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科研论文解读:解析 arXiv/PDF 的公式与图表,提炼问题、贡献、方法、关键图和结论,再产出 B站/视频号解读视频或知乎/公众号图文。 当用户说“论文解读、讲论文、论文转视频/图文、科研科普、arXiv、学术视频”时使用。 本 SKILL 从论文做内容;video-to-article 从视频做图文,doc-convert 只转换文档格式。

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٢٨ أغسطس ٢٠٢٦ في ٠٦:٠٨
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科研论文解读:解析 arXiv/PDF 的公式与图表,提炼问题、贡献、方法、关键图和结论,再产出 B站/视频号解读视频或知乎/公众号图文。 当用户说“论文解读、讲论文、论文转视频/图文、科研科普、arXiv、学术视频”时使用。 本 SKILL 从论文做内容;video-to-article 从视频做图文,doc-convert 只转换文档格式。
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# 科研论文解读(论文 → 视频 / 图文) > 把一篇论文讲成普通人/同行都爱看的视频号视频或图文。核心中间产物是一份 > **结构化 asset library**(一次解析+提炼,视频与图文两条产线共用,不重复调 LLM)。 > 确定性 IO(拉论文/解析 PDF/骨架)走 `scripts/paper_ingest.py`;**提炼与分镜脚本由你 LLM 完成**——这是本 SKILL 的核心价值。 > 视频转图文(反向)见 **video-to-article**;纯格式转换见 **doc-convert**; > 只做图表见 **chart-visualization / infographic**;发视频号见 **skill-channels-upload**。 ## 输入 | 字段 | 必填 | 说明 | |------|------|------| | 论文 | 是 | arxiv id(2401.12345)/ arxiv 链接 / 本地 PDF 路径(没给就问) | | 目标形态 | 否 | 视频(默认,视频号/B站)/ 图文(知乎/公众号)/ 两者都要 | | 视频画幅 | 视频时必填 | 用户或上游任务未明确横版/竖版(或 16:9/9:16/具体分辨率)时,进入视频制作前必须追问并等确认;不得按平台、Profile 或默认值静默推断,已明确则不重复问 | | 受众深度 | 否 | 大众科普(默认)/ 同行向(更专业) | | 时长 | 否 | 视频默认 2–4 分钟(视频号中视频) | ## 产物结构(`outputs/论文简称/`) ``` article.md 图文版(知乎/公众号) final.mp4 成片 assets/ paper.pdf / parsed/ / asset-library.json / script.md slide-plan.json 结构化分页(页面唯一输入,口播与屏幕文字分离) slides/ 稳定渲染的逐页 PNG + HTML + audit report slides-contact-sheet.jpg 整套视觉复核图 ``` 脚本(相对项目根):`paper_ingest.py`(解析)+ `render_slides.py`(分页校验/渲染/审计)。 ## 执行步骤 ### 1. 取原文 + 解析 1. **环境自检**:`python skills/openclaw/paper-explainer/scripts/paper_ingest.py check` (看 pdfplumber / MinerU token / 代理;缺 pdfplumber 则 `pip install pdfplumber`)。 2. **拉论文**:`paper_ingest.py fetch --paper <id/url/本地pdf> -o outputs/论文简称/assets/paper.pdf`。 3. **解析**:`paper_ingest.py parse -i outputs/论文简称/assets/paper.pdf -o outputs/论文简称/assets/parsed/` (有 `MINERU_API_TOKEN` 走 MinerU 含公式/图表结构化,否则 pdfplumber 纯文本 + 尽力抽图)。 ### 2. 结构化提炼(你来做,核心) 4. 生成骨架:`paper_ingest.py skeleton -o outputs/论文简称/assets/asset-library.json`。 5. 读 `assets/parsed/content.*`,按 `references/paper-distill-schema.md` 填满 `assets/asset-library.json`: `one_liner`(一句话讲清干了啥)、`problem`/`prior_gap`、`contributions`(≤3 条)、 `method`(含**通俗类比** analogy)、`key_figures`(挑 2–4 张关键图,每张写 `plain` 大白话解释)、 `results`(含关键数字)、`limitations`、`takeaway`、`terms`(术语通俗表)。 **通俗化方法**见 `references/explain-methodology.md`(公式/图表→大白话、类比法、避免堆术语)。 6. **忠于原文**:不夸大、不编造结论;拿不准的地方标注,别臆测(学术内容错了会被同行抓)。 ### 3A. 视频产线(视频号/B站) 7. **分镜脚本**:按 `references/video-storyboard.md` 结构(钩子→问题→已有不足→贡献→方法一图讲清→结果→意义)把 asset-library 写成 `assets/script.md`。 分镜/留存/口播节奏**复用 video-script** 的方法(喂论文语境)。可选**双人问答口播**(主持人提问+讲解者回答)比单人旁白更抓耳——用双人时把口播写成逐行 `lines.json`(`{speaker,text,emotion}`,speaker=主讲/提问)。 8. **视觉素材盘点 + 配图**:先列出每页的视觉角色(证据图/重绘图/概念线稿/字体图形/motif),再写 slide-plan。论文原图从 `assets/parsed/figures/` 选用;复杂原图先裁关键区域,方法流程/结果图用 **infographic / chart-visualization** 重绘。