论文解读
SkillDocs & knowledgeExplains academic papers in depth using plain but accurate language, covering problem background, methods, formulas, experiments, innovations, limitations, and related work, and outputs a self-contained Markdown study note. Suitable for close paper reading, method breakdown, experiment analysis, and
Available today. Use it from your connected AI after setup.
No other account needed.
Connect ahel once, and every AI you use reads what you have installed.
Then ask your AI: use the 论文解读 skill
What this skill tells your AI
The instructions your AI receives, as published by sanqi-cd/sanqi-skills in paper-explainer/SKILL.md and read by ahel’s review.
目标
按「引言/方法/实验/结论」拆解论文,用通俗语言解读核心思想,标注可复现细节,输出一份结构化 Markdown 笔记。
开始前准备
- 确认用户提供了 PDF 文件或 arXiv 链接
- 仅给论文标题时,先搜索论文再让用户确认是哪篇,不要盲猜
- 论文超过 50 页时,询问用户是否需要完整解读还是只解读核心部分
- PDF 扫描件 OCR 质量太差无法提取正文时,告知用户并停止
- 用户给多篇但未指定时,停下来确认
工作流程
Step 1: 获取论文全文
- 如果是 PDF:提取正文(含标题、作者、摘要、所有章节)
- 如果是 arXiv 链接:获取论文元数据和 PDF,提取正文
- 仅给标题时:搜索 arXiv / Google Scholar,列出候选,请用户确认后再获取全文
- 提取失败时明确告知原因,不编造内容
产出:论文完整正文 + 元数据(标题、作者、发表年份/会议、链接)
Step 2: 识别论文结构
通读全文,识别各章节对应关系。常见结构映射:
- Introduction / 引言 / 背景 → 引言
- Method / Proposed Approach / 方法 / 模型 → 方法
- Experiment / Evaluation / Results / 实验 / 结果 → 实验
- Conclusion / Discussion / 结论 / 讨论 → 结论
如果论文结构不标准,按最接近的逻辑归类,并在笔记中说明归类依据。
产出:章节映射表 + 每个章节的核心要点速记
先判断论文类型,再调整阅读重点:
- 算法/模型论文:目标函数、模块关系、计算代价、消融和基线公平性。
- 系统论文:工作负载、系统边界、吞吐/延迟、资源开销和故障条件。
- 实证/社会科学论文:研究设计、样本、变量、效应量、稳健性和外推范围。
- 综述论文:检索范围、分类框架、覆盖缺口和结论时效性。
Step 3: 逐章解读
对每个章节完成以下四项任务:
A. 核心内容简述:用 3-5 句话概括本章做了什么,不用术语堆砌 B. 通俗类比:至少给 1 个生活化类比帮助理解。如"注意力机制就像一个读者在翻译句子时,每写一个词都会回看原文中最相关的部分" C. 术语解释:本章首次出现的专业术语给出简明解释(一句话),后续出现不重复 D. 可复现标注(重点在方法&实验章节):标注数据集名称/规模、超参设置、硬件环境、关键实现细节。如缺信息则注明"论文未提及"
所有关键结论使用 作者陈述、论文证据、解读 或 未知 标签,并附 [p. 7]、[§3.2]、[Figure 4]、[Table 2] 等定位符。不得把自己的推断写成作者结论。
产出:四个章节的解读草稿,每章含 A/B/C/D 四项
Step 4: 质量检查
对照质量标准逐项自检,不通过的章节回修:
- 每个 section 有至少 1 个通俗类比
- 方法章节标注了数据集、超参、环境等可复现细节
- 结论章节区分了"作者声称"与"客观实验结果"
- 首次出现的术语有简明解释
- 实验局限性已标注(如有)
- 关键结论有来源定位,且作者陈述、论文证据和解读已分开
按 references/quality-rubric.md 评分;总分低于 10/12 或“证据完整性”为 0 时必须回修。
产出:自检通过的解读终稿
Step 5: 输出 Markdown 笔记
按以下格式输出最终笔记:
# [论文标题]
**作者**: [作者] | **发表**: [会议/期刊, 年份] | **链接**: [arXiv/DOI]
## 来源与证据边界
[使用了全文/摘要/局部页面;缺失、OCR 不确定或无法访问的部分]
## 一句话速读
[不超过 80 字的核心贡献概括]
## 引言
[核心内容简述]
[通俗类比]
[关键术语解释]
## 方法
[核心内容简述]
[通俗类比]
[关键术语解释]
[可复现细节:数据集 | 超参 | 环境 | 实现要点]
[未提及的细节]
## 实验
[核心内容简述]
[通俗类比]
[主要结果]
[可复现细节]
[实验局限性(如有)]
## 结论
[作者声称的贡献]
[客观实验结果支撑了什么]
[未解决的问题/未来方向]
## 一句话总结
[论文最值得记住的一个点]
产出:符合格式的结构化 Markdown 笔记
保存文件后运行:
python3 scripts/validate_note.py "<note.md>"
校验失败时回修并重跑。若因源材料本身缺失而无法满足定位要求,在“来源与证据边界”中明确说明,并向用户报告未通过项,不得伪造定位符。
质量标准
- 每个章节(引言/方法/实验/结论)至少包含 1 个通俗类比
- 方法章节标注数据集名称/规模、超参、硬件环境、关键实现细节;缺失项标注"论文未提及"
- 结论明确区分"作者声称"与"客观实验结果"
- 首次出现的专业术语有括号内简明解释
- 实验局限性已标注
- 至少 3 个关键结论附有页面、章节、图表或公式定位符
- 使用标签区分作者陈述、论文证据、解读和未知信息
- 不直接翻译摘要充当解读,不堆砌术语
最终反馈
解读完成后,向用户报告以下内容即任务结束:
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 章节覆盖 | 实际覆盖了几个章节(引言/方法/实验/结论) |
| 可复现细节 | 标注了几项、其中几项论文提及、几项缺失 |
| 实验局限性 | 是否已标注 |
| 需复核 | 内容中不确定的部分(如模糊的公式、OCR 可能误读的字符) |
以上四项全部报告完毕即退出,不额外追问。
Signals
- GitHub stars
- 27
- Forks
- 1
- Last commit
- Sep 2026
Advanced
- Catalog kind
- skill
- Gateway key
paper-explainer- Source
- github.com/sanqi-cd/sanqi-skills