paper-reader (XuRuitian version)

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。

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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"

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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>

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文件结构

text

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

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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