封面/概念页缺图时,主动找或制作与主题直接相关的线稿、局部图或符号素材,不用随机机器人/blob 填空。图中文字在目标分辨率不可读就不得直接使用。 9. **稳定 slide 产线(强制,不得在 outputs 临时写 make_slides 脚本)**:先读 [card-design](../card-design/SKILL.md) 的设计原则和 `references/slide-design.md`,把 script 写成 `assets/slide-plan.json`。把用户/Profile/参考图的原始风格意图原样写入 `style`,再分别选 `base_style`、`treatment`、`theme`、`motif` 和视觉素材来实现;不得把用户风格强行归为某个预设,也不得因没有同名预设而拒绝。迁移的是可观察特征(氛围、配色、线条、纹理、构图、角色/物件素材),不是穷举风格名。未指定风格时用 `editorial`,但默认也必须有明确的编辑网格、纸张层次、章节锚点和图片框法,不得交付“素底 + 字”。整套锁定一个设计立场,页面骨架与审计门保持稳定。运行: ```bash python skills/openclaw/paper-explainer/scripts/render_slides.py validate --plan outputs/<项目>/assets/slide-plan.json python skills/openclaw/paper-explainer/scripts/render_slides.py render --plan outputs/<项目>/assets/slide-plan.json --out-dir outputs/<项目>/assets/slides python skills/openclaw/paper-explainer/scripts/render_slides.py audit --plan outputs/<项目>/assets/slide-plan.json --slides-dir outputs/<项目>/assets/slides --contact-sheet outputs/<项目>/assets/slides-contact-sheet.jpg ``` 任一非 0 退出必须改 plan 后重渲;`validate` 会按页面职能拦截“只有口号、缺少解释”的低信息页,并检查合并主题后所有正文色在实际背景上的对比度;明亮 accent 可继续用于装饰,文字会使用可读的语义前景色。`render` 会硬拦文字/元素越界、重叠、组内不对齐、卡内文字左边漂移与结构页过度空洞。脚本全过后当前 Agent **必须肉眼查看 contact sheet 和至少 3 张原尺寸 slide**,检查暂停/静音时页面能否独立读懂、论文图可读、文字是否和所属元素对齐、留白是否有叙事作用、视觉素材是否相关、节奏是否重复;只过脚本不等于合格。不要把 narration 整段搬上屏。只有论文图本身承载主要信息时才可在该页设 `density: visual`,不得把它当作跳过内容提炼的开关。 10. **成片(配音+字幕+合成,缺一不可)**:从 slide-plan 的 narration 生成口播——单人用 **tts-voiceover**,双人用 **multi-voice-dubbing**;同步 SRT,缺则跑 **auto-subtitle**。把 `assets/slides/slide_*.png`、配音和字幕写入 auto-short-video storyboard 后合成,必须设顶层 `"image_motion": "static"`;slide/图表禁用 Ken Burns,不得缩放、平移或裁掉边缘。页面停留时长按对应 narration 音频/字幕分段,不均分整轨。不能只交静态图或无声视频。 11. 用 `manifest.py meta` 登记 `final.mp4` 或 `article.md` 为 deliverable;中间解析、slide 和音频只放 `assets/`。 12. **发布**:交 **skill-channels-upload**(视频号)/ B站 biliup。 ### 3B. 图文产线(知乎/公众号) 13. 用**同一份 asset-library** 写 `article.md`:标题(钩子)+ 用大白话讲清 problem→method→results→takeaway,配 `assets/` 的图。 平台适配见 `references/platform-adapt.md`(知乎逻辑链、公众号成文起承转合)。排版/长图交 **doc-convert**;发布交 **skill-zhihu-publisher / skill-wechat-publisher**。 ## Profile 感知 - **有 Profile**:`platforms.md` 定主平台并给出形态/画幅/时长建议,但视频画幅仍须用户确认;`audience.md` 定受众深度(大众 vs 同行);`style.md` 定讲解调性;`identity.md` 定领域垂类(AI/生物/材料…影响类比取材)。 - **无 Profile**:默认视频号 2–4 分钟中视频、大众科普深度,先问领域与受众。 ## 规则 1. **忠于原文**:不夸大贡献、不编造数字/结论;术语拿不准先查原文,别臆测。 2. **一次提炼、两处复用**:asset-library.json 是唯一真相源,视频与图文都从它出,避免重复提炼与口径不一。 3. **通俗但不失真**:用类比降低门槛,但类比不能扭曲原意;关键术语给一句通俗解释而非回避。 4. **图优先**:论文靠图讲方法/结果,视频/图文尽量用图(原图或重绘信息图)承载信息。 5. **刻意不做**:数字人讲座(太重)、依赖 LaTeX 源(从 PDF 入覆盖更广)。 6. **页面不是口播稿,也不是口号板**:一页一个中心结论,但必须用解释、证据或数字口径让页面在暂停/静音时也能独立读懂;细节留给 narration,不得靠缩小字号容纳过量文字。 ## 参考来源 见 `EASEL-META.md`。流程沉淀自 QuZhan51496/paper2anything(本身即 Claude Skills:parse_pdf/MinerU + 提炼方法论外置 references + 多形态扇出)、 showlab/Paper2Video(按内容块切段、字幕先行)、Paper2Poster(结构化 asset library 中间产物)、 Azzedde/paper_to_podcast(双人问答口播)、OpenDCAI/Paper2Any(一次解析扇出多形态)。
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