paper-interpreter

digoal/blog · Agent Skill

Преобразует научные статьи в PDF в понятные, иллюстрированные Markdown-документы с анализом, картой знаний и оценкой.

Перейти к установке ↓

Обзор

АвторdigoalСообщество
Репозиторийdigoal/blog ↗
Папка скиллаpaper-interpreter
Звёзды8 570
Файлы1
ЛицензияGPL-2.0
Обновлён20 апреля 2026 г.
СсылкиИсходник скилла ↗ · Репозиторий ↗

Проверка Mozgi

Что мы нашли в файлах скилла. Подробности — по подписке.

Безопасность
средний риск · обнаружено 1 момент, требующий внимания
Совместимость
нужны дополнительные программы
Похожие скиллы
найдено 36 похожих скиллов
Ещё в подписке

Установка

Скилл — это папка с файлом SKILL.md. Выберите своего агента и скопируйте команды в терминал (macOS, Linux или Git Bash на Windows) в корне проекта.

Скопируйте промпт и вставьте в Claude, Codex или другого ассистента: он сам проверит скилл и подключит его.

Установи мне скилл «paper-interpreter» с mozgi.io (https://mozgi.io/skills/paper-interpreter/).

1. Скачай архив: https://mozgi.io/skills/paper-interpreter/download
   Если не скачивается — возьми папку скилла из исходника: https://github.com/digoal/blog/tree/master/skills/skills_for_claude_web/paper-interpreter
2. Прочитай SKILL.md и остальные файлы. Проверь, что скилл безопасен: нет скрытых команд, отправки данных наружу или скриптов, которые делают не то, что описано. Если что-то подозрительно — остановись и скажи мне.
3. Положи папку «paper-interpreter» в папку скиллов своего агента: .claude/skills/ для Claude Code, .agents/skills/ для Codex, .cursor/skills/ для Cursor, .gemini/skills/ для Gemini CLI. В проекте — внутри проекта, иначе в домашней папке (~/.claude/skills/ и т. п.).
4. Убедись, что получилось <папка скиллов>/paper-interpreter/SKILL.md.
5. Коротко расскажи, что умеет этот скилл, и предложи попробовать его на моей задаче.

Если какой-то шаг не можешь сделать сам — подскажи, что нажать или ввести.

Файлы скилла

1 файл Скачать ZIP

Просмотрите SKILL.md и сопутствующие файлы перед установкой. Клик по файлу — предпросмотр.

Содержимое SKILL.md

Оригинальный текст автора · только чтение

Paper 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/

---

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

---

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

---

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。

---

📍 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...

---

🗺️ 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 ⭐⭐]

---

🔬 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?

---

📖 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。

---

⚖️ 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?

---

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}

---

## 📍 论文定位
...

---

## 🗺️ 知识地图
...

---

## 🔬 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

---

## 📖 术语词典
...

---

## ⚖️ 批判性评估
...

---

## 📚 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"

---

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

---

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。

Вопросы и ответы

Что делает скилл paper-interpreter?

Преобразует научные статьи в PDF в понятные, иллюстрированные Markdown-документы с анализом, картой знаний и оценкой.

Как установить paper-interpreter?

Откройте блок «Установка» на этой странице и выберите своего агента — Claude Code, Codex, Cursor или Gemini CLI: там готовые команды, которые копируют папку скилла в нужное место. Либо скопируйте промпт из вкладки «Через ассистента» — ассистент сам проверит и подключит скилл.

С какими нейросетями работает paper-interpreter?

Скиллы — это обычные инструкции в Markdown (формат Agent Skills), поэтому paper-interpreter подходит любому агенту, который читает SKILL.md: Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, OpenCode и другие. Модель загружает инструкции только когда задача подходит под описание скилла.

Скилл paper-interpreter бесплатный?

Скилл опубликован автором digoal в открытом доступе под лицензией GPL-2.0. Сам скилл ничего не стоит — вы платите только своему провайдеру нейросети за использованные токены.

Безопасно ли устанавливать скиллы?

Скилл — это инструкции, которые агент будет выполнять, поэтому перед установкой прочитайте SKILL.md и сопутствующие файлы. Скрипты из папки скилла запускаются только если их запустит агент — следите за тем, что он делает, и не давайте лишних прав.

Чем скилл отличается от MCP-сервера или плагина?

MCP-сервер и плагин дают модели новые инструменты — код, который выполняется и возвращает результат. Скилл даёт знания и порядок действий: как подходить к задаче, какие шаги делать и как выглядит хороший результат. Ему не нужен сервер или ключ API.

Похожие скиллы

Все скиллы →
nano-pdf Редактируйте PDF-файлы, используя инструкции на естественном языке через nano-pdf CLI. openclaw390k nutrient-document-processing Обработка, конвертация, OCR, извлечение, редактирование, подпись и заполнение документов через API Nutrient DWS. Поддерживает PDF, DOCX, XLSX, PPTX, HTML и изображения. affaan-m258k grill-with-docs Улучшает планы и дизайны через детальное интервью, одновременно генерируя документацию (ADR, глоссарий). mattpocock256k pptx-author Создает презентации PowerPoint (.pptx) в автоматическом режиме с использованием библиотеки python-pptx. Идеально подходит для генерации отчетов и документов. NousResearch243k powerpoint Создает, читает и редактирует презентации PowerPoint (.pptx) с помощью библиотеки python-pptx, позволяя работать с файлами офлайн. NousResearch243k pdf Работа с PDF: чтение и извлечение текста, таблиц; создание, объединение, разделение и поворот; заполнение форм, шифрование, водяные знаки, извлечение изображений и OCR отсканированных документов. anthropics176k