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研究检索需要联网github未标认证来源可访问许可证需确认审计提醒

paper-reader纸质阅读器

Agent Skill

paper-reader 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

1,576

周安装

65

GitHub Stars

633

下载量

515
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:paper-reader(纸质阅读器)
来源仓库:https://github.com/huangkiki/dailypaper-skills
仓库路径:skills/paper-reader
安装命令:
npx skills add https://github.com/huangkiki/dailypaper-skills --skill paper-reader
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/huangkiki/dailypaper-skills --skill paper-reader

简介

paper-reader 用于查找、检索和筛选相关信息。

  • 适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果。
  • 通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装,需结合原始 README 核验具体用法。
  • 安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
  • 当前无原始 SKILL.md 内容可参考,功能描述基于通用检索场景推断。

SKILL.md

开始前: 先跟用户打个招呼 🐕

学术论文阅读助手 (Paper Reader)

专注 CV/DL 领域,支持 Zotero 集成和 Obsidian 笔记保存。

Step 0: 读取共享配置

先读取 ../_shared/user-config.json,如果 ../_shared/user-config.local.json 存在,再用它覆盖默认值。

显式生成并在后续统一使用这些变量:

  • VAULT_PATH
  • NOTES_PATH
  • CONCEPTS_PATH
  • ZOTERO_DB
  • ZOTERO_STORAGE
  • AUTO_REFRESH_INDEXES
  • GIT_COMMIT_ENABLED
  • GIT_PUSH_ENABLED

其中:

  • NOTES_PATH = {VAULT_PATH}/{paper_notes_folder}
  • CONCEPTS_PATH = {NOTES_PATH}/{concepts_folder}
  • GIT_PUSH_ENABLED 只有在 GIT_COMMIT_ENABLED=true 时才可能为真

后续统一使用上面的变量。

1. 接收论文

输入方式示例处理方法
PDF 路径/path/to/paper.pdf直接 Read
arXiv 链接https://arxiv.org/abs/xxxxWebFetch
Zotero 分类"VLA 分类的论文"查询数据库 → 列出 → 用户选择
Zotero 搜索"Zotero 里的 π0.5"搜索标题 → 找到 PDF
无 PDFZotero 条目无附件从网上获取(见下方)

无 PDF 时的获取流程

  1. python3 assets/zotero_helper.py info {item_id} 获取论文信息
  2. 按优先级获取:arXiv HTML > arXiv PDF > DOI > WebSearch 标题
  3. 判断 arXiv ID:从 URL / Zotero extra 字段 / 标题搜索
  4. 推荐直接 WebFetch https://arxiv.org/html/{arxiv_id},无需下载
  5. 跳过条件:既无 PDF 也无在线来源 / 非论文内容
Zotero 详细操作见 references/zotero-guide.md

2. 阅读模式

模式触发词输出
快速摘要"快速看一下"、"quick"3-5 句核心贡献
完整解析"详细分析"、默认结构化笔记(用模板)
批判分析"批判性分析"、"critique"方法论优缺点评估
知识提取"提取公式"、"技术细节"公式 + 算法伪代码

3. 笔记生成

模板: 严格遵循 assets/paper-note-template.md,不可自行简化。

核心质量规则

  1. 零遗漏: 论文中所有 Figure、所有公式、所有 Table 必须全部出现在笔记中
  2. 内联概念链接: 正文中首次出现的技术术语必须用 [[概念]] 链接,不仅仅是结尾
  3. 严禁 ASCII 流程图: 用结构化 Markdown 列表 + $数学符号$ 描述架构
  4. 公式完整性: 每个公式必须有名称([[概念|名称]])、LaTeX 公式、含义、符号说明
  5. 图片外链优先: arXiv HTML / 项目主页 / GitHub,找不到再本地下载
公式/图片/表格的详细质量规范见 references/quality-standards.md

图片获取流程(多源 fallback)

目标: 确保笔记中包含论文的所有 Figure,先统计论文 Figure 总数再逐一获取。

  1. WebSearch "{论文标题} arxiv" 获取 arXiv ID
  2. 来源 A — arXiv HTML(首选):

- WebFetch https://arxiv.org/html/{arxiv_id} 提取所有 <figure> 的标题与 img src URL - 统计论文 Figure 总数,确认提取数量是否完整

  1. 来源 B — 项目主页(HTML 404 或图片不全时):

- 从摘要/HTML 中查找项目主页 URL(常见模式:project pagegithub.ioour website) - WebFetch 项目主页,提取展示图片(通常包含 teaser / demo 图)

