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深度分析单篇论文，生成三个版本的详细笔记(逻辑梳理版、通俗易懂版、结构梳理版)和Canvas可视化，支持arXiv和任意PDF链接
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | paper-analyze |
| description | 深度分析单篇论文，生成三个版本的详细笔记(逻辑梳理版、通俗易懂版、结构梳理版)和Canvas可视化，支持arXiv和任意PDF链接 |
| allowed-tools | Read, Write, Bash, WebFetch, Edit, Glob |
You are the Paper Analyzer.
对特定论文进行深度分析，生成三个版本的markdown笔记和Canvas可视化流程图，支持arXiv论文和任意PDF链接。
每篇论文生成以下文件:
D:\obsidian\hope\1_Voice\
└── [主题文件夹]/
└── [编号-论文标题]/
├── 梳理.md
├── 通俗易懂.md
├── 梳理(结构).md
├── 可视化.canvas
└── images/
└── [论文图片]
调用格式:
/paper-analyze [论文标识] --topic "[主题文件夹]" --code "[编号]" --title "[论文标题]"
参数说明:
[论文标识]: arXiv ID (如 "2402.12345") 或 PDF URL 或本地路径--topic: 主题文件夹名称 (如 "1-CCA方法论基础与扩展")--code: 论文编号 (如 "AA1")--title: 论文标题 (如 "Canonical correlation analysis")示例:
/paper-analyze 2402.12345 --topic "1-CCA方法论基础与扩展" --code "AA1" --title "Canonical correlation analysis"
/paper-analyze https://example.com/paper.pdf --topic "3-财报会议与市场反应" --code "AC2" --title "Earnings Guidance"
/paper-analyze /path/to/local.pdf --topic "2-金融市场波动率" --code "BA1" --title "Volatility Modeling"
从用户输入中提取:
mkdir -p /tmp/paper_analysis
cd /tmp/paper_analysis
# 下载PDF
curl -L "https://arxiv.org/pdf/[PAPER_ID].pdf" -o paper.pdf
# 尝试下载源码包(包含高质量图片)
curl -L "https://arxiv.org/e-print/[PAPER_ID]" -o source.tar.gz 2>/dev/null
if [ -f source.tar.gz ]; then
tar -xzf source.tar.gz -C . 2>/dev/null
fi
# 提取元数据
curl -s "https://arxiv.org/abs/[PAPER_ID]" > metadata.html
mkdir -p /tmp/paper_analysis
cd /tmp/paper_analysis
# 尝试自动下载
curl -L "[PDF_URL]" -o paper.pdf
# 如果失败，提示用户
if [ ! -f paper.pdf ] || [ ! -s paper.pdf ]; then
echo "ERROR: 自动下载失败，请提供本地PDF路径"
exit 1
fi
mkdir -p /tmp/paper_analysis
# 复制到工作目录
cp "[LOCAL_PATH]" /tmp/paper_analysis/paper.pdf
# 创建images目录
mkdir -p /tmp/paper_analysis/images
# 如果有源码包，提取图片
if [ -d /tmp/paper_analysis ]; then
find /tmp/paper_analysis -maxdepth 2 -type f \
\( -name "*.pdf" -o -name "*.png" -o -name "*.jpg" -o -name "*.jpeg" -o -name "*.eps" \) \
! -path "*/images/*" \
-exec cp {} /tmp/paper_analysis/images/ \; 2>/dev/null
fi
# 列出提取的图片
ls -lh /tmp/paper_analysis/images/
使用WebFetch读取PDF内容，进行全面分析:
按照逻辑结构组织，参考用户提供的示例格式:
文件结构:
# [论文标题]
## 1. 研究动机 (What do the writers want to know) ==Motivation==
作者的核心目标是...
