspect the source first.
npx skills add https://github.com/digoal/blog/tree/master/skills/skills_for_claude_web/paper-interpreter
Read SKILL.md and any companion files before deciding whether to install. Click a file to preview it.
SKILL.md contents
Original author text · read-onlyPaper Interpreter Skill
将学术论文转化为通俗易懂、图文并茂的深度解读文档。
工作流程总览
输入(PDF文件/URL) → 全文提取 → 5步解读 → 输出 Markdown 文件到 markdown/
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Step 0:获取论文内容
情况A:用户上传了 PDF 文件
读取路径 /mnt/user-data/uploads/ 下的 PDF 文件,用 bash_tool 提取文本:
pip install pdfminer.six --break-system-packages -q
python3 - <<'EOF'
from pdfminer.high_level import extract_text
text = extract_text("/mnt/user-data/uploads/论文文件名.pdf")
print(text[:50000]) # 先输出前50000字符
EOF
若论文有图表密集或文字提取不完整,追加用 pymupdf 逐页提取并描述图表内容:
pip install pymupdf --break-system-packages -q
python3 - <<'EOF'
import fitz
doc = fitz.open("/mnt/user-data/uploads/论文文件名.pdf")
for i, page in enumerate(doc):
print(f"\n=== Page {i+1} ===")
print(page.get_text())
# 列出图片
imgs = page.get_images()
if imgs:
print(f"[此页含 {len(imgs)} 张图片]")
EOF
情况B:用户提供了 PDF URL
使用 web_fetch 工具抓取 PDF,或者先用 web_search 找到 arXiv/DOI 页面,再抓取 HTML 摘要 + 全文。
web_fetch(url) → 提取文本内容
重要:提取完成后,记录以下信息备用:
- 论文标题、作者、发表年份、期刊/会议
- 摘要(Abstract)
- 章节结构
- 所有图表的标题和描述
- 实验数据和核心结论
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Step 1:确定输出路径
mkdir -p markdown
# 文件名格式:论文标题关键词(英文)+ _解读.md
# 例:attention_is_all_you_need_解读.md
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Step 2:执行五步解读法,生成 Markdown
按以下结构逐步撰写输出文档。每一步都必须完成,不可跳过。
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📍 第0步:论文定位
目标:让读者在30秒内判断"这篇论文值不值得读、跟我有什么关系"。
写法要求:
1. 一句话摘要:用最简单的语言说清楚这篇论文做了什么
2. 价值标注:
- 🎓 学术价值:在学界填补了什么空白 / 突破了什么瓶颈
- 🏭 工业价值:在业界可以用来做什么、解决什么实际问题
3. 直觉类比:用一个生活化的类比帮助读者建立第一印象
示例格式:
## 📍 论文定位
**一句话**:本文提出了 XXX 方法,解决了 YYY 场景下 ZZZ 的问题。
**🎓 学术价值**:首次将...应用于...领域,填补了...的空白。
**🏭 工业价值**:可直接用于...系统,降低...成本,提升...效率。
**💡 直觉类比**:这篇论文就像是给 AI 配了一个...,让它能够...
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🗺️ 第1步:知识地图
目标:用结构化方式呈现读懂本文所需的前置知识,降低阅读门槛。
写法要求:
1. 用 Mermaid 图 画出知识树(三层:核心→支撑→扩展)
2. 对每个核心概念,用「是什么 + 为什么重要 + 现实类比」三件套讲解
3. 标注难度等级(⭐ 简单 / ⭐⭐ 中等 / ⭐⭐⭐ 较难)
Mermaid 知识树模板:
graph TD
A[读懂本文需要] --> B[核心概念 必须懂]
A --> C[支撑概念 有助理解]
A --> D[扩展概念 感兴趣再看]
B --> B1[概念1 ⭐⭐]
B --> B2[概念2 ⭐⭐⭐]
C --> C1[概念3 ⭐]
D --> D1[概念4 ⭐⭐]
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🔬 第2步:论文精读(5W1H框架)
目标:按"问题-方案-验证"三段式完整解读论文内容。
2.1 Why — 为什么要做这个研究?
- 现有方法的痛点是什么?
