paper-deep-reader

name	paper-deep-reader
description	精读文献。快速泛读请用paper-quick-read。
version	1.1.0
author	Zhaohong Liu
tags	["zotero","obsidian","paper-analysis","deep-reading"]

Paper Deep Reader（精读）

定位：本 skill 实现深度论文精读——main agent 全局理解 + 6 个 subagent 并行分析 + Zotero/Obsidian 知识库横向对比 + Obsidian vault 结构化输出。如需快速泛读（单轮摘要），请使用 paper-quick-read。

核心能力

• 自适应 prompt 选择：根据论文标题和摘要自动匹配领域专用 prompt（AI/ML、通用学术等），找不到匹配则用 default
• Subagent 并行分析：main agent 形成全局认知后，定制 6 个 subagent 并行撰写各 section，共享上下文，最后 main agent 合并审查
• 知识库横向对比：Zotero MCP semantic_search + Obsidian search_notes + 可选 embedding 语义搜索
• Obsidian 原生输出：报告写入 vault，自动生成 [[wikilinks]] + frontmatter

配置

所有 API key 统一在 stable-jarvis/.env 中管理：

cp .env.example .env   # 然后编辑 .env 填入真实 key

stable_jarvis 包统一加载 .env 配置。

变量	说明
EMBEDDING_PROVIDER	embedding 提供商（qwen/openai/local）
EMBEDDING_MODEL	embedding 模型名

其他依赖：

• zotero-mcp 已启动
• obsidian MCP 已配置

本 skill 的 Python 脚本位于 scripts/ 子目录（相对于 skill 安装目录）。执行时请 cd 到 skill 目录或以绝对路径调用。

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Prompt 系统

本 skill 使用可扩展的领域专用 prompt 体系。Prompt 文件位于 prompts/ 目录：

prompts/
├── categories.toml          # 领域注册表（名称、描述、关键词、persona）
├── default/                 # 通用学术 prompt（兜底，4 tasks）
│   ├── system.md            # 系统提示（persona + 写作要求）
│   ├── task-1.md            # 研究问题与背景
│   ├── task-2.md            # 核心方法与框架
│   ├── task-3.md            # 实证分析与相关工作
│   ├── task-4.md            # 局限性与批判性评价
│   └── report-template.md   # 报告结构建议
├── ai-ml/                   # AI/机器学习专用 prompt（5 tasks）
│   ├── task-1.md            # 研究问题与动机
│   ├── task-2.md            # 方法与算法设计
│   ├── task-3.md            # 相关工作与KB交叉分析
│   ├── task-4.md            # 实验与消融分析
│   ├── task-5.md            # 局限性与个人启发
│   └── ... (system.md + report-template.md)
└── rl/                      # RL/强化学习专用 prompt（6 tasks）
    ├── task-1.md            # Introduction & Related Work
    ├── task-2.md            # Algorithm & Architecture（含Mermaid）
    ├── task-3.md            # Formula Derivation & Theorems
    ├── task-4.md            # Literature Cross-Analysis（KB注入）
    ├── task-5.md            # Experiments & Results
    ├── task-6.md            # Weaknesses & Inspiration
    └── ... (system.md + report-template.md)

添加新领域：在 categories.toml 中注册，然后在 prompts/ 下创建同名目录，放入 system.md、task-N.md（数量自定）、report-template.md 即可。无需修改任何代码。

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工作流（7 阶段）

严格按以下阶段顺序执行。

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阶段 1：定位论文

通过 Zotero MCP 定位论文并获取必要信息。

步骤：

1. 根据用户提供的标题/关键词/arxiv ID，调用 zotero-mcp 的 search_library 找到论文
2. 获取 item_key（父条目）、PDF attachment key
3. 调用 get_item_details 获取完整元数据（标题、作者、abstract、published date、arxiv ID）
4. 记录以下变量并保存为 temp/deep-reader/meta.json：
   • item_key — Zotero 父条目 key
   • attachment_key — PDF attachment key
   • title — 论文标题
   • abstract — 摘要
   • authors — 作者列表
   • published — 发表日期
   • arxiv_id — arXiv ID
   • categories — 领域分类

