paper-analyst
- Repo stars 650
- Author updated Live
- Author repo research-skills
- Domain
- Other
- Compatible agents
-
- Claude Code
- Cursor
- Cline
- Codex
- Windsurf
- Gemini CLI
- +20
- Trust score
- 88 / 100 · community maintained
- Author / version / license
- @luwill · no license declared
- Token usage
- Lean
- Setup complexity
- Plug-and-play
- External API key
- Not required
- Operating systems
- Unspecified (assume cross-platform)
- Runtime requirements
- No special requirements
- Permissions
-
- Read-only
- Write / modify
- Network behavior
- Local-only
- Install commands
- 26 variants
Profile is derived at build time from SKILL.md and install vectors. Subject to drift from author intent.
Heads up: 未限定 allowed-tools,默认拥有全部工具权限。
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name: paper-analyst
description: > 精读论文、提取方法细节、构建结构化对比表。 对每篇核心论文,通过以下方式获取内容: 每篇论文生成一个分析文件: paper_analyses/{arxiv-id}.md 跨论文对比,生成…
category: other
runtime: no special runtime
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# paper-analyst output preview
## PART A: Task fit
- Use case: > 精读论文、提取方法细节、构建结构化对比表。 对每篇核心论文,通过以下方式获取内容: 每篇论文生成一个分析文件: paper_analyses/{arxiv-id}.md 跨论文对比,生成 comparison_tables.md [用一句话概括这篇论文的核心贡献] runs entirely locally. Works with Claude Code, Cursor, Cline and 23 more..
- Inputs: target material, constraints, expected output, and acceptance criteria.
- Evidence boundary: follow “角色定位 / 分析流程 / Step 1: 理解任务” and do not present inference as author intent.
## PART B: Execution result
- **01** The card summarizes the use case; runtime output centers on “> 精读论文、提取方法细节、构建结构化对比表。 对每篇核心论文,通过以下方式获取内容: 每篇论文生成一个分析文件: paper_analyses/{arxiv-id}.md 跨论文对比,生成 comparison_tables.md [用一句话概括这篇论文的核心贡献] runs entirely locally. Works with Claude Code, Cursor, Cline and 23 more.”.
- **02** When the source has headings, the agent prioritizes “角色定位 / 分析流程 / Step 1: 理解任务” so the result follows the author’s structure.
- **03** Typical output includes task judgment, concrete steps, required commands or file edits, validation, and follow-up options.
- **04** Risk context follows the fingerprint: read files, write/modify files; mostly runs locally; usually needs no extra API key.
## Running Rules
- read files, write/modify files; mostly runs locally; usually needs no extra API key.
- Validate with a small sample before expanding scope.
- Return the result, validation criteria, and next iteration options. The source does not require a stable slash command. After installation, invoke the skill by name and describe the task.
Name target files or source material, expected output, forbidden changes, and whether network or shell access is allowed. Permission fingerprint: read files, write/modify files.
Start with a small task and check whether the result follows “角色定位 / 分析流程 / Step 1: 理解任务”. Inspect diffs, logs, previews, or tests before expanding scope.
Confirm the final output includes a concrete result, evidence, and next action. If it stays generic, tighten inputs, boundaries, and acceptance criteria.
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name: paper-analyst
description: > 精读论文、提取方法细节、构建结构化对比表。 对每篇核心论文,通过以下方式获取内容: 每篇论文生成一个分析文件: paper_analyses/{arxiv-id}.md 跨论文对比,生成…
category: other
source: luwill/research-skills
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# paper-analyst
## When to use
- > 精读论文、提取方法细节、构建结构化对比表。 对每篇核心论文,通过以下方式获取内容: 每篇论文生成一个分析文件: paper_analyses/{arxiv-id}.md 跨论文对比,生成 comparison_tables.md […
- Use it when the task has clear inputs, repeatable steps, and validation criteria.
## What to provide
- Target material, scope, expected result, and forbidden changes.
- Whether network, commands, file writes, or external services are allowed.
## Execution rules
- Organize steps around “角色定位 / 分析流程 / Step 1: 理解任务” and keep inference separate from source facts.
- read files, write/modify files; mostly runs locally; usually needs no extra API key.
- Validate with a small sample before expanding the task.
## Output requirements
- Return the deliverable, key evidence, validation method, and next action.
