/paper-analyzer
将学术论文转化为深度HTML长文。6轮强制工作流、代码仓库搜索、公式渲染、Mermaid图表。 3种写作风格，输出可直接分享的精美HTML页面。
$ npx -y skills add zsyggg/paper-craft-skills --skill paper-analyzer --agent claude-codeHow it fires
How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.
- Fires itselfAuto-invocation. Claude auto-loads it when your prompt matches the work.Auto-invocation is when the right skill fires by itself at the right moment, driven by a FLOW.md router and a hook, instead of you invoking it by name. It is the difference between a skill being installed and a skill actually getting used.Read the full definition →
- You can call itInvoke it directly when you want it.
- Slash command
/paper-analyzer
Context preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
将学术论文转化为深度HTML长文。6轮强制工作流、代码仓库搜索、公式渲染、Mermaid图表。 3种写作风格，输出可直接分享的精美HTML页面。
SKILL.md
paper-analyzer.SKILL.mdname: paper-analyzer
description: |
将学术论文转化为深度HTML长文。6轮强制工作流、代码仓库搜索、公式渲染、Mermaid图表。
3种写作风格，输出可直接分享的精美HTML页面。
Paper Analyzer — 学术论文深度解析
⚠️ **这是生产级指令。你的唯一任务：产出一篇让读者觉得"比我读论文还清楚"的深度HTML长文。**
快速使用
/paper-analyzer https://arxiv.org/abs/2605.07363
/paper-analyzer /path/to/paper.pdf
/paper-analyzer 粘贴文本
---
强制工作流（每一步必须执行，不可跳过）
Round 1：获取论文全文 ⛔
| 输入 | 执行 | |------|------| | arxiv URL | **同时读** arxiv.org/abs/（摘要）和 arxiv.org/html/（全文HTML） | | PDF路径 | 用PDF读取工具读全文。分多次直到全部获取 | | 文本 | 全部使用 |
**自检**：有没有完整内容？没有 → 换方式继续。
Round 2：搜索开源代码 ⛔
1. 从论文中提取代码仓库链接（通常在页脚或 Introduction 末） 2. 没有则用论文标题+作者名搜索 GitHub 3. 克隆：`git clone --depth 1 <url> /tmp/paper_code` 4. 阅读 README → 核心源码文件 → 配置文件
**根据代码状态分支处理**：
| 状态 | 处理 | 文章体现 | |------|------|---------| | ✅ 已发布 | 读核心文件，找 ≥2 处论文方法↔源码对应 | 贴代码段（≤30行），标注 `文件路径:行号` | | ⏳ 待发布 | 检查 README/Release 标记 | 标注状态+仓库链接 | | ❌ 无代码 | 搜索替代实现/相关项目 | 注明"本文未提供公开代码" |
Round 3：深度分析 ⛔ 内部完成，不展示过程
1. 核心创新：论文做了什么别人没做的？（1-3个，每个一句话提炼） 2. 方法细节：输入→处理→输出→为什么更好（每个创新画清楚这条线） 3. 关键实验：哪个结果最有说服力？为什么？ 4. 论文弱点：作者自述 + 你的判断 5. 代码对应：每个 component 对应哪个文件/函数
Round 4：询问用户 ⛔
必须问风格选择，用户未回则默认 academic。
Round 5：写作输出HTML ⛔
按选定风格的要求写，输出完整HTML。模板见下文。
Round 6：自我审查 ⛔
逐项检查，不通过则修改直到通过。
---
三风格详细要求
---
storytelling（故事型）— 像一篇公众号爆文
**硬标准**：
- 字数 ≥ 3000
- 段落 ≥ 15
- 引用论文原文 ≥ 3 处
- 生动类比/比喻 ≥ 2 个
- 结尾金句 1 句
**结构要求（按顺序，缺一不可）**：
1. 钩子开头（2-3段）
— 反常识问题 / 引人共鸣的场景 / 让人"等等再说一遍？"的事实
— 不要直接讲技术。先让读者好奇。
2. "为什么会这样"（3-4段）
— 解释现有方法的逻辑和它的瓶颈
— 用简单例子说明
— 让读者感到"确实需要一种新方法"
