paper-reader-skill
Skill1 starsChanged 59 days agoApache-2.0View on GitHub
精读学术文献并输出结构化中文报告:读懂论文核心逻辑、剖析证明/证据逻辑、拆解写作叙事逻辑、解释论文为何能发表在对应期刊、识别局限并提出改进与后续研究方向。适用于论文精读、深度解读、学习论证与写作技巧、期刊契合度分析和批判性评述;不用于全文翻译或中英对照。
In this repository4 other files it gives its agents.
- literature-curator-skillSkill
- match-journal-skillSkill
- nature-polishingSkill
- scholar-skillSkill
The file
Files
文献精读(读懂 · 学证明 · 学写作 · 析期刊 · 找问题)
用途
把"读一篇论文"变成一次系统学习,输出一份结构化的中文精读报告,回答五个问题:
- 这篇论文到底讲了什么、是怎么讲清楚的?(读懂)
- 每个结论是怎么被证明的?证据有多强?(证明逻辑)
- 作者是怎么组织叙事、怎么写作的?(写作逻辑)
- 它为什么能发表在(这个)期刊?(期刊契合度)
- 它有什么问题?可以怎么改进?后续还能做什么?(批判与延伸)
输入
论文的 PDF 路径、DOI、arXiv 编号、网页链接,或直接粘贴的全文/摘要。需要全文时,可先用检索/下载工具获取并提取文本。
核心原则
- 每个结论必须锚定原文:引用具体的图、表、段落、行号或方法小节,不凭印象。
- 区分"作者的主张"与"证据实际支持的结论",把论文当作论证来审查。
- 报告为学习服务:每个维度最后都要落到"我能借鉴什么"。
- 只有摘要或部分内容时,明确标注低置信度部分,不硬凑分析。
工作流程
- 获取全文:提取正文、图表标题与补充材料(可用 PDF 提取、下载脚本或网页抓取)。
- 通读并重建逻辑主线:问题 → 方法 → 结果 → 结论。
- 按五维框架逐项分析:先读 references/framework.md;期刊契合度部分结合 references/journal-fit.md。
- 生成精读报告(结构见下)。
- 自检:每个维度是否有原文证据?是否给出可迁移的学习要点?
精读报告结构
- 一句话概括:本文通过____,针对____,发现____。
- 逻辑主线:问题 → 方法 → 结果 → 结论,标注关键证据锚点。
- 证明逻辑:主张–证据对照表、证据强度评级(强/中/弱)、证明链薄弱环节。
- 写作逻辑:标题/摘要/引言/方法/结果/讨论的功能拆解 + 3~5 条可复用写作技巧。
- 期刊契合度:3~5 条"期刊要求 ↔ 论文事实"对照理由。
- 批判与后续研究:局限清单 → 具体改进 → 后续研究方向(区分论文自身问题与领域开放问题)。
- 学习要点:可借鉴的证明策略、写作手法、图表呈现,以及对用户自己研究的启示。
边界
- 不做全文翻译或中英对照阅读(那是专门的翻译阅读流程)。
- 不确定的信息(如期刊定位、审稿标准)要标注推断依据与置信度,不编造。
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
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.

