Literature 技能审查
- 作者仓库星标 147
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Literature Reader — 文献阅读与概要生成
指令
Step 1: 获取 PDF 内容
首选方式: 使用 Cursor 内置 Read 工具直接读取 PDF 文件。
Read tool → path: "/path/to/paper.pdf"
Read 工具会自动将 PDF 转换为文本。如果 PDF 过大被截断,分段读取:
Read tool → path: "/path/to/paper.pdf", offset: 1, limit: 200
Read tool → path: "/path/to/paper.pdf", offset: 201, limit: 200
备选方式: 若 Read 工具无法读取 PDF(返回空内容、乱码、严重截断),或遇到扫描件、复杂排版等情况,请查阅 PDF 文本提取指南 使用备选提取脚本。
快速使用:
pip3 install pdfplumber # 首次使用需安装
python3 ~/.cursor/skills/literature-reader/scripts/extract_pdf.py "/path/to/paper.pdf" --output /tmp/paper_text.txt
预期输出:终端显示 Extracted text saved to: /tmp/paper_text.txt,随后用 Read 工具读取该文件。完整参数说明、判断标准和故障排查见 references/pdf-extract.md。
Step 2: 内容分析
按以下维度逐一分析提取到的文本:
- 元信息提取 — 标题、作者、机构、发表年份、期刊/会议
- 研究问题识别 — 论文试图回答什么问题,解决什么痛点
- 方法论梳理 — 使用了什么研究方法、技术路线、实验设计
- 核心贡献归纳 — 论文的主要创新点和学术贡献(通常在 Introduction 末尾或 Abstract 中明确列出)
- 实验与结果 — 关键实验设置、数据集、指标、定量结果
- 局限性与未来方向 — 作者承认的不足、提出的后续工作
Step 3: 生成文献概要
使用模板生成结构化输出。模板见 summary-template.md。
输出格式为 Markdown 文件,文件名建议:[第一作者姓氏]_[年份]_[关键词缩写].md
Step 4: 质量检查
生成概要后进行自查:
- 元信息(标题、作者、年份)是否准确
- 研究问题是否清晰表述
- 方法描述是否抓住了核心技术路线而非细枝末节
- 核心贡献是否与论文 Abstract/Introduction 一致
- 关键数据和结论是否有具体数值支撑
- 个人评价是否客观且有理有据
特殊场景处理
批量文献阅读
当用户提供多篇论文时:
- 逐篇按上述流程处理
- 在最后额外输出一份 横向对比表,包含:标题、年份、方法、数据集、核心指标、主要贡献
- 简要说明各论文之间的关系(互补/竞争/递进)
横向对比表模板见 summary-template.md 底部。
特定章节深读
当用户只关心论文某一部分(如方法论、实验结果)时:
- 仅展开该部分的详细分析
- 其余部分保持一句话概述
- 对关键公式、算法伪代码进行解读
中文论文
中文论文使用中文输出概要。对中文论文中引用的英文术语,保留原文并在括号内标注,如:注意力机制(Attention Mechanism)。
输出规范
- 文献概要长度:1000–2000 字(视论文复杂度调整)
- 语言:与论文语言一致,或遵从用户指定语言
- 格式:Markdown,使用清晰的层级标题
- 关键术语首次出现时标注英文原文
- 数据和结论必须标注出处章节(如 "见 Table 3" "Section 4.2")
示例
示例 1:单篇论文精读
用户说:「帮我读一下这篇论文 /Users/me/papers/attention.pdf」 操作:
- 使用 Read 工具读取 PDF 内容
- 按 Step 2 维度逐一分析
- 按模板生成完整文献概要 结果:输出结构化的 Markdown 概要文件
示例 2:批量对比
用户说:「对比一下这三篇论文 /papers/a.pdf /papers/b.pdf /papers/c.pdf」 操作:
- 逐篇读取并生成概要
- 输出横向对比表
- 分析论文间的互补/递进/竞争关系 结果:三份独立概要 + 一份横向对比分析
示例 3:章节深读
用户说:「这篇论文的方法部分具体是怎么做的?」 操作:
- 读取 PDF 并定位方法论章节
- 详细解读技术路线、关键公式和算法
- 其余章节一句话概述 结果:聚焦方法论的深度分析
故障排查
Read 工具读取 PDF 为空或乱码
原因:PDF 为扫描件(图片格式)或使用了特殊编码 解决方案:改用备选提取脚本,详见 PDF 文本提取指南
PDF 内容被截断
原因:PDF 页数过多,单次读取超出限制 解决方案:
- 使用 Read 工具分段读取,每次 200 行,直到覆盖全部内容
- 或使用备选提取脚本的
--pages参数按范围提取,详见 references/pdf-extract.md
pdfplumber 安装失败或脚本报错
详见 PDF 文本提取指南 - 故障排查 中的完整排查步骤
- 流狐分类
- 数据
- 作者声明 Agent
- 未找到明确声明;不据此推断已兼容或已测试
- 静态检查
- 88 / 100 · 启发式扫描,不代表运行安全
- 作者 / 版本 / 许可
- @wpsnote · 未声明 license
- 流狐 Token 估算
- 低消耗
- 流狐接入估算
- 即装即用
- 是否需要外部 API Key
- 未发现要求
- 检测到的系统要求
- 未声明
- 底层运行要求
- 未声明
- 检测到的文件与系统行为
-
- 只读
- 检测到的网络行为
- 仅限本地
- 安装命令数
- 无(仅作为资料)
档案由构建时根据 SKILL.md 与安装命令自动衍生,可能与作者实际意图存在差异。
需要注意: 未限定 allowed-tools,默认拥有全部工具权限。
