Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
开发需要联网clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

paper-report纸质报告

Agent Skill

paper-report 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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

4,725

周安装

193

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,513
OpenClaw

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

MIT-0

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-report(纸质报告)
来源仓库:https://github.com/nuaalixu/paper-report
安装命令:
openclaw skills install paper-report
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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install paper-report

简介

将学术 PDF 转换为含原始图表的中文报告。

  • 适用于快速生成总结、分析与综述材料。
  • 保留关键图表与结构以提升可读性。适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。
  • 注意其对图像识别与排版还原的精度。
  • paper-report 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

name
paper-report
description
Convert academic PDF papers into structured Chinese reading reports with original figures. Use when the user asks to summarize, read, analyze, or create a reading report for an academic paper (PDF file or arXiv link). Handles PDF-to-image conversion, figure extraction, and HTML report generation.

Paper Report

将学术论文 PDF 转化为结构化的中文阅读报告,保留论文原文中的关键图表。

依赖

运行前确保安装 PyMuPDF:

{PYTHON} -m pip install PyMuPDF --quiet

Python 路径约定:本文档中 {PYTHON} 代表系统 Python3 解释器路径。

  • macOS(有 CommandLineTools):/Library/Developer/CommandLineTools/usr/bin/python3
  • 其他环境:python3

首次执行时确定可用路径,后续步骤统一使用。

工作流程

复制以下清单并在每一步完成后勾选:

Task Progress:
- [ ] Step 1: 获取 PDF 文件
- [ ] Step 2: 将 PDF 每页转为图片
- [ ] Step 3: 逐页阅读理解,规划图表截取
- [ ] Step 4: 裁剪关键图表
- [ ] Step 5: 校验截图质量
- [ ] Step 6: 撰写中文报告并生成 HTML
- [ ] Step 7: 校验 HTML 文件结构、资源引用与展示效果

Step 1: 获取 PDF 文件

用户提供本地文件路径? -> 直接使用该路径。

用户提供 arXiv 链接或 ID? -> 用 curl 下载:

# 从 arXiv ID 下载(如 2401.12345)
curl -L -o {workspace}/paper-report/paper.pdf "https://arxiv.org/pdf/{ARXIV_ID}"

将 PDF 存储到工作目录 {workspace}/paper-report/paper.pdf。验证下载成功后继续。


Step 2: PDF 转图片

使用 scripts/pdf_to_images.py 将每一页渲染为 PNG 图片:

{PYTHON} scripts/pdf_to_images.py {workspace}/paper-report/paper.pdf {workspace}/paper-report/pages

脚本以 2x 分辨率渲染,输出到 {workspace}/paper-report/pages/page_1.png, page_2.png, ...

注意:此步骤的目的是让大模型能以图片形式"看到"每一页的完整布局,包括公式、图表和排版。


Step 3: 逐页阅读理解 & 规划截图

使用 Read 工具逐页查看 {workspace}/paper-report/pages/page_N.png 图片。

每页阅读时,同时完成两个任务

任务 A — 内容理解

  • 提取该页的核心论点、方法描述、实验结果等关键信息
  • 用中文在心中记录摘要,为最终报告准备素材

任务 B — 图表定位

  • 识别页面中的所有 Figure、Table、重要公式或算法框
  • 记录每个图表在 PDF 原始坐标系中的裁剪区域(Rect 坐标)

坐标确定方法:

  • PDF 页面原始尺寸通常约 595 x 842 pt(A4)
  • 渲染图片为 2x,因此图片像素约 1190 x 1684
  • 在图片中目测位置后,将像素坐标除以 2 得到 PDF 原始坐标
  • 记录格式:(page_index, x0, y0, x1, y1, label) 其中 page_index 从 0 开始

输出:整理出一份截图计划列表,例如:

截图计划:
1. Figure 1 - 系统架构图 → page 3, Rect(30, 38, 565, 290)
2. Figure 2 - 实验结果对比 → page 3, Rect(30, 295, 565, 485)
3. Table 1 - 性能指标 → page 5, Rect(30, 50, 565, 200)
...