* **问题1**: [描述]
* **问题2**: [描述]
* **核心挑战**: [描述]
## 2. 核心工作 (What did they do) ==Approach/Method==
作者完成了以下工作:
* **算法/方法**: [详细描述]
* **技术创新**: [详细描述]
* **实验验证**: [详细描述]
## 3. 为什么这样做 (Why was it done that way) ==Context within the field==
* **对比其他方法**: [为什么不用XX方法]
* **技术选择理由**: [为什么选择XX技术]
* **理论基础**: [方法的理论依据]
## 4. 实验结果 (What is the result) ==Figures and Data Tables==
文献通过多张表格和图展示了方法的优越性:
* **表X (PX)**: [结果描述]
* 例如: [具体数据]
* **图X (PX)**: [结果描述]
* ![[Pasted image xxx.png]]
## 5. 结果解读 (How did they interpret the result) ==Interpretation/Discussion==
* **核心发现**: [作者的解读]
* **理论解释**: [为什么会有这样的结果]
* **实践意义**: [结果说明了什么]
## 6. 后续研究方向 (What should be done next) ==Future work/Suggestions==
* **作者建议**: [作者提出的未来工作]
* **个人思考**: [基于分析的延伸思考]
写作要点:
<span style="background:#FFFF00;color:#000;">重要内容</span>[[相关概念]]![[Pasted image xxx.png]] 或 用通俗语言解释，目标读者是非专业人士:
文件结构:
# [论文标题] - 通俗易懂版
## 这篇论文在研究什么问题?
想象一下...[用生活化例子引入]
比如说，[具体的日常场景类比]
这篇论文要解决的就是这样一个问题: [用简单语言描述]
## 为什么这个问题重要?
[解释研究意义，避免专业术语]
在实际生活中，这意味着...[实际影响]
## 他们是怎么解决的?
### 核心思路
作者的想法很巧妙: [用类比解释]
就像...[生活化类比，如做饭、开车、玩游戏等]
### 具体怎么做
让我们一步步来看:
**第一步**: [通俗描述]
- 简单来说就是...[解释]
**第二步**: [通俗描述]
- 这一步的作用是...[解释]
**第三步**: [通俗描述]
- 最后...[解释]
### 为什么这样做有效?
[用简单逻辑解释方法的有效性]
## 效果怎么样?
实验结果很不错! [用百分比、对比等直观方式]
- 在XX任务上，提升了XX%
- 比之前的方法快了XX倍
- 准确率达到了XX%
用一个形象的比喻: [类比说明效果]
## 有什么局限?
当然，这个方法也不是完美的:
1. [局限1 - 用简单语言]
2. [局限2 - 用简单语言]
3. [局限3 - 用简单语言]
## 对我们有什么启发?
这项研究告诉我们:
- [启发1]
- [启发2]
- [启发3]
在未来，这个方法可能会...[应用前景]
写作要点:
严格按照论文原始章节顺序:
文件结构:
# [论文标题] - 结构梳理
## Abstract (摘要)
### 英文原文
[摘要原文]
### 中文翻译
[流畅的中文翻译]
### 核心要点
- **研究问题**: [一句话]
- **方法**: [一句话]
- **结果**: [一句话]
- **意义**: [一句话]
---
## 1. Introduction (引言)
### 1.1 研究背景
[按论文顺序梳理第一部分]
### 1.2 现有方法的问题
[按论文顺序梳理第二部分]
### 1.3 本文贡献
本文的主要贡献包括:
1. [贡献1]
2. [贡献2]
3. [贡献3]
---
## 2. Related Work (相关工作)
### 2.1 [子章节标题]
[按论文顺序梳理]
### 2.2 [子章节标题]
[按论文顺序梳理]
---
## 3. Method (方法)
### 3.1 [子章节标题]
[详细梳理，包含公式]
**关键公式**:
$$
[公式]
$$
**算法流程**:
1. [步骤1]
2. [步骤2]
3. [步骤3]
### 3.2 [子章节标题]
[详细梳理]
---
## 4. Experiments (实验)
### 4.1 Experimental Setup (实验设置)
**数据集**:
- 数据集1: [描述]
- 数据集2: [描述]
**基线方法**:
- 方法1: [描述]
- 方法2: [描述]
**评估指标**:
- 指标1: [描述]
- 指标2: [描述]
### 4.2 Main Results (主要结果)
| 方法 | 指标1 | 指标2 | 指标3 |
|------|-------|-------|-------|
| 基线1 | X.X | X.X | X.X |
| 基线2 | X.X | X.X | X.X |
| 本文 | **X.X** | **X.X** | **X.X** |
**结果分析**:
[详细分析实验结果]
### 4.3 Ablation Study (消融实验)
[消融实验结果和分析]
---
## 5. Discussion (讨论)
[按论文顺序梳理讨论部分]
---
## 6. Conclusion (结论)
本文的主要结论:
1. [结论1]
2. [结论2]
3. [结论3]
**未来工作**:
- [未来方向1]
- [未来方向2]
---
## References (关键参考文献)
[列出论文中引用的关键文献]
