科研论文精读输出总结

SKILL效率
效率 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

科研论文十问精读与结构化总结。当用户提供论文全文(PDF、网页、LaTeX、Word、文本)并要求精读、深度总结、论文评价、写阅读笔记、审稿式分析、或提到"论文十问"时使用。按固定十问逐条作答,每题标注章节/图表依据,客观转述与主观判断分开标记,论文未提及的写明"论文中未提及",不编造。仅想快速判断值不值得读时不用本技能。

一句话选型结论

按资料字段整理

科研论文精读输出总结是效率类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类效率 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_7b10b4fb/paper-ten-questions
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

效率
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_7b10b4fb仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验2026-11-06上游最后核验时间 · 数据更新 2026-11-06
正文体量8.9 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
整理待办与日程

把零散任务收进清单,排出优先级。

批量处理重复任务

把固定动作做成模板,重复执行。

把流程写成清单

把口头流程整理成可复用的步骤。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在效率场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
科研论文精读输出总结当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
Nano PDF 文档 联网访问 ClawHub 市场 424.9 万 OpenClaw 有
自动更新程序 浏览器控制 ClawHub 市场 296.4 万 OpenClaw 有
Gemini 助手 联网访问 ClawHub 市场 254.7 万 OpenClaw 有
word DOCX 文档 联网访问 ClawHub 市场 239.6 万 OpenClaw 有
Excel XLSX 前端 联网访问 ClawHub 市场 227.0 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

8.9 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

论文十问精读

用途与边界

把一篇科研论文读透,产出可核验的十问结构化总结:既忠实转述论文,又对创新、局限与结论可靠性给出明确判断,且每条结论都能回溯到原文位置。

  • 适用:单篇论文的精读、阅读笔记、组会汇报底稿、审稿前评估、论文评价。
  • 不适用:批量文献速览、只判断"值不值得读"、多文献综述、只做翻译或摘要。此类需求改用速读类技能或文献检索技能。
  • 前置条件:必须拿到论文全文(含图表、附录、参考文献)。仅凭标题或摘要不得输出看似完整的十问总结。

触发条件

用户提供论文文件或链接,并出现以下任一意图:精读、仔细阅读、细读、深度总结、结构化总结、论文评价、评价这篇论文、写阅读笔记、读书报告、组会精读、十问精读、paper review、critical reading。用户只给出论文而明确说"总结""评价""写阅读笔记"时同样触发。

工作流

第 0 步:获取并核实全文

  1. 判定材料类型并读取全文:
    - PDF:优先调用平台自带的 PDF 读取能力(workbuddy-pdf 技能),取带页码的文本。无可用工具时用 pip install pypdf 后逐页抽取,并在每页前插入 [p.N] 标记,该标记可被 scripts/evidence_index.py 识别。扫描版无文本层时说明"需 OCR,图像内容无法核实",不得凭图注猜测图中数据;仍取不到正文时请用户粘贴全文或提供可解析版本,同时先输出可见范围内的结果。
    - HTML / Markdown / LaTeX / DOCX / 纯文本:直接读取文件全部内容。
    - 链接:抓取全文页;若只能拿到摘要页或付费墙,按第 3 条处理。
  2. 记录材料范围:全文 / 正文但缺附录 / 仅摘要 / 部分页,并写入输出头部。
  3. 仅有摘要或题录时的降级规则:仍按十问结构输出,但凡无法从所见材料核实的题,统一写"论文中未提及(当前仅提供摘要,无法核实全文)";在输出开头提示补全全文后可重做。禁止用领域常识、同类论文的常见做法或推测补齐论文细节。

第 1 步:建立证据地图

通读全文后再动笔,记录以下锚点,供逐题引用:

  • 题名、作者、年份、发表来源、arXiv/DOI(若有)
  • 章节编号与标题(含附录编号)
  • 全部图、表、公式、算法、定理的编号与一句话内容
  • 数据集、基线方法、评价指标、超参数、消融实验、显著性检验所在位置
  • 作者自述的 limitation、future work、contribution 段落位置
  • 相关工作与参考文献中的关键条目

长文可分块阅读;但每写完一题,回到原文核对题中的数字、指标与引文。需要快速生成章节/图表定位索引时,运行 scripts/evidence_index.py(用法见「资源」)。

第 2 步:按十问逐条作答

严格遵守编号顺序与性质分栏。第 1–5、8 题为客观转述,只写论文说了什么,用"作者提出/报告/认为/声称"等转述动词,不夹杂评价。第 6、7、9 题必须给出自己的判断,用 【判断】 开头,并给出主张 + 原文依据 + 反方考虑或成立条件;不得只写"有一定创新性"这类空话。