3. 核心洞察（1-2段）
— 论文最关键的那一句话发现
— 用一句话说清楚 + 一个类比强化
4. 方法详解（5-8段，全文最重点）
— 分步骤展开：怎么做 → 为什么这样设计 → 和旧方法的关键区别
— 每个步骤配一个类比
— 引用论文原文（公式/算法描述）≥ 3 处
— 用对比表呈现新旧方法差异
5. 实验效果（3-4段）
— 最重要的实验结果 + 数据解读
— 不只是报数字，要解释"这意味着什么"
— 用表格呈现关键对比数据
6. 深层意义（2-3段）
— 这个工作对行业意味着什么
— 不止一个角度：技术意义、产业意义、方法学意义
7. 局限（1-2段）
— 作者自述的局限 + 你的判断
8. 收束（1段）
— 回到开头的场景/问题，形成闭环
— 读者带着"我懂了"的感觉离开
9. 金句
— 一句话，让人能记住并转述
**写法要求**：
- 多用"你"和读者对话（"你有没有想过""你猜怎么着"）
- 段落短，一段不超过 4 句话
- 技术词出现时要立刻给"人话解释"
- 数据要翻译成可感知的东西（"15 斤荔枝"而不只是"15 斤"）
---
academic（学术型）— 比论文更清晰的深度解析
**硬标准**：
- 字数 ≥ 4000（⚠️ 学术型必须长于故事型）
- 段落 ≥ 20
- 论文公式引用 ≥ 5 处（用 KaTeX 渲染）
- 论文图片/图表引用 ≥ 3 处（标注 Figure number）
- 实验数据表格 ≥ 2 张
- 代码段 ≥ 2 段（如有代码）
- 指出局限 ≥ 2 处
**结构要求**：
1. 论文元信息
标题 · 作者 · 链接 · 代码状态
2. 一句话总结（100字内）
3. 研究背景与动机（4-5段）
— 这个领域在解决什么问题
— 现有方法及其局限（按时间线或方法论分类）
— 本文的出发点
4. 预备知识（2-3段，如需要）
— 理解本文需要的核心概念
— 本文用到的基础方法简介
5. 方法详解（8-10段，全文最重点）
— 对每个创新点独立成节
— 每个创新点包含：①问题 ②怎么做（配公式）③为什么有效 ④与已有方法的差异
— 公式用 $$...$$ KaTeX 渲染
— 引论文原文 Figure/Table 编号
— 有代码则穿插源码分析
6. 实验分析（4-6段）
— 实验设置概述
— 主要结果（配表格 + 深入解读）
— 不同维度的对比分析
— 消融实验说明了什么
— 不是报数据，是解读数据背后的含义
7. 讨论（2-3段）
— 方法的适用边界
— 未解决的问题
— 对未来工作的启示
8. 局限分析（2-3段）
— 作者自述 ≥ 1 处
— 你的独立判断 ≥ 1 处
9. 结论（1-2段）
— 凝练贡献
— 展望
**写法要求**：
- 保持学术严谨但不死板——比论文好读
- 每个公式后要跟一句"人话"解释：这个公式在说什么
- 引用论文的 Fig/Table/Section 编号
- 表格数据要有解读，不只贴数据
- 数学符号首次出现要解释含义
---
concise（精炼型）— 最快掌握核心
⚠️ **精炼 ≠ 敷衍。精炼是信息密度极高、但该有的全有。**
**硬标准**：
- 字数 ≥ 1200（不能低于这个数）
- 必须有：核心摘要盒 + 表格 + 可视化图表 + 金句
- ⚠️ **必须包含至少 1 个 Mermaid 图表**（架构图或对比图）
**结构要求**：
1. 头图（Mermaid图表）—— 全文最核心架构/对比的一张图
类型可以是：flowchart（流程图）、graph（对比图）、或 timeline
2. 核心摘要盒
— 5 行以内
— 覆盖：做什么 / 怎么做 / 效果 / 适用场景
3. 关键创新（3-5 个，编号列出）
— 每个 2-4 句
— 一句话说创新点 → 一句话说怎么做的 → 一句话说为什么重要
4. 核心数据表
— 最多 5 行数据
— 突出和 baseline 的对比
5. 金句收尾
**Mermaid 图表示例**（⚠️ 节点文本避免中文特殊字符，用英文或简单ASCII。用 `<br/>` 换行）：
flowchart TB
subgraph DSA["DSA: 64 heads scan all L tokens"]
Q1[Query] --> H1[Head 1..64]
H1 --> TK1[Score: O(64L)]
end
subgraph MISA["MISA: route to h=8 heads"]
Q2[Query] --> RTR[Router: O(64M)]
RTR -->|top-8| H2[8 active heads]
H2 --> TK2[Score: O(8L)]
end
DSA -->|8x fewer heads| MISA---
HTML 输出模板
生成HTML时使用此模板，确保含 KaTeX 公式渲染 + Mermaid 图表支持：
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
<meta charset="UTF-8">
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<title>论文标题 — 深度解读</title>
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<!-- KaTeX -->
