paper-interpreter
digoal/blog · Agent Skill
Trasforma articoli accademici in PDF in documenti Markdown comprensibili e illustrati, con analisi, mappe concettuali e valutazioni.
Vai all'installazione ↓Panoramica
| Autore | |
|---|---|
| Repository | digoal/blog ↗ |
| Cartella dello skill | paper-interpreter |
| Stelle | 8570 |
| File inclusi | 1 |
| Licenza | GPL-2.0 |
| Aggiornato | 20 aprile 2026 |
| Link | Sorgente dello skill ↗ · Repository ↗ |
Verifica Mozgi
Cosa abbiamo trovato nei file dello skill. I dettagli con l’abbonamento.
Installazione
Uno skill è una cartella con un file SKILL.md. Scegli il tuo agente ed esegui i comandi in un terminale (macOS, Linux o Git Bash su Windows) dalla radice del progetto.
Incolla il prompt in Claude, Codex o un altro assistente: controllerà lo skill e lo installerà.
Install the “paper-interpreter” skill from mozgi.io (https://mozgi.io/skills/paper-interpreter/) for me. 1. Download the archive: https://mozgi.io/skills/paper-interpreter/download If it fails, take the skill folder from the source: https://github.com/digoal/blog/tree/master/skills/skills_for_claude_web/paper-interpreter 2. Read SKILL.md and the other files. Check the skill is safe: no hidden commands, no sending data elsewhere, no scripts doing something other than described. If anything looks suspicious, stop and tell me. 3. Put the “paper-interpreter” folder into your agent's skills folder: .claude/skills/ for Claude Code, .agents/skills/ for Codex, .cursor/skills/ for Cursor, .gemini/skills/ for Gemini CLI. Inside the project if we are in one, otherwise in the home folder (~/.claude/skills/ etc.). 4. Make sure <skills folder>/paper-interpreter/SKILL.md exists. 5. Briefly tell me what this skill does and offer to try it on my task. If you cannot do a step yourself, tell me what to click or type.
git clone --depth 1 --branch master https://github.com/digoal/blog.git /tmp/blog mkdir -p .claude/skills cp -r /tmp/blog/skills/skills_for_claude_web/paper-interpreter .claude/skills/paper-interpreter
Riavvia Claude Code: lo skill compare nell'elenco; per richiamarlo a mano usa /paper-interpreter. Per tutti i progetti: ~/.claude/skills.
git clone --depth 1 --branch master https://github.com/digoal/blog.git /tmp/blog mkdir -p .agents/skills cp -r /tmp/blog/skills/skills_for_claude_web/paper-interpreter .agents/skills/paper-interpreter
Codex cerca gli skill in .agents/skills dalla cartella corrente fino alla radice del repo; richiamalo con /skills o $paper-interpreter. Per tutti i progetti: ~/.agents/skills.
git clone --depth 1 --branch master https://github.com/digoal/blog.git /tmp/blog mkdir -p .cursor/skills cp -r /tmp/blog/skills/skills_for_claude_web/paper-interpreter .cursor/skills/paper-interpreter
Cursor carica lo skill all'avvio; richiamalo con “/” nella chat Agent. Cursor legge anche .claude/skills e .agents/skills. Per tutti i progetti: ~/.cursor/skills.
git clone --depth 1 --branch master https://github.com/digoal/blog.git /tmp/blog mkdir -p .gemini/skills cp -r /tmp/blog/skills/skills_for_claude_web/paper-interpreter .gemini/skills/paper-interpreter
Gemini CLI propone di attivare lo skill quando il compito corrisponde: tu confermi. Per tutti i progetti: ~/.gemini/skills.
Leggi SKILL.md e i file correlati prima di installare. Clicca un file per l'anteprima.
Contenuto di SKILL.md
Testo originale dell'autore · sola letturaPaper 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。
Domande frequenti
Che cosa fa lo skill paper-interpreter?
Trasforma articoli accademici in PDF in documenti Markdown comprensibili e illustrati, con analisi, mappe concettuali e valutazioni.
Come si installa paper-interpreter?
Apri il blocco “Installazione” in questa pagina e scegli il tuo agente — Claude Code, Codex, Cursor o Gemini CLI — per i comandi pronti che copiano la cartella dello skill nel posto giusto. Oppure copia il prompt dalla scheda “Con l'assistente” e lascia che sia l'assistente a controllare e installare lo skill.
Con quali modelli AI funziona paper-interpreter?
Gli skill sono semplici istruzioni in Markdown (formato Agent Skills), quindi paper-interpreter funziona con qualsiasi agente che legge SKILL.md: Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, OpenCode e altri. Il modello carica le istruzioni solo quando il compito corrisponde alla descrizione dello skill.
paper-interpreter è gratuito?
Lo skill è pubblicato apertamente da digoal con licenza GPL-2.0. Lo skill in sé non costa nulla: paghi solo il tuo fornitore AI per i token usati.
È sicuro installare gli skill?
Uno skill è un insieme di istruzioni che il tuo agente seguirà: leggi SKILL.md e i file correlati prima di installarlo. Gli script nella cartella dello skill vengono eseguiti solo se li esegue l'agente: controlla cosa fa e non concedere permessi superflui.
In cosa differisce uno skill da un server MCP o da un plugin?
Un server MCP o un plugin danno al modello nuovi strumenti: codice che viene eseguito e restituisce un risultato. Uno skill fornisce conoscenza e metodo: come affrontare il compito, quali passi seguire e com'è un buon risultato. Non servono server né chiavi API.