作者没有在当前 SKILL.md 中定义固定输出样例。 首选方式: 使用 Cursor 内置 Read 工具直接读取 PDF 文件。 Read 工具会自动将 PDF 转换为文本。如果 PDF 过大被截断,分段读取: 备选方式: 若 Read 工具无法读取 PDF(返回空内容、乱码、严重截断),或遇到扫描件、复杂排版等情况,请查阅 PDF 文本提取指南 使用备选提取脚本。
按以下维度逐一分析提取到的文本: 元信息提取 — 标题、作者、机构、发表年份、期刊/会议 研究问题识别 — 论文试图回答什么问题,解决什么痛点
使用模板生成结构化输出。模板见 summary-template.md。 输出格式为 Markdown 文件,文件名建议:[第一作者姓氏][年份][关键词缩写].md
生成概要后进行自查: [ ] 元信息(标题、作者、年份)是否准确 [ ] 研究问题是否清晰表述
# Literature Reader — 文献阅读与概要生成
## 指令
### Step 1: 获取 PDF 内容
**首选方式:** 使用 Cursor 内置 Read 工具直接读取 PDF 文件。
```
Read tool → path: "/path/to/paper.pdf"
```
Read 工具会自动将 PDF 转换为文本。如果 PDF 过大被截断,分段读取:
```
Read tool → path: "/path/to/paper.pdf", offset: 1, limit: 200
Read tool → path: "/path/to/paper.pdf", offset: 201, limit: 200
```
**备选方式:** 若 Read 工具无法读取 PDF(返回空内容、乱码、严重截断),或遇到扫描件、复杂排版等情况,请查阅 [PDF 文本提取指南](references/pdf-extract.md) 使用备选提取脚本。
快速使用:
```bash
pip3 install pdfplumber # 首次使用需安装
python3 ~/.cursor/skills/literature-reader/scripts/extract_pdf.py "/path/to/paper.pdf" --output /tmp/paper_text.txt
```
预期输出:终端显示 `Extracted text saved to: /tmp/paper_text.txt`,随后用 Read 工具读取该文件。完整参数说明、判断标准和故障排查见 [references/pdf-extract.md](references/pdf-extract.md)。
### Step 2: 内容分析
按以下维度逐一分析提取到的文本:
1. **元信息提取** — 标题、作者、机构、发表年份、期刊/会议
2. **研究问题识别** — 论文试图回答什么问题,解决什么痛点
3. **方法论梳理** — 使用了什么研究方法、技术路线、实验设计
4. **核心贡献归纳** — 论文的主要创新点和学术贡献(通常在 Introduction 末尾或 Abstract 中明确列出)
5. **实验与结果** — 关键实验设置、数据集、指标、定量结果
6. **局限性与未来方向** — 作者承认的不足、提出的后续工作
### Step 3: 生成文献概要
使用模板生成结构化输出。模板见 [summary-template.md](references/summary-template.md)。
输出格式为 Markdown 文件,文件名建议:`[第一作者姓氏]_[年份]_[关键词缩写].md`
### Step 4: 质量检查
生成概要后进行自查:
- [ ] 元信息(标题、作者、年份)是否准确
- [ ] 研究问题是否清晰表述
- [ ] 方法描述是否抓住了核心技术路线而非细枝末节
- [ ] 核心贡献是否与论文 Abstract/Introduction 一致
- [ ] 关键数据和结论是否有具体数值支撑
- [ ] 个人评价是否客观且有理有据
## 特殊场景处理
### 批量文献阅读
当用户提供多篇论文时:
1. 逐篇按上述流程处理
2. 在最后额外输出一份 **横向对比表**,包含:标题、年份、方法、数据集、核心指标、主要贡献
3. 简要说明各论文之间的关系(互补/竞争/递进)
横向对比表模板见 [summary-template.md](references/summary-template.md) 底部。
### 特定章节深读
当用户只关心论文某一部分(如方法论、实验结果)时:
1. 仅展开该部分的详细分析
2. 其余部分保持一句话概述
3. 对关键公式、算法伪代码进行解读
### 中文论文
中文论文使用中文输出概要。对中文论文中引用的英文术语,保留原文并在括号内标注,如:注意力机制(Attention Mechanism)。
## 输出规范
- 文献概要长度:1000–2000 字(视论文复杂度调整)
- 语言:与论文语言一致,或遵从用户指定语言
… 作者原文负责流程事实;流狐只索引当前章节、要点、文件与命令。
章节 -> 指令 → Step 1: 获取 PDF 内容 → Step 2: 内容分析 → Step 3: 生成文献概要 → Step 4: 质量检查 → 特殊场景处理
要点 -> 首选方式 · 备选方式 · 元信息提取 · 研究问题识别 · 方法论梳理 · 核心贡献归纳 · 实验与结果 · 局限性与未来方向
文件/命令 -> Extracted text saved to: /tmp/papertext.txt · [第一作者姓氏][年份][关键词缩写].md · --pages · path/to/paper.pdf · references/pdf-extract.md · .cursor/skills/literature-reader/scripts/extractpdf.py · tmp/papertext.txt · summary-template.md
内容 SHA-256 -> fe9a64cee6c2
方法与流程
适用与边界
原文中的明确线索
Extracted text saved to: /tmp/papertext.txt、[第一作者姓氏][年份][关键词缩写].md、--pages、path/to/paper.pdf、references/pdf-extract.md、.cursor/skills/literature-reader/scripts/extractpdf.py、tmp/papertext.txt、summary-template.md