<link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/katex@0.16.9/dist/katex.min.css">
<script defer src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/katex@0.16.9/dist/Read more
name: paper-analyzer description: | 将学术论文转化为深度HTML长文。6轮强制工作流、代码仓库搜索、公式渲染、Mermaid图表。 3种写作风格，输出可直接分享的精美HTML页面。
Paper Analyzer — 学术论文深度解析
⚠️ **这是生产级指令。你的唯一任务：产出一篇让读者觉得"比我读论文还清楚"的深度HTML长文。**
快速使用
/paper-analyzer https://arxiv.org/abs/2605.07363 /paper-analyzer /path/to/paper.pdf /paper-analyzer 粘贴文本
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强制工作流（每一步必须执行，不可跳过）
Round 1：获取论文全文 ⛔
| 输入 | 执行 | |------|------| | arxiv URL | **同时读** arxiv.org/abs/（摘要）和 arxiv.org/html/（全文HTML） | | PDF路径 | 用PDF读取工具读全文。分多次直到全部获取 | | 文本 | 全部使用 |
**自检**：有没有完整内容？没有 → 换方式继续。
Round 2：搜索开源代码 ⛔
1. 从论文中提取代码仓库链接（通常在页脚或 Introduction 末） 2. 没有则用论文标题+作者名搜索 GitHub 3. 克隆：`git clone --depth 1 <url> /tmp/paper_code` 4. 阅读 README → 核心源码文件 → 配置文件
**根据代码状态分支处理**：
| 状态 | 处理 | 文章体现 | |------|------|---------| | ✅ 已发布 | 读核心文件，找 ≥2 处论文方法↔源码对应 | 贴代码段（≤30行），标注 `文件路径:行号` | | ⏳ 待发布 | 检查 README/Release 标记 | 标注状态+仓库链接 | | ❌ 无代码 | 搜索替代实现/相关项目 | 注明"本文未提供公开代码" |
Round 3：深度分析 ⛔ 内部完成，不展示过程
1. 核心创新：论文做了什么别人没做的？（1-3个，每个一句话提炼） 2. 方法细节：输入→处理→输出→为什么更好（每个创新画清楚这条线） 3. 关键实验：哪个结果最有说服力？为什么？ 4. 论文弱点：作者自述 + 你的判断 5. 代码对应：每个 component 对应哪个文件/函数
Round 4：询问用户 ⛔
必须问风格选择，用户未回则默认 academic。
Round 5：写作输出HTML ⛔
按选定风格的要求写，输出完整HTML。模板见下文。
Round 6：自我审查 ⛔
逐项检查，不通过则修改直到通过。
---
三风格详细要求
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storytelling（故事型）— 像一篇公众号爆文
**硬标准**：
- 字数 ≥ 3000
- 段落 ≥ 15
- 引用论文原文 ≥ 3 处
- 生动类比/比喻 ≥ 2 个
- 结尾金句 1 句
**结构要求（按顺序，缺一不可）**：
1. 钩子开头（2-3段） — 反常识问题 / 引人共鸣的场景 / 让人"等等再说一遍？"的事实 — 不要直接讲技术。先让读者好奇。 2. "为什么会这样"（3-4段） — 解释现有方法的逻辑和它的瓶颈 — 用简单例子说明 — 让读者感到"确实需要一种新方法" 3. 核心洞察（1-2段） — 论文最关键的那一句话发现 — 用一句话说清楚 + 一个类比强化 4. 方法详解（5-8段，全文最重点） — 分步骤展开：怎么做 → 为什么这样设计 → 和旧方法的关键区别 — 每个步骤配一个类比 — 引用论文原文（公式/算法描述）≥ 3 处 — 用对比表呈现新旧方法差异 5. 实验效果（3-4段） — 最重要的实验结果 + 数据解读 — 不只是报数字，要解释"这意味着什么" — 用表格呈现关键对比数据 6. 深层意义（2-3段） — 这个工作对行业意味着什么 — 不止一个角度：技术意义、产业意义、方法学意义 7. 局限（1-2段） — 作者自述的局限 + 你的判断 8. 收束（1段） — 回到开头的场景/问题，形成闭环 — 读者带着"我懂了"的感觉离开 9. 金句 — 一句话，让人能记住并转述
**写法要求**：
- 多用"你"和读者对话（"你有没有想过""你猜怎么着"）
- 段落短，一段不超过 4 句话
- 技术词出现时要立刻给"人话解释"
- 数据要翻译成可感知的东西（"15 斤荔枝"而不只是"15 斤"）
---
academic（学术型）— 比论文更清晰的深度解析
**硬标准**：
- 字数 ≥ 4000（⚠️ 学术型必须长于故事型）
- 段落 ≥ 20
