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Use when the user wants guided reading, deep reading, or structured analysis of a single paper, starting from fuzzy keywords or a research question.
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
Use when the user wants to install, configure, diagnose, or troubleshoot ScholarAIO, including setup check, dependency status, API keys, and bilingual setup flow.
Use when the user explicitly asks for Nature Skills, nature-skills, Nature style, Nature-style, Nature Communications, Nature-family, CNS, high-impact journal, or Springer Nature workflows, including Nature figure work, polishing, writing, reviewer critique, high-impact journal major revision response, Nature/CNS citations, Nature data-sharing workflows, paper readers, reviewer response, paper-to-PPT, submission checklist, or Nature-specific academic-search workflows.
Use when the user wants to rebuild or refresh ScholarAIO keyword, full-text, FTS5, FAISS, or semantic search indexes after data or metadata changes.
Use when the user wants to find academic papers, search the local library, run keyword or semantic search, search by author, explore topics, or federate across library, explore databases, and arXiv.
Use when the user wants to import papers from Endnote XML/RIS, Zotero Web API or local SQLite, attach PDFs, match PDFs to records, or supplement records with PDF content.
Use when the user wants to process new papers, patents, theses, documents, or proceedings from inbox queues into the knowledge base, run the ingest pipeline, or rebuild indexes.
| name | paper-guided-reading |
| description | Use when the user wants guided reading, deep reading, or structured analysis of a single paper, starting from fuzzy keywords or a research question. |
当用户给出模糊的关键词、问题或研究兴趣时，扮演一位耐心的研究伙伴：先在本地知识库中检索候选论文，通过摘要筛选与用户确认目标，再调取全文进行结构化精读分析，最终以对话形式输出见解，并随时准备回答用户的后续问题。
接收用户的模糊输入（关键词、研究问题、方法名称、作者片段等），在本地库执行多维度检索：
# 关键词检索
scholaraio search "<关键词>" --limit 10
# 语义检索（推荐与关键词检索并用）
scholaraio usearch "<用户描述>" --limit 10
# 若用户提到作者
scholaraio search-author "<作者名>" --limit 10
读取候选论文的 L1（元数据）和 L2（摘要），快速评估相关性。 向用户呈现 3-5 篇最相关候选 的精简信息（标题、作者、年份、期刊/会议、摘要核心句），并询问：
分支 A：用户确认或指向了具体论文
分支 B：用户表示本地结果不匹配
/arxiv、/websearch 或 /explore 进行外部检索与下载确认目标论文后，加载全文及辅助信息：
scholaraio show "<paper-id>" --layer 2 # 摘要
scholaraio show "<paper-id>" --layer 3 # 结论（如已 enrich）
scholaraio show "<paper-id>" --layer 4 # 全文 markdown
同时检查：
notes.md：复用历史分析笔记，避免重复劳动images/ 目录：建立图表索引，对关键图片打开确认内容依据 docs/writing-guide/paper-reading-framework.md 的 20 条框架进行系统性分析，但以对话式要点输出，重点回应用户在第 2 步中提到的关注点。
分析维度如下（根据用户兴趣有侧重地展开）：
输出形式：
多模态验证：
images/ 中的关键图片，确认坐标轴、样本量、误差棒、趋势跨论文关联（可选）： 若知识库中存在相关论文，可简要调用对比：
scholaraio refs "<paper-id>"
scholaraio citing "<paper-id>"
scholaraio shared-refs "<paper-id>" "<相关论文id>"
重点关注：结论是否一致、方法差异、可迁移性。
完成首轮分析后，主动邀请用户提问：
回答用户问题时：
将跨会话值得保留的发现写入论文目录的 notes.md：
scholaraio show "<paper-id>" --append-notes "## YYYY-MM-DD | paper-guided-reading | <用户关注的主题>
- 核心发现：...
- 方法特点：...
- 关键局限：...
- 与用户研究的关联：..."
笔记格式：
## YYYY-MM-DD | paper-guided-reading | <用户关注的主题>
- 核心发现：...
- 方法特点：...
- 关键局限：...
- 与用户研究的关联：...
用户："我想了解一下关于大模型幻觉检测的最新方法"
→ scholaraio search + scholaraio usearch 检索本地库 → 呈现 3-5 篇候选摘要 → 询问用户具体想深入了解哪一篇
用户："第二篇看起来比较相关，我想知道它的评估指标设计是否合理" → 加载该论文 L4 → 定位评估指标相关章节和图表 → 按 20 条框架重点分析 P8/P16/P17 → 对话输出：指标设计的合理性与潜在问题 → 邀请进一步提问
用户："这些都不是我想要的，我想找的是医疗领域的幻觉检测"
→ 确认本地结果不匹配 → 提议："是否允许我通过 arXiv 和网页搜索寻找医疗领域相关论文？" → 经同意后调用 /arxiv 和 /websearch