- 作者的 motivation 是什么?
- 用对比表格展示"之前 vs 本文"
2.2 What — 提出了什么方法/系统?
- 核心方法/架构是什么?
- 用 Mermaid 流程图或架构图 展示系统结构
- 如果论文有架构图,用文字 + mermaid 重新描述
Mermaid 架构图示例:
graph LR
输入 --> 模块A
模块A --> 模块B
模块B --> 模块C
模块C --> 输出
2.3 How — 具体怎么实现的?
- 关键技术细节(公式可以保留,但必须加白话解释)
- 重要的设计选择和背后的直觉
- 如有伪代码/算法,用代码块呈现并注释
2.4 So What — 结果怎么样?
- 主要实验结果(用表格整理核心指标对比)
- 消融实验说明了什么?
- 结果中最令人印象深刻的发现是什么?
2.5 Now What — 对我们意味着什么?
- 学术界:开了哪些新方向?
- 工业界:可以怎么落地?有哪些应用场景?
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📖 第3步:术语词典
目标:让读者看完就记住关键术语的含义和重要性。
每个术语使用固定三件套模板:
### 术语名(英文原名)
- **是什么**:...
- **为什么重要**:...
- **现实类比**:就像...
只收录论文中真正关键的术语(5~15个),不要堆砌所有专业词汇。
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⚖️ 第4步:批判性评估
目标:培养读者的独立思考能力,呈现论文的局限性与未来方向。
必须覆盖以下四个维度:
1. 假设前提的合理性
- 论文依赖哪些假设?
- 这些假设在现实场景中是否成立?
2. 实验设计的可质疑之处
- 基线选择是否公平?
- 数据集是否有代表性?
- 有没有重要的对比实验缺失?
3. 方法的适用边界
- 这个方法在什么场景下会失效?
- 有哪些已知限制(计算成本、数据依赖、场景限制等)?
4. 未来改进方向
- 作者自己提出的 future work 是什么?
- 读者/你认为还可以从哪些角度改进?
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Step 3:写入文件
完整的 Markdown 文件结构如下:
# 📄 论文解读:{论文标题}
> **原文信息**:作者 | 年份 | 期刊/会议
> **解读日期**:{今天日期}
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## 📍 论文定位
...
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## 🗺️ 知识地图
...
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## 🔬 论文精读
### Why — 研究动机
### What — 核心方法
### How — 技术细节
### So What — 实验结果
### Now What — 价值总结
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## 📖 术语词典
...
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## ⚖️ 批判性评估
...
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## 📚 参考资料
- 原文链接
- 相关论文(如论文中引用的关键文献)
最后执行:
# 保存文件
cp /home/claude/解读文件.md markdown/文件名.md
echo "✅ 解读文档已保存至 markdown/文件名.md"
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质量检查清单
生成文档后,逐项确认:
- [ ] 包含至少 1 个 Mermaid 图(知识树或架构图)
- [ ] 包含至少 1 个对比表格(方法对比或实验结果)
- [ ] 每个核心概念都有现实类比
- [ ] 术语词典覆盖 5 个以上关键术语
- [ ] 批判性评估覆盖全部 4 个维度
- [ ] 文件已保存到
markdown/目录 - [ ] 文档语言通俗,无堆砌定义的段落
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常见注意事项
关于图片:论文中的图片无法直接嵌入 Markdown,应用文字描述 + mermaid 重新表达其核心信息。
关于公式:保留核心公式(使用 LaTeX 格式 $公式$),但每个公式后面必须跟一段白话解释。
关于篇幅:解读文档通常在 2000~5000 字之间。太短说明解读不够深入,太长可能存在不必要的堆砌。
关于语气:用"我们"和"读者"的视角写作,像一位熟悉该领域的朋友在讲解,避免学术腔。