论文讲解助手
将学术论文PDF转化为结构化、可视化的精讲文档。 触发场景: (1) 用户提供PDF论文文件并要求讲解/分析 (2) 用户询问"帮我讲解这篇论文"、"分析这个PDF" (3) 用户需要提取论文的核心方法、实验结果 (4) 用户希望生成论文的可视化HTML摘要 支持…
Skill by laborany
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Works with Claude Code, Claude apps, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, VS Code, OpenCode, Goose, Windsurf. Read the repository before you give any tool access to your data.
npx agentmarket install skill/laborany-de6541
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About
Use cases: documents, frontend, ml, research
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What this skill can do and what it asks for, from its SKILL.md. Checked Oct 25, 2026.
- Tools
- No tools found
- Secrets
- None asked for
- Install scripts
- None found
- Runs as
- Python package
Network hosts it talks to 1
codeload.github.com· found in install command
Files it touches
~/.claude/skills/paper-explainer
What's inside
- Skill name
论文讲解助手- Description
- 将学术论文PDF转化为结构化、可视化的精讲文档。 触发场景: (1) 用户提供PDF论文文件并要求讲解/分析 (2) 用户询问"帮我讲解这篇论文"、"分析这个PDF" (3) 用户需要提取论文的核心方法、实验结果 (4) 用户希望生成论文的可视化HTML摘要 支持: AI/ML、CV、NLP、系统、理论等计算机科学领域论文
- License
- MIT
- Instructions
- 155 lines in SKILL.md · view on GitHub
Before installing
- Ships executable scripts
Agent Skills spec issues
- name: only lowercase letters, digits and single hyphens allowed
- name: "论文讲解助手" does not match folder "paper-explainer"
Files (4)
- SKILL.md
- analysis_guide.md · references/
- generate_html.py · scripts/
- parse_pdf.py · scripts/
SKILL.md (first lines)
# 论文讲解助手
将复杂学术论文转化为结构化、易理解的知识文档。
## 工作流程
```
PDF输入 → 解析提取 → 深度分析 → HTML输出
```
### Step 1: PDF解析
运行 `scripts/parse_pdf.py` 提取原始内容:
```bash
python scripts/parse_pdf.py <论文.pdf> -o parsed.json --image-dir ./images
```
输出结构:
```json
{
"pages": [{"page_num": 1, "text": "...", "tables": [...]}],
"images": [{"page_num": 1, "image_index": 1, "path": "..."}]
}
```
### Step 2: 内容分析
阅读解析结果,提取以下信息:
| 字段 | 来源 | 说明 |
|------|------|------|
| title | 首页顶部 | 论文标题 |
| authors | 标题下方 | 作者列表 |
| affiliations | 脚注/作者下 | 机构信息 |
| motivation | Abstract + Intro | 研究动机与问题 |
| method | Method章节 | 核心方法详解 |
| experiments | Experiments章节 | 实验设置与结果 |
**分析要点** (详见 [references/analysis_guide.md](references/analysis_guide.md)):
- 动机: 回答What/Why/Gap三问
- 方法: 分层讲解(直觉→架构→细节→数学)
- 公式: 提供符号表+直觉解释
- 实验: 批判性分析基线公平性
### Step 2.5: 图片智能分类与嵌入
对提取的图片进行分类,识别其用途:
| 类型 | 特征 | 嵌入位置 |
|------|------|----------|
| 框架图 | 展示整体架构/流程,通常较大,含模块和箭头 | method 开头 |
| 模块细节图 | 展示单个组件内部结构 | method 对应段落 |
| 实验曲线 | 折线图/柱状图,含坐标轴和图例 | experiments 对应分析处 |
| 可视化结果 | 热力图/注意力图/生成样本 | experiments 定性分析处 |
| 示意图 | 概念解释/对比图 | motivation 或 method |
| 其他 | Logo/装饰/无关图片 | 仅放附录或忽略 |
**分类方法**:
1. 查看图片尺寸: 框架图通常宽度 > 高度,且尺寸较大
2. 查看所在页码: 第1-2页多为示意图,Method章节多为架构图
3. 结合论文正文中的 "Figure X" 引用,匹配图片与描述
4. 分析图片内容: 含箭头/模块框的是架构图,含坐标轴的是实验图
**嵌入策略**:
- 框架图: 在 method 开头用 `<figure>` 标签嵌入,配详细说明
- 实验图: 在 experiments 对应结论处嵌入,解释图中趋势
- 其他关键图: 根据论文引用位置,嵌入对应段落
### Step 3: 生成HTML
构造分析结果JSON:
```json
{
"title": "论文标题",
"authors": "作者1, 作者2",
"affiliations": "机构1; 机构2",
"motivation": "<p>HTML格式的动机分析</p>",
"method": "<p>HTML格式的方法讲解,支持$LaTeX$公式</p>",
"experiments": "<p>HTML格式的实验分析</p>",
"images": [...],
"embedded_images": {
"motivation": [{"index": 0, "caption": "图1说明", "position": "after_intro"}],
"method": [{"index": 1, "caption": "框架图说明", "position": "start"}],
"experiments": [{"index": 2, "caption": "实验结果图", "position": "inline"}]
}
}
```
**embedded_images 字段说明**:
- `index`: 对应 images 数组中的索引
- `caption`: 图片说明文字
- `position`: 嵌入位置 (start/inline/end)
运行生成脚本:
```bash
python scripts/generate_html.py analysis.json -o 论文讲解.html
```
## 输出规范
### LaTeX公式
- 行内公式: `$E=mc^2$`
- 独立公式: `$$\sum_{i=1}^n x_i$$`
### 内容格式
```html
<h3>子标题</h3>
<p>段落文本,支持<code>代码</code>和<strong>强调</strong></p>
<ul><li>列表项</li></ul>
```
### 图片处理
**智能嵌入** (推荐):From laborany/laborany, MIT.
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- 86
- Forks
- 9
- Open issues
- 2
- Last commit (this folder)
- Jan 31, 2026 (9 months ago)
- Last release
- May 16, 2026 (5 months ago)
From GitHub (fetched Oct 24, 2026).
Details
- License
- MIT
- Repository
- github.com/laborany/laborany
- Website
- laborany.github.io
- First seen
- Oct 24, 2026
- Last checked
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- Source
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Cite this page
论文讲解助手 skill. Agent Mart. https://agentmart.dev/skills/laborany-de6541 (last updated 2026-10-24)