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阶段 2：选择 Prompt 集合

根据阶段 1 获取的论文标题和摘要，匹配合适的领域专用 prompt。

步骤：

1. 读取 prompts/categories.toml，了解所有可用领域（名称、描述、关键词）
2. 根据论文标题和摘要，分析论文属于哪个领域
3. 选择最匹配的领域目录名（如 ai-ml），记录为 PROMPT_SET
4. 若无明确匹配，PROMPT_SET=default

无需脚本——直接根据 categories.toml 中的描述和关键词判断即可。

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阶段 3：提取全文

判断策略：

• 如果 PDF 页数估计 < 20 页：用 Claude 多模态能力或 zotero mcp 读取 PDF 内容
• 如果 PDF 页数 >= 20 页或无法判断：运行提取脚本

提取脚本（默认输出 Markdown，保留标题、LaTeX 公式、表格等结构信息）：

python scripts/extract_pdf_text.py --pdf <pdf_path> --output temp/deep-reader/paper.md

如需纯文本：

python scripts/extract_pdf_text.py --pdf <pdf_path> --output temp/deep-reader/paper.txt --plain

长论文处理：主 agent 自行分块摘要后派发 subagent，无需外部脚本。

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阶段 4：构建 KB 上下文

两路独立搜索，不做去重/过滤/截断——subagent 有能力自行判断相关性。中间文件放 temp/deep-reader/。

4a — Zotero 语义检索 调用 zotero-mcp 的 semantic_search，query = {title}\n{abstract}，topK=10，minScore=0.3。 格式化为 {title, text(abstract), published, source="zotero"}，保存为 temp/deep-reader/zotero_kb.json。

4b — Obsidian 语义搜索 直接复用 obsidian-semantic-search skill 的向量库（共享 temp/obsidian/embeddings.json）。

索引管理遵循 obsidian-semantic-search SKILL.md 的判断逻辑：

# 检查索引状态
python skills/obsidian-semantic-search/scripts/build_index.py --stats

# 按需增量更新或 --force 重建
python skills/obsidian-semantic-search/scripts/build_index.py

搜索：

python skills/obsidian-semantic-search/scripts/search.py \
  "{title}\n{abstract}" --top-k 10 > temp/deep-reader/obsidian_kb.json

格式化为 {title, text, path, source="obsidian-embed"}。

两路结果直接交给 Phase 5，由文献交叉分析 subagent 自行判断哪些论文真正相关、标题相似的做去重——不做预过滤或预截断。

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阶段 4.5：知识库方向搜索与用户确认

在撰写 global-understanding.md 之前，主 agent 必须基于 Phase 4 的 KB 搜索结果，系统性地搜索 Obsidian vault 中与论文相关的笔记，整理候选分析方向供用户选择。

4.5a — 搜索知识库中的相关笔记

1. 从论文中提取关键方法名、概念、相关论文（如 "IQL", "AWR", "CFGRL", "LWD", "SERL", "flow matching", "advantage conditioning" 等）
2. 使用 Obsidian search_notes 逐个搜索，找出 vault 中已有的笔记
3. 结合 Phase 4 的 Zotero KB 和 Obsidian 搜索结果，整理候选分析方向列表

4.5b — 呈现候选方向供用户选择

方向列表格式：每个方向包含「主题名称」「涉及的知识库笔记」「建议的对比角度/问题」。按方法级粒度组织，每个方向是一个具体的方法论对比点。

使用 AskUserQuestion 呈现（multiSelect: true）：

• 问题格式如 "以下哪些分析方向你希望重点展开？"
• 选项格式如 "vs. IQL：RECAP 的 MC estimator 与 IQL expectile TD 的价值估计哲学对比"
• 用户可全选、部分选、或不选（不选则按 main agent 判断）

4.5c — 将选择结果写入 global-understanding.md

用户选择的方向写入 global-understanding.md 的「重点分析方向」部分。未选中的方向可以简要提及但不做重点展开。

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阶段 5：Subagent 并行深度分析

无需外部脚本。Main agent 驱动整个分析流程。

前置条件：temp/deep-reader/ 下已准备好论文全文（.md 或 .txt）、meta.json、zotero_kb.json、obsidian_kb.json。

若论文过长（超过约 24,000 字符），主 agent 自行分块摘要后再派发——无需外部脚本。

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5a — Main agent 形成全局认知

Main agent 读取以下内容，形成对论文的整体理解：

1. 论文全文（或分块摘要后的 condensed 版本）
2. KB 搜索结果（zotero_kb.json 和 obsidian_kb.json）
3. prompts/{PROMPT_SET}/ 下所有 task-*.md 作为 subagent 任务参考模板
4. prompts/{PROMPT_SET}/report-template.md 了解最终报告结构

Main agent 识别论文特定的关注点——亮点、弱点、需要重点验证的声明、与 KB 论文的关键差异等。

5a 必须产出：写入 temp/deep-reader/global-understanding.md，作为所有 subagent 的共享前置阅读材料。内容必须包含：

内容	说明
论文概要	一句话贡献 + 核心方法 + 主要结果
复杂度评估	简单（单点创新，如 BPPO）/ 中等（2-3 个组件）/ 复杂（系统级论文，如 LWD）
重点分析方向	3-5 个最值得深挖的点（引导各 task 聚焦）
技术继承关系	每个核心组件的明确前驱工作（如 "扩散+PG: DPPO / OPE-gated 迭代: Uni-O4 / Consistency 蒸馏: Song et al. 2023"）。此条目专门防止 subagent 将方法归属张冠李戴
Task 边界表	每个 task 的独占内容范围 + 禁止涉及的内容（防止跨 task 重叠）+ 篇幅预算（按复杂度：简单 50-70 行 / 中等 80-120 行 / 复杂 120-180 行）
跨 task 注意事项	已知可能重叠的区域（如 "DIVL 的核心机制由 Task 2 负责架构描述、Task 3 负责公式推导，两者不得交叉展开"）

5a 额外产出：写入 temp/deep-reader/note-mapping.md，作为所有 subagent 的共享 wikilink 参考表。格式：

方法/论文名	Obsidian 笔记路径	Wikilink	一句话贡献（核心差异锚点）	备注
IQL	IQL Summary 中文版	`[[IQL Summary 中文版	IQL]]`	隐式 Q-Learning：expectile regression 避免 OOD action 查询
DPPO	Diffusion Policy Policy Optimization	`[[Diffusion Policy Policy Optimization	DPPO]]`	首次将 policy gradient 应用于扩散去噪过程
Uni-O4	Uni-O4 Summary	`[[Uni-O4 Unifying Online and Offline Deep Reinforcement Learning	Uni-O4]]`	OPE-gated PPO 统一离线/在线 RL（高斯策略，非扩散）

它明确每个前驱工作具体做了什么，防止 subagent 因方法名相似或作者相同而混淆归属。

主 agent 不需要穷举——subagent 后续可以自己通过 Obsidian search 补充。此文件确保报告中涉及的论文/方法在 vault 中有笔记时使用 [[wikilink]] 而非纯文本引用。

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5b — Main agent 定制 subagent 任务

task-*.md 文件的数量决定了 subagent 数量（rl=6, ai-ml=5, default=4）。每个 task 定义一个 subagent 的职责范围。

5b-1：划分 task 边界。 在编写指令之前，主 agent 必须对照 report-template.md 的章节结构，明确划分每个 task 的独占内容范围、禁止涉及的内容、以及篇幅预算。这些边界写入 global-understanding.md 的 Task 边界表。此步骤是防止跨 task 冗余的关键——没有边界，每个 subagent 会趋向于写一篇完整报告。

