一个面向论文精读、审稿式分析与公式理解增强的可执行 Codex Skill

输出 自包含、固定章节、严格 reviewer-level、公式友好 的高质量论文阅读报告

功能版本记录

日期	功能版本	对应分支
2026-04-16	输出目录命名改为 {arxiv_id}_{title}	release_v1.1
2026-03-23	初始版本	release_v1

Paper Reading 是一个面向单篇 AI 论文的可执行 Codex skill。它会先运行内置脚本完成 arXiv 版本解析、网页与 PDF 抓取、参考文献与图片预处理，再基于这些材料生成一份 reviewer-level 的自包含 Markdown 阅读报告。

这个目录里有两类文档：

• SKILL.md：给模型执行时读取的规则与工作流。
• README.md：给人看的发布说明，帮助你快速理解、安装和使用这个 skill。

适用场景

• 单篇 arXiv 论文或 PDF 的系统性精读
• 需要 reviewer-level 的理论、方法、实验和相关工作分析
• 希望输出固定结构、可继续编辑的 Markdown 报告
• 需要把关键图片、结果表、消融表和公式解释直接落到正文

不适用场景

• 纯摘要改写
• 多论文综述或 survey 式横向整理
• 没有原文依据的自由发挥
• 只想要一个很短的口语化总结

核心特性

• 自动解析最新 arXiv 版本，并准备 raw/、images/、cache/ 等工作区
• 输出唯一主报告：{arxiv_id}_{title}/{arxiv_id}_阅读报告.md
• 要求关键图片、主结果表、消融表、相关论文表直接写入主报告
• 强化公式阅读：关键公式需要就地解释，并统一数学公式格式
• 支持补充 hjfy、papers.cool 和真实外部文献线索，但最终交付物仍是单一 Markdown 报告

目录结构

paper-reading-skill/
├── SKILL.md
├── README.md
├── requirements.txt
├── agents/
├── examples/
├── references/
├── scripts/
└── templates/

运行 pipeline 后，会在当前工作目录生成：

{arxiv_id}_{title}/
├── {arxiv_id}_阅读报告.md
├── metadata.json
├── raw/
├── images/
├── cache/
└── logs/

其中 {title} 来自 arXiv 标题，会清洗为文件夹安全文本并把空格转为 _。

依赖与安装

建议先在支持 bash 和 python3 的环境中安装依赖：

bash scripts/bootstrap.sh

它会创建 skill 自己的虚拟环境并安装 requirements.txt 中的依赖。

如果你是把它作为 Codex skill 发布或分发，保留当前目录名 paper-reading-skill/ 即可；公开调用名统一使用 $paper-reading。

最小使用方式

在触发 skill 的 prompt 中明确指定论文输入，例如：

使用 $paper-reading 阅读这篇论文：https://arxiv.org/abs/2510.12796

若你需要手动预跑流水线，可在 skill 根目录执行：

bash scripts/run_pipeline.sh "https://arxiv.org/abs/2510.12796"

也可以直接传 arXiv ID：

bash scripts/run_pipeline.sh "2510.12796"

输出结果

最终交付物只有一个主文件：

{arxiv_id}_{title}/{arxiv_id}_阅读报告.md

其余目录的作用如下：

• raw/：保存原始 PDF、网页和辅助抓取结果
• images/：保存抽取或裁剪后的插图素材
• cache/：保存中间结构化结果，便于补全报告
• logs/：保存运行日志与校验信息

关键约束

• 必须先跑脚本，再在生成的主报告上继续补全，不要新建平行报告
• 图片、表格和公式解释都应就地插入，不要集中堆到单独章节
• 主结果表、关键消融表、相关论文表不能只留在缓存或附录
• 数学公式统一使用 $...$ 和独立的 $$ ... $$ 公式块
• 公式编号写在正文里，不在公式块内使用 \tag{}
• 优先使用原始 PDF 和 arXiv 源码包中的 figure，不使用论文网页截图作为最终插图

常见工作流

1. 用 $paper-reading 指定目标论文。
2. 让 skill 运行 scripts/run_pipeline.sh 完成预处理。
3. 在 {arxiv_id}_{title}/{arxiv_id}_阅读报告.md 中补全分析正文。
4. 交付前重新检查图片、表格、公式和外部文献是否都已落到主报告。

面向发布的说明

• SKILL.md 保留给模型的执行指令，不建议把它当 README 直接复用。
• agents/openai.yaml 保存 UI 侧展示名、短描述和默认 prompt。
• examples/ 提供最小示例提示词。
• references/ 提供写作模板和补充规则，供模型按需读取。