paper-deep-read-v3

name	paper-deep-read-v3
version	4.1.0
description	深度解读科学文献，生成详尽Obsidian笔记。复现者+审稿人双视角，叙述流嵌入式Figure解读（⚠️原文caption对照），逻辑衔接5步闭环，★转折/双重节点标记，🧪方法局限醒目标注，[[4.X]]跨Section链接。
allowed-tools	Read Write Edit Bash Glob Grep Agent
tags	["论文解读","学术阅读","Obsidian","生物信息学","PDF提取","批判性评价","中文","叙述流嵌入","逻辑衔接"]
metadata	{"skill-author":"Claude Code Custom Skill","skill-version":"4.1.0","trigger-keywords":["深度解读文献","批判性阅读","审稿人视角解读","论文深度拆解","deep read paper","critical analysis paper","深度解读","论文分析","论文笔记"]}

Paper Deep Read v4.1 — 双视角论文深度解读

将科学文献拆解为**解读视角(70%) + 批判视角(30%)**的双透镜 Obsidian 笔记。

核心定位：解读笔记 = 学习材料。让小白读懂 → 学会思路 → 学会写作 → 实现复现。

执行流程

Phase 1: PDF提取 → Phase 2: 类型识别(★确认) → Phase 3: 大纲(★确认)
→ Phase 4: 深度解读 → Phase 5: QA → Phase 6: Obsidian输出

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Phase 1: PDF提取

1. 确认PDF路径存在
2. 确认pymupdf可用，失败则 pip install pymupdf
3. 文本提取: python scripts/pdf_extract.py --pdf "路径" --output-dir "目录" --mode text
4. 图像提取(内嵌原图直接提取): python scripts/pdf_extract.py --pdf "路径" --output-dir "目录" --mode figures
   • Caption定位Figure编号 → 匹配同页嵌入图 → 直接提取原始字节 → PNG统一输出
5. 结构识别: 从提取文本识别章节边界

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Phase 2: 类型识别 ★确认★

1. 分类: 方法学 / 发现型 / 综述 / 数据库 / 计算生信 / 结构生物学
2. 领域标签: bioinformatics / biology / ai-ml
3. 用户确认类型和重点方向

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Phase 3: 大纲生成 ★确认★

1. 按类型生成定制大纲（参照 templates/single-paper/note-template.md）
2. 用户确认

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Phase 4: 深度解读生成

核心原则: 解读为主，批判为辅；叙述流中嵌入Figure解读。

1. 术语: 中文主体，专业术语首次: 中文(English)，后续用中文或缩写

2. Figure解读方式（微信式排版：叙述流嵌入）: 默认：叙述段落嵌入（不用Callout折叠）

   ⚠️ 最高优先级：原文caption对照（v4.1新增） → 生成Figure解读前，必须从论文原文Results或Figure legends中定位该Figure的完整caption → 提取caption中所有Panel编号(A/B/C/...)和描述 → 列出完整Panel清单 → Panel编号和子标题严格按原文caption，绝不允许凭想象编造 → 如果论文Figure 1有7个Panel(A-G)，解读必须包含全部7个Panel，不能遗漏 → 斜体caption引用原文Figure caption（可精简但保留Panel编号和核心描述） → 图片文件名(figN.png)必须对应论文Figure编号，不同Section可引用同一张图片 → 绝不允许引用不存在的图片文件

   排版流程： → 图片直接放在叙述流中 → 图片下方放斜体caption（引用原文Figure caption）：图N {{原文标题}}。(A) {{原文Panel A描述}}；(B) {{原文Panel B描述}}。 → caption之后用**Panel A — {{原文子标题}}**加粗标签引导解读 → 每Panel 2-3句解读直接写在标签后 → 最后一句"图的整体逻辑："概括各Panel关系

   视觉层级区分：

   类型	格式	语义	示例
   结构标签	**标签：**冒号结尾	告诉读者"接下来是什么内容"	实验目的： 核心发现： 逻辑衔接：
   Panel标签	**Panel X — 子标题** 破折号连接	告诉读者"这是图中哪个面板的解读"	Panel A — MEME motif logo
   斜体caption	*图N 标题。(a)...(b)...*	图片标题，在Panel解读之前	图1 DdaA结合motif鉴定。(a)...；