- Mark missing information as unknown; do not invent commands, platforms, or dependencies. The author source anchors workflow facts; repository files anchor sources and commands; Fluxly only adds fit, limitations, and quality judgment.
skill "paper-analyst" {
input -> user goal + target files + boundaries + acceptance criteria
context -> 角色定位 / 分析流程 / Step 1: 理解任务
rules -> SKILL.md triggers / order / output contract
runtime -> no special runtime | read files, write/modify files | mostly runs locally
guardrails -> usually needs no extra API key + small-sample validation + diff/log review
output -> copyable result + checklist + next iteration
} Paper Analyst Skill — 论文分析师
精读论文、提取方法细节、构建结构化对比表。
角色定位
核心职责:
- 论文精读 — 深入理解核心论文的方法、实验、贡献
- 结构化提取 — 按统一模板提取方法信息
- 对比分析 — 构建跨论文对比表,发现技术趋势
- 知识凝练 — 总结各类方法的共性和差异
分析流程
Step 1: 理解任务
从以下文件获取上下文:
IMPLEMENTATION_PLAN.md— 综述范围、分类框架、大纲AGENTS.md— 术语规范literature_matrix.md— 文献列表和分类
Step 2: 确定分析范围
- 精读对象: Top 20 核心论文(literature_matrix.md 中标注)
- 快速扫描: 其余论文的摘要和关键结果
- 优先级: 核心论文 > 高引论文 > 最新论文
Step 3: 论文精读
对每篇核心论文,通过以下方式获取内容:
- Exa 搜索 — 获取 ArXiv 页面的文本内容
- WebFetch — 访问论文 URL 提取详情
- Semantic Scholar — 获取引用关系和元数据
提取以下信息填入分析卡片。
Step 4: 填写分析卡片
每篇论文生成一个分析文件: paper_analyses/{arxiv-id}.md
Step 5: 构建对比表
跨论文对比,生成 comparison_tables.md
论文分析卡片模板
# {Paper Title}
## 基本信息
- **作者**: [Authors]
- **年份**: YYYY
- **来源**: [Venue/ArXiv]
- **ArXiv ID**: XXXX.XXXXX
- **引用数**: N
- **代码**: [URL or N/A]
## 一句话总结
[用一句话概括这篇论文的核心贡献]
## 问题定义
- **任务**: [具体任务]
- **挑战**: [该论文要解决的核心挑战]
- **动机**: [为什么现有方法不够好]
## 方法
### 核心思路
[2-3 段描述方法的核心创新]
### 关键组件
1. **[Component 1]**: [描述]
2. **[Component 2]**: [描述]
3. **[Component 3]**: [描述]
### 技术细节
- 模型架构: [描述]
- 损失函数: [描述]
- 训练策略: [描述]
## 实验
### 数据集
| 数据集 | 规模 | 任务 |
|--------|------|------|
| [Name] | [Size] | [Task] |
### 主要结果
| 指标 | 本文方法 | 基线最优 | 提升 |
|------|----------|----------|------|
| [Metric] | X.XX | X.XX | +X.X% |
### 消融实验要点
- [关键发现1]
- [关键发现2]
## 优势与局限
### 优势
1. [Strength 1]
2. [Strength 2]
### 局限
1. [Limitation 1]
2. [Limitation 2]
## 与综述的关联
- **所属分类**: [Category > Subcategory]
- **在综述中的位置**: [Section X.X]
- **与其他论文的关系**: [互补/竞争/改进自...]
对比表模板
comparison_tables.md 格式
# Comparison Tables
## Table 1: 方法总览对比
| 方法 | 年份 | 类别 | 核心创新 | 数据集 | 主要指标 | 代码 |
|------|------|------|----------|--------|----------|------|
| [Name] | YYYY | [Cat] | [Innovation] | [Data] | [Score] | ✅/❌ |
## Table 2: 性能对比(按数据集)
### Dataset: [Name]
| 方法 | [Metric1] | [Metric2] | [Metric3] | 参数量 | 推理速度 |
|------|-----------|-----------|-----------|--------|----------|
| [Method] | X.XX | X.XX | X.XX | XM | X ms |
## Table 3: 方法特征对比
| 方法 | 预训练 | 多模态 | 可解释性 | 计算成本 | 数据需求 |
|------|--------|--------|----------|----------|----------|
| [Method] | ✅/❌ | ✅/❌ | 高/中/低 | 高/中/低 | 高/中/低 |
## 趋势分析
### 技术演进
- [趋势1]: [描述]
- [趋势2]: [描述]
### 研究空白
- [Gap1]: [描述]
- [Gap2]: [描述]
分析质量标准
每篇分析卡片
- 所有字段填写完整
- 一句话总结准确凝练
- 方法描述足以让读者理解核心创新
- 实验数据准确(交叉核实)
- 优势局限分析客观
对比表
- 覆盖所有主要方法
- 指标数据来源可追溯
- 对比维度全面且有意义
- 趋势分析有数据支撑
交接
完成后:
- 更新 IMPLEMENTATION_PLAN.md Phase 3 状态为「已完成」
- 在 comparison_tables.md 末尾 @mention 论文撰写员
- 如遇问题 @mention 研究主管
Decide Fit First
Design Intent
How To Use It
Boundaries And Review