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从学术论文生成结构化中文讲义（markdown），存放在 Obsidian vault 中，纯 Obsidian 原生导航（[[#Heading]]）。触发条件：用户提供论文（arXiv URL / PDF / 标题），要求生成讲义 / 写讲义 / 读论文写讲义 / 生成 handout。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
科研日常追踪技能（总结 + 规划）—— 扫描 Literature/ 与 Rydberg atom/，总结学习进展并规划当日学习任务，写入 Daily Notes/。
知识笔记/讲义文档质量审查与增强技能 —— 对 Rydberg atom/ 知识笔记或 Handout by AI/ 讲义文档进行系统性审查，补全 wiki-link、生成/修复 Python 图表、检查 YAML/LaTeX/Callout/命名等格式合规性，严格遵循 CLAUDE.md 规范。 Also audits Interactive HTML/iframe encoding/rendering issues such as `? pulse` and `?1`.
配置同步元技能 —— 同步 CLAUDE.md ↔ AGENTS.md 的规则一致性，以及 .claude/ ↔ .agents/ 目录的文件一致性。支持 dry-run 预览、冲突检测与解决。
Zotero 文献笔记处理技能 —— 从 Zotero 导入的论文笔记中提取批注、生成知识笔记、建立双向链接。
学习路径追踪与规划技能 —— 扫描 Rydberg atom/ 知识笔记的 comprehension 字段和 canonical dependency graph，增补/维护个性化学习路线图与进度可视化。
| name | literature-handout |
| description | 从学术论文生成结构化中文讲义（markdown），存放在 Obsidian vault 中，纯 Obsidian 原生导航（[[#Heading]]）。触发条件：用户提供论文（arXiv URL / PDF / 标题），要求生成讲义 / 写讲义 / 读论文写讲义 / 生成 handout。 |
从学术论文生成结构化中文讲义，中文学术风格，物理系视角。默认产物是纯 Obsidian markdown 文件（[[#Heading]] 导航，无 {#anchor-N}）。不主动问是否要 PDF，用户说了才生成。自动扫描用户的两个 Obsidian 知识库，引用已有知识、检测新知识点并提示补全。
以后生成论文讲义时，默认以 Handout by AI/start_up.md 的写法作为质量与结构标杆。该讲义对应的原始论文 PDF 位于：
C:\Personal Profile\Profile\ScienceResearch\Literature\2603 Quantum Computing 文献调研\2023-parallel gates.pdf
该路径是参考样例的论文来源；生成其他论文讲义时，应读取用户提供的新论文来源，但写作风格、解释深度、章节组织和图表规范参照
start_up.md。
[!tip] 写物理直觉、[!info] 写补充背景、[!warning] 写符号约定与常见误解。ast.parse 检查语法。[[#完整标题]]；不要在标题后添加 {#anchor-N}；不要把 wiki-link 包在反引号里。## 📐 核心公式摘要、## 💡 新知识点补全提醒、## 📝 更新记录。\vert 0\rangle，不要写 $|0\rangle$，避免 | 破坏 Markdown 表格。^YYMMDD / ^nuYYMMDD 标注学习进度，更新旧讲义时不得删除或改变其区间含义；新生成讲义默认不主动添加学习进度标记，除非用户要求。# 🚀 极速起步：论文主题中文讲义（短标题）
> **导言**
> 面向谁、已有前置知识、论文解决什么问题、本讲义会如何讲清楚。
---
## 🔬 第一部分：物理载体 / 问题设置
## ⚡ 第二部分：相干操控 / 基础机制
## 🧠 第三部分：核心物理机制 / 关键理论
## 🎨 第四部分：方法设计 / 门方案 / 协议
## 📊 第五部分：实验验证 / 数值结果 / benchmark
## 📐 核心公式摘要
## 💡 新知识点补全提醒
## 📝 更新记录
具体章节名必须根据论文内容调整，不要机械套模板；但应保持 start_up.md 那种“每一部分解决一个清晰物理问题”的节奏。
[[#章节标题]] 链接到对应 ## 标题，不在标题末尾加 {#anchor-N}（PDF 锚点）CZ 门（Controlled-Z Gate） 或 拉比振荡（Rabi Oscillation / Rabi Flopping）。后续可直接用中文或缩写，但首次必须附英文。plt.tight_layout()、无框图例 frameon=False）。目的：了解用户已经学过什么，避免重复基础讲解，并在讲义中引用 vault 笔记。
扫描内容：
C:\Personal Profile\Profile\ScienceResearch\Quantum Computing\Rydberg atom\ 下的所有知识点笔记C:\Personal Profile\Profile\MathPhysCore\Knowledge Point\ 下的所有笔记C:\Personal Profile\Profile\ScienceResearch\Quantum Computing\.agents\memory\user_profile.json — 获取用户学业阶段、已完成/进行中的课程输出：建立「已有知识索引」，包含：
原则：
根据用户提供的线索定位论文：
browser_navigate 打开 arXiv 摘要页https://arxiv.org/abs/<ID>mmx search 或 browser_navigate 到 arXiv 搜索pdf-read skill 提取文本内容读取摘要、作者、单位、关键图表标题，建立对论文的第一印象。