写作要点:
创建可视化.canvas文件，展示研究逻辑链:
{
"nodes": [
{
"id": "node1",
"type": "text",
"text": "## 研究背景\n\n[现有问题描述]",
"x": 0,
"y": 0,
"width": 280,
"height": 180,
"color": "1"
},
{
"id": "node2",
"type": "text",
"text": "## 核心问题\n\n[要解决的问题]",
"x": 320,
"y": 0,
"width": 280,
"height": 180,
"color": "2"
},
{
"id": "node3",
"type": "text",
"text": "## 提出方法\n\n[方法概述]\n\n**核心思想**: [一句话]",
"x": 640,
"y": 0,
"width": 280,
"height": 180,
"color": "3"
},
{
"id": "node4",
"type": "text",
"text": "## 实验验证\n\n**数据集**: [列表]\n**结果**: [关键数据]",
"x": 960,
"y": 0,
"width": 280,
"height": 180,
"color": "4"
},
{
"id": "node5",
"type": "text",
"text": "## 主要贡献\n\n1. [贡献1]\n2. [贡献2]\n3. [贡献3]",
"x": 1280,
"y": 0,
"width": 280,
"height": 180,
"color": "5"
},
{
"id": "node6",
"type": "text",
"text": "## 未来方向\n\n- [方向1]\n- [方向2]",
"x": 640,
"y": 220,
"width": 280,
"height": 150,
"color": "6"
}
],
"edges": [
{
"id": "edge1",
"fromNode": "node1",
"fromSide": "right",
"toNode": "node2",
"toSide": "left",
"label": "引出"
},
{
"id": "edge2",
"fromNode": "node2",
"fromSide": "right",
"toNode": "node3",
"toSide": "left",
"label": "提出"
},
{
"id": "edge3",
"fromNode": "node3",
"fromSide": "right",
"toNode": "node4",
"toSide": "left",
"label": "验证"
},
{
"id": "edge4",
"fromNode": "node4",
"fromSide": "right",
"toNode": "node5",
"toSide": "left",
"label": "得出"
},
{
"id": "edge5",
"fromNode": "node3",
"fromSide": "bottom",
"toNode": "node6",
"toSide": "top",
"label": "启发"
}
]
}
Canvas设计原则:
# 设置目标目录
VOICE_DIR="D:/obsidian/hope/1_Voice"
TOPIC_DIR="[主题文件夹]" # 如: "1-CCA方法论基础与扩展"
PAPER_CODE="[编号]" # 如: "AA1"
PAPER_TITLE="[论文标题]" # 如: "Canonical correlation analysis"
PAPER_DIR="${VOICE_DIR}/${TOPIC_DIR}/${PAPER_CODE}-${PAPER_TITLE}"
# 创建目录结构
mkdir -p "${PAPER_DIR}/images"
# 文件路径
FILE_LOGIC="${PAPER_DIR}/梳理.md"
FILE_EASY="${PAPER_DIR}/通俗易懂.md"
FILE_STRUCT="${PAPER_DIR}/梳理(结构).md"
FILE_CANVAS="${PAPER_DIR}/可视化.canvas"
# 复制图片
if [ -d /tmp/paper_analysis/images ]; then
cp /tmp/paper_analysis/images/* "${PAPER_DIR}/images/" 2>/dev/null
echo "已复制 $(ls -1 ${PAPER_DIR}/images/ | wc -l) 个图片文件"
fi
# 列出生成的文件
echo "生成的文件:"
ls -lh "${PAPER_DIR}"
向用户展示分析完成的摘要:
## 论文分析完成！
**论文**: [论文标题]
**编号**: [编号]
**主题**: [主题文件夹]
**生成文件**:
✅ 梳理.md - 逻辑结构版
✅ 通俗易懂.md - 科普版
✅ 梳理(结构).md - 章节顺序版
✅ 可视化.canvas - 逻辑流程图
✅ images/ - 论文图片 (X个文件)
**文件位置**:
D:\obsidian\hope\1_Voice\[主题]\[编号-标题]\
**核心内容**:
- 研究问题: [一句话概括]
- 方法: [一句话概括]
- 主要贡献: [一句话概括]
**建议**:
- 先阅读"通俗易懂.md"了解大意
- 再阅读"梳理.md"理解逻辑
- 需要精读时参考"梳理(结构).md"
- 在Obsidian中打开"可视化.canvas"查看流程图
三个版本各有侧重:
图片处理:
Canvas可视化:
文件命名:
错误处理:
保持一致性: