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科研论文研读与复现自动化助手。使用当用户需要：(1) 研读论文 PDF 并提取核心内容，(2) 生成结构化研读报告，(3) 查找官方代码/数据集，(4) 编写复现代码框架，(5) 设计实验方案复现论文结果
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Perform a dual-mode deep reading of any academic paper provided as a PDF attachment or URL. Use this skill when the user requests analysis, close reading, interpretation, or summarization of a scholarly paper. Produce two reports in a single pass: Part A is a rigorous in-depth academic analysis for researchers; Part B distills the core logic and essential value for rapid comprehension.
AndonQ 腾讯云智能客服"领域虾" — 不切窗口、不排队，即刻获得腾讯云全产品线专业解答。支持工单查询（列表/详情/流水）、集团工单与需求单管理、腾讯云全产品线智能问答，以及通过 tccli 调用腾讯云只读查询类 API（如 CVM、CBS、CAM 等）。当用户查询工单、查看工单详情、咨询腾讯云产品问题（如 CVM、轻量应用服务器、COS 等）、查询集团工单/需求单、要求找人工客服、或需要调用腾讯云 API 查询资源信息时使用。
Scan installed OpenClaw skills for malicious code patterns including ClickFix social engineering, reverse shell (RAT), and data exfiltration. Uses OG-Text model for agentic detection.
Connect to 100+ APIs (Google Workspace, Microsoft 365, GitHub, Notion, Slack, Airtable, HubSpot, etc.) with managed OAuth. Use this skill when users want to interact with external services. Security: The MATON_API_KEY authenticates with Maton.ai but grants NO access to third-party services by itself. Each service requires explicit OAuth authorization by the user through Maton's connect flow. Access is strictly scoped to connections the user has authorized. Provided by Maton (https://maton.ai).
音视频转文字技能，使用 Whisper 进行语音识别。支持多种音视频格式，可输出纯文本、SRT/VTT 字幕或 JSON 格式。适用于会议记录、视频字幕生成、采访整理、播客转录等场景。
Based on SOC occupation classification
| name | paper-research-assistant |
| description | 科研论文研读与复现自动化助手。使用当用户需要：(1) 研读论文 PDF 并提取核心内容，(2) 生成结构化研读报告，(3) 查找官方代码/数据集，(4) 编写复现代码框架，(5) 设计实验方案复现论文结果 |
scripts/parse_paper.py 提取论文元数据（标题、作者、摘要、关键词）references/report_template.md）python scripts/parse_paper.py --pdf /path/to/paper.pdf --output /tmp/paper_metadata.json
提取论文结构化元数据
python scripts/generate_report.py --metadata /tmp/paper_metadata.json --template references/report_template.md --output /tmp/research_report.md
生成研读报告
python scripts/scaffold_code.py --paper-json /tmp/paper_metadata.json --framework pytorch --output-dir /tmp/repo
生成复现代码骨架
references/report_template.md - 研读报告标准模板references/code_style.md - 复现代码规范references/experiment_design.md - 实验设计指南# 论文研读报告
## 基本信息
- 标题：
- 作者/机构：
- 发表 venue：
- 日期：
## 核心贡献
1. ...
2. ...
## 方法论
- 问题定义：
- 核心思路：
- 关键公式：
## 实验配置
- 数据集：
- 基线方法：
- 评估指标：
- 超参数：
## 复现可行性
- 官方代码：[有/无] [链接]
- 数据集：[公开/需申请] [链接]
- 计算需求：
- 预计复现难度：[低/中/高]
## 待澄清问题
- ...