Step 4: 裁剪关键图表

根据 Step 3 的截图计划,使用 scripts/crop_figures.py 进行批量裁剪:

{PYTHON} scripts/crop_figures.py \
  {workspace}/paper-report/paper.pdf \
  {workspace}/paper-report/figures \
  '{crop_spec_json}'

其中 {crop_spec_json} 是 JSON 格式的裁剪规格:

[
  {"page": 3, "rect": [30, 38, 565, 290], "name": "fig1_architecture"},
  {"page": 3, "rect": [30, 295, 565, 485], "name": "fig2_results"},
  {"page": 5, "rect": [30, 50, 565, 200], "name": "table1_metrics"}
]

脚本以 3x 分辨率裁剪以确保清晰度,输出到 {workspace}/paper-report/figures/ 目录。


Step 5: 校验截图质量

使用 Read 工具逐一查看 {workspace}/paper-report/figures/ 中的每张截图:

  • 图表内容是否完整,没有被截断?
  • 是否包含了图表标题和标注?
  • 是否有多余的文字区域混入?

如果某张截图有问题:调整对应的 Rect 坐标(扩大或缩小范围),然后重新裁剪该图。反复调整直到所有截图质量合格。


Step 6: 生成中文阅读报告(HTML)

使用以下模板结构,生成一个自包含的 HTML 文件。图片使用 base64 内嵌以确保可移植性。

报告结构

1. 论文基本信息(标题、作者、机构、发表信息)
2. 研究背景与动机
3. 核心方法 / 技术方案(配架构图)
4. 实验设计
5. 实验结果与分析(配结果图表)
6. 主要贡献与创新点
7. 局限性与未来方向
8. 个人点评与总结

图片内嵌方法:将裁剪好的图片转为 base64 嵌入 HTML:

import base64

def img_to_base64(path):
    with open(path, "rb") as f:
        data = base64.b64encode(f.read()).decode()
    ext = path.rsplit(".", 1)[-1]
    mime = {"png": "image/png", "jpg": "image/jpeg"}.get(ext, "image/png")
    return f"data:{mime};base64,{data}"

在 HTML 中使用:<img src="{base64_data}" alt="Figure 1" style="max-width:100%;">

HTML 模板参考:详见 report-template.html

关键写作要求

  • 全文使用中文撰写,术语首次出现时附英文原文,如"注意力机制(Attention Mechanism)"
  • 图表引用格式:"如图 1 所示,..." 或 "表 1 汇总了..."
  • 保持学术严谨性,不添加原文未涉及的推测
  • 每个章节应有实质内容,避免泛泛而谈

输出文件命名:最终 HTML 文件以论文标题命名,格式为 {论文简短标题}-阅读报告.html。从论文标题中提取核心关键词作为简短标题(去除特殊字符,空格替换为短横线),例如论文标题为 "Attention Is All You Need" 则文件名为 Attention-Is-All-You-Need-阅读报告.html

将最终 HTML 文件保存到 {workspace}/paper-report/outputs/{论文简短标题}-阅读报告.html


Step 7: 校验 HTML 文件结构、资源引用与展示效果

使用 Read 工具查看生成的 HTML 文件,逐项检查以下内容:

结构完整性

  • HTML 基本结构是否完整(<!DOCTYPE html><html><head><body> 标签齐全)
  • 所有章节标题(h2)是否按报告结构依次出现,没有遗漏
  • 每个章节是否有实质内容,不存在空段落或占位符文本(如 {{...}}

资源引用

  • 所有 <img> 标签的 src 属性是否为有效的 base64 data URI(以 data:image/png;base64,data:image/jpeg;base64, 开头)
  • 不存在任何外部图片链接或本地文件路径引用(确保自包含可移植性)
  • 每张图片的 alt 属性和 <figcaption> 是否有描述性文字

展示效果

  • CSS 样式是否内嵌在 <style> 标签中,无外部样式表依赖
  • 图表与其所属章节的上下文是否对应(如架构图在方法章节,结果图在实验章节)
  • 中文排版是否正常,术语后是否附有英文原文

如果发现问题:直接修复 HTML 文件中的对应内容,修复后重新保存到同一路径。


特殊情况处理

双栏排版论文:大多数学术论文为双栏排版。图表可能跨栏或单栏,注意调整裁剪宽度。单栏图通常宽约 30-280 或 300-565,跨栏图宽约 30-565。

扫描版 PDF:如果 PDF 页面渲染后文字模糊或为扫描件,依然可通过图片方式阅读理解,但截图质量可能受限,在报告中注明来源质量。

超长论文(>20 页):分批处理页面图片,每批 5-8 页,避免上下文溢出。先通读全文结构,再聚焦重点章节。

论文含附录:附录中的补充图表如有价值也应截取,在报告中设置独立的"附录内容"章节。

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

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

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

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

OpenClaw

91.88%
按下载量换算1,390

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

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。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

继续浏览同类 Skills