题号 主题 性质 主要证据位置
1 试图解决什么问题 客观转述 题名、摘要、引言末段、问题定义、形式化描述
2 是否是新问题,为什么 客观转述为主 引言、相关工作、作者的新颖性声明;转述作者的主张与理由,独立的新颖性判断留给第 6 题
3 核心思想 客观转述 摘要、引言贡献段、方法总览、图 1/框架图
4 方法与实验设计 客观转述 方法章节、实验设置、数据集、基线、指标、实现细节、消融设计
5 实验结果与数据分析 客观转述 结果章节、主表、主图、消融表、误差/显著性分析、附录
6 创新点与贡献 判断 引言贡献声明、方法与相关工作的差异、结果支撑
7 局限性与不足 判断 作者自述局限 + 自行识别的假设、数据、评估、可复现性缺口
8 相关工作与前人研究 客观转述 相关工作章节、引言引文、参考文献
9 结论是否合理可靠 判断 结论章节 + 第 4、5 题的证据链、威胁效度段落
10 未来方向与拓展价值 混合 结论/讨论中的 future work 为客观转述;拓展价值另起 【判断】 段

第 2、10 题的归类属于原始规格未明确之处的默认处理:第 2 题以"转述作者对新颖性的论证"为准,第 10 题拆成客观转述 + 明确标注的判断。用户另有要求时按用户要求覆盖。

逐条判定标准、常见误判与写法示例,作答前读取 references/ten-questions.md。

第 3 步:证据标注与措辞规范

  1. 每题末尾单独一行写 依据:,列出可回溯的锚点,格式如 依据:§3.2、图 2、表 4、p.7、附录 A.1。论文无编号时用章节名或页码;没有页码时用章节名 + 引文原话片段。
  2. 三种缺失状态严格区分,用原词,不换说法:
    - 论文确实没有相关内容 → 论文中未提及
    - 材料里看到但读不准、或证据互相矛盾 → 不确定,并一句话说明原因(如"表 3 与正文描述不一致")
    - 只有摘要无法核实 → 论文中未提及(当前仅提供摘要,无法核实全文)
  3. 数字、指标、样本量、显著性、提升百分比必须与原文一致,禁止四舍五入后当作原文数据、禁止估算、禁止把图里目测值写成精确值。
  4. 区分事实与判断:客观题不得出现"我认为""值得注意的是""显然";判断题不得伪装成论文作者的结论。
  5. 严禁把论文之外的领域常识写成"论文提出/论文证明"。确需引入外部信息时,单独标注"论文外信息",并说明仅为推断依据。
  6. 全文用简体中文;专有名词、方法名、指标名保留原文写法,首次出现可附中文译名。

第 4 步:自检

输出前逐项核对:十题齐全且编号顺序正确;客观/判断分栏无误;每题都有 依据:;所有数字都能在原文找到;没有把摘要/推测当全文;论文中未提及 与 不确定 使用恰当;第 6、7、9 题确实给出了带理由的判断而非复述;对不足之处的批评有具体所指(哪个假设、哪个数据集、哪个评估缺口);没有输出论文之外的虚构内容。完整清单见 references/output-template.md。

第 5 步:输出

  • 头部给出论文元信息与材料范围,再按 1–10 编号逐条作答,格式按 references/output-template.md。
  • 篇幅与信息密度匹配:每题约 100–300 字;第 4、5 题数据密集时可更长;不重复、不注水、不写套话。
  • 默认在对话内直接输出。仅当用户明确要文件时才写成 Markdown 文件,不主动创建文件。

硬约束

  1. 不编造章节号、图表号、页码、数据、实验、作者观点或参考文献。
  2. 不把"论文未提及"改写成含糊的推测,也不因题目需要答案而硬凑一条。
  3. 不跳过第 6、7、9 题的判断,且判断必须可被证据支持或明确标为推断。
  4. 不把评价混进客观转述题,不把客观转述伪装成自己的判断。
  5. 不以摘要、新闻稿、第三方解读替代论文全文;引用第三方内容时标明来源。
  6. 不擅自扩大任务范围(不额外做文献检索、不改写论文、不代写投稿信),除非用户要求。
  7. 材料不足时先交付可见范围内的结果并说明限制,不先发问、不中途停下。

资源

  • references/ten-questions.md — 十问逐条的判定标准、应查证据、常见陷阱与正误写法。作答前必读。
  • references/output-template.md — 输出模板、元信息字段、自检清单。组织答案时读取。
  • scripts/evidence_index.py — 可选辅助。输入带页码标记的论文纯文本,输出章节/图表/公式与关键词定位索引,供 依据: 引用。python scripts/evidence_index.py <paper.txt> --out index.md;无页码标记时自动回退到行号定位。仅用标准库。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
科研论文精读输出总结怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_7b10b4fb/paper-ten-questions。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

科研论文精读输出总结支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

科研论文精读输出总结权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

科研论文精读输出总结收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

科研论文精读输出总结用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 2026-11-06。