针对每个 task-N.md，main agent 编写定制指令，包含：

要素	说明
Task 目标	参考 task-N.md 的分析框架和输出要求，尽量按照要求
论文特定关注点	如 "重点审查 pre-sampling phase 消融实验是否支撑方法声称"
相关论文段落	与该 task 最相关的论文章节或关键段落
KB context	仅文献交叉分析 task 注入（如 rl task-4、ai-ml task-3）。将 zotero_kb.json 和 obsidian_kb.json 的全部内容交给 subagent，由 subagent 自行判断相关性和去重
输出格式	Markdown，参考 task-N.md 的最低字数要求。所有数学公式必须使用 LaTeX 格式：行内公式用 $...$，独立公式用 $$...$$，不得使用 ( ) 或 [ ]。要求 subagent 使用 ## 作为最高层级标题（不使用 #），并明确告知其产出将嵌入报告模板的哪个章节位置（如 "你的产出将嵌入 ## 1. 研究问题与动机 下"），以便 subagent 理解自身内容在整体报告中的定位
嵌入位置	告知 subagent 其产出将被嵌入报告模板的哪个章节（如 ## 1. 研究问题与动机、### 2.1 算法与架构）。这帮助 subagent 理解内容定位，也为主 agent 后续组装时的标题降级提供依据
篇幅预算	根据 5a 的复杂度评估，为当前 task 分配预期行数范围（简单 50-70 / 中等 80-120 / 复杂 120-180）。同时告知 subagent 哪些主题由其他 task 负责，不得越界
Obsidian 参考	告知 subagent 读取 note-mapping.md 获取已有 wikilink 映射。subagent 有权使用 Obsidian MCP 的 search_notes 工具自行查找 vault 中是否有对应笔记。报告中凡 vault 有笔记的方法/论文，使用 [[wikilink]] 替代纯文本引用

task-N.md 是模板参考——main agent 应根据具体论文调整指令，不要原文照抄。例如：若论文消融实验薄弱，应在实验分析 task 的指令中明确要求 subagent 指出这一点。

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5c — 并行 spawn subagent

使用 Agent 工具并行 spawn 所有 subagent（数量 = task-*.md 文件数）。所有 subagent：

• 每个 subagent 必须在启动时首先 Read temp/deep-reader/global-understanding.md，了解：(a) 论文全局判断，(b) 自己的 task 边界和禁止范围，(c) 篇幅预算。
• 在 spawn subagent 之前，主 agent 必须确认 global-understanding.md 已写入且内容完整（包含所有 task 的边界表）。
• Subagent 拥有 Obsidian MCP 工具的访问权限（search_notes, read_note 等），可以在分析过程中主动查找和链接知识库笔记。
• 接收 main agent 定制的 task 指令
• 各自返回对应 task 的 Markdown 产出

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5d — 第一次组装（纯拼接 + 重整标题层级）

Main agent 收集全部 task-subagent 的原始产出后，按 report-template.md 的结构进行组装：

步骤 1：重整标题层级。 Subagent 产出的标题层级可能与报告模板不匹配（如使用 # 顶级标题、层级跳跃、嵌套深度不当等）。主 agent 必须逐节审查各 subagent 产出的标题，将其调整到与嵌入位置匹配的正确层级：

• 先读取 report-template.md，明确每个 task 产出嵌入的父级标题级别（如 ## 1. 研究问题与动机 → 父级为 h2；### 2.1 算法与架构 → 父级为 h3）
• 审查 subagent 产出中的实际标题使用情况
• 将标题调整到正确嵌套深度：位于 h2 父级下的，内容标题应从 h3 开始；位于 h3 父级下的，内容标题应从 h4 开始
• 不留孤立的 # 顶级标题（与论文标题冲突）；同级内容使用同级别标题；不出现层级跳跃