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- 论文图片/图表引用 ≥ 3 处（标注 Figure number）
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- 代码段 ≥ 2 段（如有代码）
- 指出局限 ≥ 2 处
**结构要求**：
1. 论文元信息 标题 · 作者 · 链接 · 代码状态 2. 一句话总结（100字内） 3. 研究背景与动机（4-5段） — 这个领域在解决什么问题 — 现有方法及其局限（按时间线或方法论分类） — 本文的出发点 4. 预备知识（2-3段，如需要） — 理解本文需要的核心概念 — 本文用到的基础方法简介 5. 方法详解（8-10段，全文最重点） — 对每个创新点独立成节 — 每个创新点包含：①问题 ②怎么做（配公式）③为什么有效 ④与已有方法的差异 — 公式用 $$...$$ KaTeX 渲染 — 引论文原文 Figure/Table 编号 — 有代码则穿插源码分析 6. 实验分析（4-6段） — 实验设置概述 — 主要结果（配表格 + 深入解读） — 不同维度的对比分析 — 消融实验说明了什么 — 不是报数据，是解读数据背后的含义 7. 讨论（2-3段） — 方法的适用边界 — 未解决的问题 — 对未来工作的启示 8. 局限分析（2-3段） — 作者自述 ≥ 1 处 — 你的独立判断 ≥ 1 处 9. 结论（1-2段） — 凝练贡献 — 展望
**写法要求**：
- 保持学术严谨但不死板——比论文好读
- 每个公式后要跟一句"人话"解释：这个公式在说什么
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- 表格数据要有解读，不只贴数据
- 数学符号首次出现要解释含义
---
concise（精炼型）— 最快掌握核心
⚠️ **精炼 ≠ 敷衍。精炼是信息密度极高、但该有的全有。**
**硬标准**：
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- ⚠️ **必须包含至少 1 个 Mermaid 图表**（架构图或对比图）
**结构要求**：
1. 头图（Mermaid图表）—— 全文最核心架构/对比的一张图 类型可以是：flowchart（流程图）、graph（对比图）、或 timeline 2. 核心摘要盒 — 5 行以内 — 覆盖：做什么 / 怎么做 / 效果 / 适用场景 3. 关键创新（3-5 个，编号列出） — 每个 2-4 句 — 一句话说创新点 → 一句话说怎么做的 → 一句话说为什么重要 4. 核心数据表 — 最多 5 行数据 — 突出和 baseline 的对比 5. 金句收尾
**Mermaid 图表示例**（⚠️ 节点文本避免中文特殊字符，用英文或简单ASCII。用 `<br/>` 换行）：
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subgraph DSA["DSA: 64 heads scan all L tokens"]
Q1[Query] --> H1[Head 1..64]
H1 --> TK1[Score: O(64L)]
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subgraph MISA["MISA: route to h=8 heads"]
Q2[Query] --> RTR[Router: O(64M)]
RTR -->|top-8| H2[8 active heads]
H2 --> TK2[Score: O(8L)]
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DSA -->|8x fewer heads| MISA---
HTML 输出模板
生成HTML时使用此模板，确保含 KaTeX 公式渲染 + Mermaid 图表支持：
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
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<title>论文标题 — 深度解读</title>
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Other skills on paper-craft-skills.
- /paper-comic
论文方法图解——用视觉图解彻底讲清楚一篇论文到底做了什么、怎么做的。 自动分析论文核心方法，先推荐封面/概述图/机制细节图的生成方案，必须由用户确认范围、张数、语言、风格后再生成。 支持温暖笔记风和论文框架图风。
Open skill - /paper-deck
将论文、技术文章或知识内容制作成高真实感的 AIGC 幻灯片。先做叙事结构和逐页视觉导演，再调用生图模型生成每一页 16:9 slide image，最后合成为 PPTX/PDF。适合论文汇报、组会、公开课、技术分享、商业化研究展示；当用户提到“论文PPT”“AI生成PPT”“不像AI的PPT”“高质感幻灯片”“逐页生图PPT”时使用。
Open skill