   排版流程：叙述 → 图片 → caption(斜体) → Panel解读 → 继续叙述 → 像微信式解读笔记和论文本身一样自然流畅

   例外（使用[!figure]- Callout折叠）： → Supplementary Figure（非核心补充图） → 数据表格型Figure（不是面板型复合图） → 用户明确要求折叠的Figure

3. 叙述节奏:

   标记	语义	叙述量	逻辑衔接格式
   ★转折点	实验结论推翻前假设或揭示新方向	≥8句	5步闭环
   （确认点）	实验仅验证已知结论	4-6句	3步简洁
   ★双重节点	既验证已知又揭示新方向	≥8句	5步闭环+双预期

4. 结果小节结构（叙述流嵌入）:

   **实验目的：** {{1-2句}}
   
   {{主干叙述：展开关键发现前的铺垫}}
   
   ![[fig1.png|w800]]
   
   *图1 {{标题}}。(a)...(b)...*
   
   **Panel A — {{子标题}}** {{2-3句}}
   **Panel B — {{子标题}}** {{2-3句}}
   
   **图的整体逻辑：** {{1句}}
   
   **核心发现：** {{2-3句，含具体数据}}
   
   **逻辑衔接：** {{发现→追问→设计→预期→验证，转折点5步/确认点3步}}
   
   > 🧪 方法局限：{{一句话+[[4.X]]链接}}（仅存在时才写）
   

• [!abstract]- 快读路径+Abstract
• [!figure]- 仅Supplementary/表格型Figure
• [!critique]- 方法论硬伤（仅真正硬伤）
• [!tip]- 方法Protocol/复现要点
• [!question]- 思考题/研究裂变

12. Wikilink / YAML / 标签: 自动生成，source_pdf字段，frontmatter自检

13. 快读路径: [!abstract]-，3发现+论证链速览+阅读建议

14. 文件命名: {年}-{期刊}-{关键词}.md

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Phase 5: QA审阅

3轮自我批评:

轮次	维度	重点
1	逻辑一致性	结论有数据支撑？逻辑衔接5步闭环完整？★双重节点标记正确？
2	初学者可达性	可理解？可复现？Figure嵌入叙述流？🧪标注醒目？
3	域专家深度	嵌入式批判到位？Discussion解读准确？[[4.X]]链接有效？

4维评分(各1-5分，均分>=3.5及格): 可复现性 / 清晰度 / 完整性 / 深度

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Phase 6: Obsidian输出

1. 组装笔记(模板填充 + source_pdf + PDF wikilink)
2. 放置到PaperVault(域分类 → 命名 → images/目录 → 复制PDF → 更新MOC)
3. 输出报告

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配置 (config.json)

配置项	默认值	说明
defaults.read_depth	"reproduction"	解读深度
defaults.audience	"beginner"	目标受众
quality.min_score	3.5	QA及格线
quality.self_criticism_rounds	3	自我批评轮数
extraction.batch_size	8	长论文分批大小
extraction.extract_embedded_images	true	直接提取PDF内嵌原图
vault.root	""	PaperVault路径
naming.note_format	"{year}-{journal}-{keyword}"	笔记命名格式

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错误处理

问题	解决方案
PDF提取乱码	尝试不同编码；扫描版需OCR
pymupdf未安装	自动 pip install pymupdf
论文非英文	仍用中文解读，术语附原文
超长论文(>30页)	分批提取，重点详细
QA评分不达标	修复薄弱模块，重跑自我批评

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使用示例

"解读这篇文献 A:/papers/nature12345.pdf"
  → Phase 1-6完整流程 → 生成Obsidian笔记到PaperVault

"解读这个PDF，重点看方法，要能复现的那种"
  → 侧重方法学模块，复现级深度

"帮我解读这两篇论文并对比"
  → 各自解读 + 横向对比笔记