步骤 2：章节顺序排列 + 移除废话。

• 按 report-template.md 的章节顺序排列
• 移除 subagent 产出的前言/后记废话（如 "Now I will write the section..."）
• 允许：删除跨 task 重复的段落——同一事实/分析在多个 section 出现时，保留信息最完整的一处，其余改为引用或直接删除
• 允许：压缩啰嗦但信息密度低的段落（如过度展开的常识性解释）
• 禁止：删除任何数据、公式、原文引用、实验数字
• 禁止：改变 subagent 的实质性论点或分析结论
• 原则：精简的目标是去冗余，不是压缩信息量。宁可保留疑似冗余的深度分析，不可删除关键论证
• 产生第一版组装报告 report-v1.md

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5e — 事实核查（Fact-Check Subagent）

Spawn 1 个 fact-check subagent，专门对照论文原文核查所有 task-subagent 产出的准确性。

输入：论文原文 + 全部 task-subagent 原始产出 + 第一版组装报告

核心约束：极度依赖原文——每个判断必须有原文具体引用（章节号或原文摘录），不允许凭记忆或常识判断。

输出格式——逐条差异报告，每条标注：

• ✅ 正确：声明与原文一致，附原文证据
• ❌ 错误：声明与原文矛盾，附原文正确信息 + 建议修正
• ⚠️ 不可验证：原文未涉及此声明（可能是 subagent 的合理推断或外部知识），标注为不可验证
• 🔶 部分偏差：数字正确但结论夸大、遗漏关键限定条件等情况，附修正建议

不做的事：

• 不检查 subagent 之间的内部一致性（那是 5f 主 agent 的活）
• 不生成新的分析内容
• 不修改 subagent 产出

此 subagent 的指令直接写在 Phase 5e 中，不需要独立的 task-N.md 文件——它不是 per-category 的，职责固定。

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5f — Main agent 审阅 + 修正循环（硬上限 3 轮）

Main agent 审阅 fact-check subagent 的核查报告：

若 ❌ + 🔶 数量较少（10 条以内且无重大事实错误）→ 直接进入 5g，主 agent 按核查报告修正报告。

若 ❌ + 🔶 较多或存在重大事实错误 → 将具体问题发回对应的 task-subagent，要求重新核查修正。修正后：

1. 回到 5d 重新拼接修正后的产出
2. 回到 5e fact-check subagent 重新审查（可只审修正部分）
3. 回到 5f 主 agent 再次评估

硬上限：3 轮（5e→5f→修正→5e→5f→修正→5e→5f→5g）。超过 3 轮后接受剩余问题，在报告末尾标注 "第 N 轮核查，剩余 X 条未解决"。

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5g — Main agent 最终修正与写入

Main agent 根据事实核查结果对组装报告做最终修正：

1. 按 fact-check 报告中 ✅ 确认的保持原样
2. 按 ❌ 和 🔶 逐条修正（使用 fact-check subagent 提供的正确信息）
3. ⚠️ 不可验证项 → 在报告中标注 "[来源：subagent 推断，原文未直接涉及]" 或直接移除
4. 内部一致性检查：(a) 矛盾检查——同一数字/事实在不同 section 中是否有不同表述；(b) 重叠检查——同一内容是否被多个 task 重复覆盖，如有则去冗余（保留最完整处，其余删除或引用）；(c) 交叉引用检查——一个 section 提到的关键内容在另一个 section 是否被遗漏或矛盾
5. 写入最终版 outputs/deep-reader/{item_key}/report.md

此流程确保报告的事实准确性由原文锚定，而非依赖 LLM 记忆。

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阶段 6：写报告到 Obsidian

报告模板（参见 reference/section-prompts.md 中的 REPORT_TEMPLATE）。

生成最终 Markdown：

• 填充各 subagent 的产出（main agent 已完成合并审查）
• 生成 frontmatter（yaml）
• 添加 KB 相关论文的 [[wikilinks]]：
  • 对 KB 中找到的每篇论文，检查 Obsidian vault 中是否存在同名笔记
  • 若存在，添加 wikilink：[[note_name]]
  • 若不存在，仅用文本引用

