Install
openclaw skills install @jack-long-2022/paper-decompose把研报/论文的"读后感"提升到"博导审稿视角"——四层结构化提取(缺口/增量/Napkin/启发)。 触发词:「拆论文」「论文四层」「深度解读论文」「研报拆解」「paper-decompose」
openclaw skills install @jack-long-2022/paper-decompose定位:把读研报/论文从"懂个大概"提升到"看见结构、增量、跨域迁移"。 方法论:ljg-paper 四层提取模型 + 善人「投资思维」增强。 版本:v1.0.0 | 2026-06-26
核心价值:从一篇研报/论文中,结构化提取以下 4 层信息:
与普通"总结"的核心差异:
| 用户说 | 触发 |
|---|---|
| "拆论文"、"论文四层"、"深度解读论文" | ✅ |
| "研报拆解"、"分析研报"、"解读研报" | ✅ |
| "paper-decompose"、"四层提取" | ✅ |
| "读 arXiv"、"看这篇论文" | ✅ |
| 提供 arXiv 链接/PDF/文本 + "帮我看看" | ✅ |
触发词(5 个):
/paper-decompose/研报拆解/读论文/4层提取/研报四层不触发:
| 类型 | 格式 | 适配模式 |
|---|---|---|
| 中文研报 | PDF / 文本 / 公众号 URL | mode=cn-report |
| 英文论文 | arXiv 链接 / PDF / 文本 | mode=en-paper |
| 公众号长文 | URL / Markdown | mode=article |
| 行业白皮书 | PDF / 链接 | mode=cn-report(按研报处理) |
输入校验:
核心命题:任何"有增量"的研究/报告,必有 4 个可识别的层次。把这 4 层结构化出来,深度解读的 80% 工作就完成了。
详细流程见 PROCESS.md。简要步骤:
Step 1: 识别输入类型 → 选择处理模式
Step 2: 缺口层 → 核心问题 + 既往方案不足
Step 3: 增量层 → 一句话结构化 "在X问题上,将Y从A改为B"
Step 4: Napkin Sketch → ASCII 双列对比图
Step 5: 启发层 → Inversion + Mapping
Step 6: 善人特化 → 投资影响评估(可选)
Step 7: 输出校验 → 4 层非空 + ASCII 图完整
完整模板见 TEMPLATE.md。核心结构:
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📄 paper-decompose v1.0
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输入:[标题 + 来源 + 日期]
模式:[中文研报 | 英文论文 | 公众号文章]
【第 1 层:缺口】核心问题 + 既往方案不足
【第 2 层:增量】作者挪动了什么
【第 3 层:Napkin Sketch】架构对比图(ASCII 必含)
【第 4 层:启发】Inversion + Mapping
【善人特化】投资影响评估(可选)
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质量校验:
| 不做 | 原因 |
|---|---|
| 综述类超长论文(>200 页) | 信息密度低,应先做"摘要-精读"分阶段处理 |
| 纯数学/纯理论推导 | 缺 Layer 2 增量层,方法论失效 |
| 营销报告/白皮书(无实际数据) | 缺 Layer 1 真实问题,应归类为"市场宣传" |
| 已经读过的论文 | 用户认知已定,应改用"反思笔记"类技能 |
info-preprocessor:输入清洗(PDF 提取/URL 抓取)pdf-extractor:PDF 内容提取shanren-investment-decision:基于投资影响评估做决策article-writing / wechat-article-creator:把解读转为公众号文章writing-agent:二次创作素材源paper-decompose-flow(一键论文解读):
info-preprocessor (输入清洗)
→ paper-decompose (四层提取)
→ shanren-lens (善人视角过滤)
→ writing-agent (输出文章)
report-decompose-flow(研报投资决策):
financial-analysis (数据查询)
→ paper-decompose (深度解读)
→ shanren-investment-decision (决策)
详见 PROCESS.md 和 TEMPLATE.md。
test-cases/sample-report.md:中文研报 demo