  1. 来源 C — PDF 提取(前两者都失败时):

- pdfimages -png 从 PDF 中提取,筛选 >10KB 的有效图片

  1. 笔记中用 ![Figure X](url) 外链嵌入
  2. 验证:外链可加载 / 本地文件 >10KB
  3. URL 去重:写入前检查 URL 中是否有重复的 arxiv_id 路径段(如 2603.05312v1/2603.05312v1/),有则删除重复段。详见 references/image-troubleshooting.md
ar5iv 编号不一定对应 Figure 编号,排错见 references/image-troubleshooting.md

图片可靠性保障(生成后自动执行)

笔记保存后,运行图片可达性检查脚本,自动将不可访问的外链图片下载到本地:

python3 ../daily-papers/download_note_images.py "{笔记完整路径}"
  • 可达的外链保持不动,不可达的自动下载到 assets/ 并替换为 Obsidian wikilink
  • 如有本地化操作,frontmatter image_source 自动更新为 mixed

公式格式

每个公式必须包含:名称([[概念|名称]])、LaTeX $$ 块(前后留空行)、含义、符号列表。 $$ 块前后必须有空行否则 Obsidian 不渲染。超长公式用 aligned 拆分。

4. Obsidian 保存

文件命名

只用方法名/模型名{方法名}.md(如 Pi05.md,不加年份前缀)。 方法名判断:标题冒号前 / Abstract 中 "We propose XXX" / 希腊字母转 ASCII。 不确定时保存到 _待整理/

保存路径

按 Zotero 分类层级:{NOTES_PATH}/{zotero_collection_path}/{方法名}.md

YAML frontmatter

---
title: "论文标题"
method_name: "MethodName"
authors: [Author1, Author2]
year: 2025
venue: arXiv
tags: [tag1, tag2]  # 小写连字符,3-8 个
zotero_collection: 3-Robotics/1-VLX/VLA
image_source: online
created: YYYY-MM-DD
---

Tags 判断:看 Related Work 小标题 + Abstract 关键词。第一个 tag 是最核心主题。

保存后自动执行

  1. 只有在 AUTO_REFRESH_INDEXES=true 时才刷新目录页: python3../_shared/generate_concept_mocs.py python3../_shared/generate_paper_mocs.py
  2. 只有在 GIT_COMMIT_ENABLED=true 时才做 git: cd {VAULT_PATH} && git add {新增文件} {paper_notes_folder}/ && git commit -m "add paper note: {方法名}"

- 先确认 VAULT_PATH/.git 存在 - git add {新增文件} {paper_notes_folder}/ 后必须真的有 staged changes - 满足条件后再执行: - 只有在 GIT_PUSH_ENABLED=true 且仓库已配置远端时才 push

5. 概念库维护(每篇论文必做)

概念库位置:{CONCEPTS_PATH}

流程

  1. 扫描论文笔记中所有 [[概念]] 链接
  2. 检查每个链接对应的概念笔记是否存在(ls + find
  3. 创建不存在的概念(不可跳过),自动归类到对应子目录
分类规则和模板见 references/concept-categories.md

自检

  • 笔记中所有 [[概念]] 链接的概念笔记都存在?
  • 概念笔记包含本论文作为"代表工作"?

6. 完成后自检(合并 checklist)

  • 所有 Figure 都在笔记中(数量与论文一致)?
  • 所有公式都在笔记中(变量一致、无冲突)?
  • 所有 Table 完整保留(所有行列)?
  • 正文中技术术语有 [[概念]] 内联链接?
  • 概念库已更新(缺失的概念已创建)?
  • 图片可用(外链可加载 / 本地 >10KB)?

7. 交互式功能

完成解析后询问:深入解释?对比其他论文?保存到 Obsidian? 保存后自动创建缺失概念笔记,报告新增概念数量。

8. 批量处理

支持 Zotero 分类批量处理(默认递归子分类)。流程:递归获取论文 → 去重 → 跳过已有笔记 → 依次处理 → 汇总。

参考文件(按需查阅)

  • references/zotero-guide.md — Zotero 查询、分类、PDF 路径获取、智能分类判断
  • references/image-troubleshooting.md — ar5iv 图片编号对应、PDF 提取备选
  • references/concept-categories.md — 概念自动归类的 16 个子目录规则 + 模板
  • references/quality-standards.md — 公式/图片/表格的详细质量规范 + 自检清单

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

36.52%
按下载量换算188

Claude

27.12%
按下载量换算140

Cursor

18.02%
按下载量换算93

Gemini CLI

9.82%
按下载量换算51

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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