报告路径：outputs/deep-reader/{item_key}/report.md。

写入 Obsidian： 使用 obsidian MCP 的 write_note，路径为 00 Inbox/{safe_title}.md。 报告内容来自 outputs/deep-reader/{item_key}/report.md。

⚠️ 关键约束：必须获取完整报告内容后传给 write_note，不手工重新组装报告文本——手工组装极易丢失 LaTeX $ 分隔符。

Frontmatter 格式：

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tags:
  - paper-analysis
  - deep-reading
  - {domain_tags}
authors: "{authors}"
published: "{published}"
zotero_key: "{item_key}"
kb_related:
  - "[[related_paper_1]]"
  - "[[related_paper_2]]"
---

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阶段 7：可选上传 Zotero Note

如果用户请求上传：

1. 将 Markdown 报告转换为 HTML（保留 LaTeX、wikilinks 转文本链接）
2. 通过 Zotero API 创建 Note 并挂载到 item_key

python scripts/upload_to_zotero.py --report <report_path> --zotero-key {item_key} --tags deep-reading,auto-generated

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阶段 8（可选）：生成 good-question 桥接文件

如果用户计划基于本论文的局限性设计新的研究问题，主 agent 应生成结构化桥接文件，供 good-question skill 直接消费。

步骤：

1. 从 Phase 5g 的最终报告（outputs/deep-reader/{item_key}/report.md）中提取以下结构化信息：

   • 声称局限（Stated Limitations）：作者自己承认的局限性
   • 隐含弱点（Implied Weaknesses）：主 agent 和 subagent 批判性分析揭示的潜在问题
   • 未来方向（Future Directions）：作者建议的和 agent 认为有价值的延伸方向
   • 个人研究启发（Personal Research Insights）：论文在你的研究语境下的价值、可迁移的思路、具体的实验想法

2. 从 Phase 4 的 KB 搜索结果中提取相关论文列表（不去重、不截断——good-question 自行判断相关性）：

   • zotero_kb.json 中的条目（title, abstract, item_key）
   • obsidian_kb.json 中的条目（title, path, wikilink）

3. 写入 outputs/deep-reader/{item_key}/good-question-bridge.json：

{
  "source_paper": {
    "title": "{title}",
    "item_key": "{item_key}",
    "arxiv_id": "{arxiv_id}"
  },
  "stated_limitations": [
    "具体局限描述 1",
    "具体局限描述 2"
  ],
  "implied_weaknesses": [
    "隐含弱点描述 1",
    "隐含弱点描述 2"
  ],
  "future_directions": [
    "未来方向描述 1",
    "未来方向描述 2"
  ],
  "personal_insights": [
    "个人启发描述 1",
    "个人启发描述 2"
  ],
  "kb_context": {
    "zotero_related": [
      {"title": "...", "item_key": "...", "abstract": "..."}
    ],
    "obsidian_related": [
      {"title": "...", "path": "...", "wikilink": "..."}
    ]
  }
}

4. 告知用户：已生成 good-question 桥接文件 outputs/deep-reader/{item_key}/good-question-bridge.json。运行 good-question skill 可直接消费此文件，基于论文局限性设计新的研究问题。

注意：

• 此阶段仅按需执行（用户明确表示想基于这篇论文设计新问题，或主 agent 判断论文的局限性非常丰富值得追问）
• 桥接文件中的各项应为具体、可操作的陈述，而非笼统标签（如 "计算成本高" → "扩散模型推理需 100 步去噪，单步 5ms，实时控制需 <1ms"）
• good-question 消费此文件时会自动检测并跳过 Workflow Step 0-2，直接进入候选问题生成

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配置项

所有配置可通过环境变量或 .env 文件设置：

变量	默认值	说明
EMBEDDING_PROVIDER	qwen	embedding 提供商：qwen/openai/local
EMBEDDING_MODEL	自动	覆盖默认 embedding 模型
OBSIDIAN_VAULT	自动检测	Obsidian vault 根路径

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