paper-parser
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读一篇天线/电磁论文,把设计思路、关键参数、仿真设置全部结构化提取出来。输出 model_spec.yaml 和 paper_notes.md,直接对接后续建模复现。支持通过多模态模型(vision 技能)提取论文附图中的参数。触发词:读懂这篇论文、提取论文参数、这篇论文讲了什么、帮我拆一下论文、论文里的参数是多少、怎么建这个模型。
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In this repository9 other files it gives its agents.
- cst-automationSkill
- cst-em-simSkill
- cst-modeling-guideSkill
- cst-result-reportSkill
- em-innovationSkill
- em-simulation-pipelineSkill
- em-verificationSkill
- paper-formula-falsifySkill
- visionSkill
The file
Files
读懂论文 · 参数提取
目标
给你一篇天线/电磁论文,我帮你把里面的设计逻辑和所有参数精确提取出来,让后续建模复现可以直接用。
为什么需要这一步
论文作者经常省略关键细节——材料参数没给全、网格设置一笔带过、端口去嵌处理提都不提。这一步就是要把这些"坑"找出来,避免你建模时反复试错。
多模态能力
若底层模型不具备原生识图能力,本技能通过 vision 技能的多模态模型 (vision.js) 来处理论文中的所有图片。
什么时候必须用 vision.js
论文中以下内容在正文文字中找不到或信息不完整时,必须用 vision.js 读取图片:
| 图片类型 | 提取内容 | vision.js 提示词要点 |
| 天线结构图 | 天线类型、层叠结构、形状 | "描述天线结构、各层材料、馈电位置" |
| 尺寸标注图 | 所有标注的尺寸变量和数值 | "读取所有尺寸标注,区分变量名和数值" |
| 加工实物照片 | 确认是否有文字未描述的细节 | "描述天线实物,注意接头、焊点、支撑结构" |
| 等效电路图 | 电路拓扑、元件值 | "识别电路结构和元件参数" |
| S 参数/方向图 | 趋势、关键数值范围 | "提取曲线趋势和关键点大致数值" |
| 表格截图 | 逐行读取 | "逐行读取表格数据" |
论文图片读取流程
论文 PDF
│
├── 正文 → 直接读取(你的文本能力)
│
└── 图片 → 用户导出为 PNG/JPG 后
│
├── vision.js 天线结构图 → 了解几何关系
├── vision.js 尺寸标注图 → 提取所有数字
├── vision.js 加工实物图 → 发现隐式细节
└── vision.js 结果曲线图 → 确认 benchmark 范围图片读取结果的使用规则
- 尺寸数值:图片中的标注数值与正文交叉验证。不一致时优先正文 > 表格 > 图片标注
- 几何关系:图片用于理解空间关系(如馈线在贴片哪一侧、层叠顺序),具体尺寸以正文和公式为准
- 隐式细节:图片中看到的但正文没提的结构(如 SMA 接头、支撑柱、调谐短截线),记录到
assumptions中 - 曲线对比:图片中 S 参数的趋势和范围用于 Phase 5 验证时的视觉交叉检查
输出文件
model_spec.yaml— 结构化参数,可直接喂给建模脚本paper_notes.md— 关键公式解读、逻辑梳理、存疑点记录figures/— 论文关键图片的提取记录(vision.js 返回的描述文本)
提取内容
1. 几何参数
每层介质:材料名、εr、tanδ、厚度
每个金属结构:形状、尺寸(用变量命名)、位置
地的处理:有限还是无限、尺寸几何结构图 ← vision.js 辅助提取
2. 激励与边界
端口类型(波端口/离散端口/平面波)
端口阻抗
边界条件(open / periodic / 电壁磁壁)
对称面(如有)馈电结构图 ← vision.js 辅助确认端口位置
3. 求解器设置
求解器类型(时域/频域/本征模)
频率范围
网格类型与密度
收敛标准(精度、最大pass数)4. 设计公式
论文引用的设计公式
各变量物理含义与数值
公式适用范围和假设条件5. Benchmark 指标
论文给出的 S参数值(谐振频率、带宽、S11最小值)
方向图指标(增益、波束宽度、副瓣电平)
效率数据结果曲线图 ← vision.js 辅助确认趋势和范围
6. 隐式假设与缺失信息
论文没说但对复现有影响的因素
可能影响结果但没讨论的参量实物照片 ← vision.js 辅助发现加工/测试细节
输出示例
geometry:
substrate:
material: "Rogers RT5880"
epsilon_r: 2.2
tan_delta: 0.0009
thickness_mm: 1.575
patch:
width_mm: !!var "W_p"
length_mm: !!var "L_p"
ground:
material: "PEC"
size_mm: [50, 50]
excitation:
type: "waveguide_port"
impedance_ohm: 50
freq_range_ghz: [24.0, 32.0]
solver:
type: "frequency_domain"
mesh: "hexahedral"
convergence_db: -40
benchmarks:
s11_min_db: -25
s11_freq_ghz: 28.0
bw_10db_ghz: [26.5, 29.8]
peak_gain_dbi: 7.2
assumptions:
- "导体设为PEC,未计入铜损耗"
- "基板尺寸与地相同,边缘截断效应未讨论"
- "端口去嵌处理未说明"
- "网格收敛性未验证"
vision_extractions:
- figure: "Figure 1 - 天线结构图"
method: "vision.js"
findings: "矩形微带贴片,嵌入馈电,单层基板,地平面覆盖整个基板底面"
- figure: "Figure 2 - 尺寸标注图"
method: "vision.js"
findings: "W=4.8mm, L=3.3mm, h=1.575mm, 嵌入深度y0≈1mm, 馈线宽1.5mm"信息完整度评级
- 绿色:参数齐全(正文+图片交叉验证通过),可直接建模
- 黄色:有个别缺失(如图片模糊致某一尺寸不确定),需合理假设补充
- 红色:关键信息缺失严重(结构图都没有或完全看不清),建议联系作者或换论文
论文图片导出方法
用户需要先将论文 PDF 中的图片导出为 PNG/JPG:
- Adobe Acrobat:工具 → 导出 PDF → 图像 → PNG
- 浏览器打开 PDF:右键图片 → 另存为
- arXiv HTML:直接右键网页中的图片 → 另存为
- 截图工具:Win+Shift+S 截取论文中的图
导出后告诉 Claude 图片路径,Claude 将调用 vision.js 进行识别。
Does it work?
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No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