通过以下方式深度理解论文：
用 mmx search 补充背景知识（相关工作、术语解释）。
输出：在脑中建立论文的章节框架，识别需要详细讲解的核心内容。
根据论文内容设计讲义章节，原则：
默认优先采用 start_up.md 式“物理故事线”结构，而不是机械复述论文目录。典型结构可参考：
## 🔬 第一部分：物理载体 / 问题设置
## ⚡ 第二部分：相干操控 / 基础机制
## 🧠 第三部分：核心物理机制 / 关键理论
## 🎨 第四部分：方法设计 / 门方案 / 协议
## 📊 第五部分：实验验证 / 数值结果 / benchmark
## 📐 核心公式摘要
## 💡 新知识点补全提醒
## 📝 更新记录
章节名称要按论文内容定制；每一部分都要像 start_up.md 一样围绕一个具体物理问题展开。
写讲义时的关键规范：
文件命名：[年份]-[论文关键词]-handout.md，例如 2023-parallel-gates-handout.md
文件头：默认参照 start_up.md 的“极速起步”导言风格：
# 🚀 极速起步：论文主题中文讲义（短标题）
> **导言**
> 说明本讲义面向的读者、用户已具备的前置知识、论文解决的核心问题，以及本讲义将如何用物理图像和逐步推导讲清楚。
---
如讲义较长可添加目录；目录必须使用 Obsidian 原生 [[#完整章节标题]] 链接。
章节格式：
## N. 章节标题
### 物理图像：...（用生活/物理类比引入）
### 核心概念
（详细解释，包含公式推导）
### 关键点
（总结要点）
注意事项：
## 标题末尾不要加 {#anchor-N}，那是 PDF 用的[[#完整的章节标题]]，纯 Obsidian 原生跳转$$ ... $$（行间）和 $ ... $（行内）目的：论文中引入的新概念，可能尚未被收录到 vault 中，提示用户补充。
操作流程：
输出格式（放在讲义的末尾，## 延伸阅读 之后）：
---
## 💡 新知识点补全提醒
以下概念在本次讲义中出现，但目前尚未收录到你的两个知识库中：
### 1. 新概念名称（英文）
> **简要介绍**：3-5 句话的物理直觉 + 核心公式/概念
> 📍 **建议位置**：`Rydberg atom/New-Concept-Name.md`（Quantum Computing Vault）
> 或 `Knowledge Point/分类/New-Concept-Name.md`（MathPhysCore Vault）
> 🔗 **建议链接**：[[已有概念A]]、[[已有概念B]]
仅当用户明确要求「生成 pdf / 转 pdf / 发 pdf」时执行。完整流程在 pdf-gen skill 的 B. 从 Obsidian 原生讲义转换 中，包含三步：
## 标题加 {#anchor-N}，目录 [[#标题]] 换 [标题](#anchor-N)不动原始 .md 文件。
告知用户：
[[#]] 链接，可在 Obsidian 中直接点击跳转当用户提供的是课程材料（教材 PDF、课件、作业）而非论文时，适用此流程。目标："学会了就能用" 风格，聚焦怎么用工具，不堆严格数学证明。
A0. 读材料：用 pdf-read skill 提取内容。如有作业，一并读入。
A1. 按以下结构组织：
A2. 写作规范：
| 规则 | 示例 |
|---|---|
| 跳过证明，直接给结论 | ❌ "由格林公式推导..." → ✅ "Green 函数满足：LG = δ(x-ξ)" |
| 解释物理含义 | "这就是库仑定律的积分形式" |
| 用表格对比公式 | 2D/3D Green 函数对比表 |
加 物理理解 callout | > **物理理解：** 把连续的源看成点源的叠加 |
| 末尾放方法选择器 | "什么时候用什么方法" 表格 |
A3. 输出位置：
Handout by AI/C:\Personal Profile\Profile\UCAS\[课程名]\用户不再使用独立的
physics-lecture-notesskill，此流程已合并至此。如有physics-lecture-notes需求，直接走此流程。
当用户要求「按新标准升级之前的讲义」时，对已有 .md 文件执行以下改造步骤：
1. 读取完整文件：用 read_file 读取整个文件（不指定 limit，确保完整）
2. 扫描知识库：执行「第零步」的 vault 扫描，建立已有知识索引
3. 补全英文术语：
search_files 确认全文所有出现位置patch 在第一次出现处添加英文标注（格式：中文（English Term））patch 的 old_string 必须包含足够上下文以保证唯一匹配。不要只用单个术语做匹配，用整句话（12-20 字）作为上下文4. 检查 vault 引用：
[[Note-Name]] 格式链接Rydberg atom/ 或 Knowledge Point/ 下的笔记5. 将 PDF 锚点迁移为 Obsidian 导航：
## 标题末尾的 {#anchor-N}[标题](#anchor-N) 替换为 [[#标题]]6. 追加新知识点提醒：
7. 验证：
{#anchor-N} 残留[[#...]] 格式patch 的 old_string 必须是当前文件中的精确原文。如果 subagent 已经改过了一些内容，必须在 parent 侧 read_file 后重定位再 patch{#anchor-N} 时，注意标题末尾可能还有空格，用 search_files 确认精确原文生成前自检：
[[#标题]]，没有 {#anchor-N} 残留ast.parse 自检Handout by AI/start_up.md 的解释深度：物理图像先行、推导不跳步、每节回答一个清晰物理问题## 📐 核心公式摘要、## 💡 新知识点补全提醒、## 📝 更新记录\vert ... \rangle，没有让 | 破坏 Markdown 表格