paper-survey

name	paper-survey
description	AI 驅動的學術論文調研 — 輸入研究主題，自動從 Semantic Scholar + DBLP + arXiv 搜尋高品質論文 （只保留頂會 CCS/S&P/NeurIPS/CVPR... 和 Q1 期刊 TPAMI/TRO/JMLR...）， 逐篇產出有觀點、有態度的深度分析筆記，存進 Obsidian。 觸發詞: "論文調研"、"paper survey"、"幫我調研一下"、"survey this topic"、 "文獻調研"、"research survey"、"調研一下 XXX 方向"、"survey XXX"
context	fork
allowed-tools	Bash, Read, Write, Edit, Glob, Grep, WebFetch, WebSearch

PaperMentor — 高品質論文調研

輸入研究主題 → 搜尋頂會/Q1 論文 → 產出有觀點的深度分析 → 存進 Obsidian。

Step 0: 讀取配置

讀取 ./pm-config.json（+ 可選 ./pm-config.local.json 覆寫）。 重要變數：

• VAULT_PATH = paths.obsidian_vault
• SURVEY_DIR = VAULT_PATH / paths.survey_folder
• LANGUAGE = survey.language（zh-TW / zh-CN / en）
• MAX_PAPERS = survey.max_papers_final
• GIT_COMMIT_ENABLED = automation.git_commit

Step 1: 解析用戶需求

從用戶輸入提取：

• 研究主題（required）：可以是中英文，但傳給 API 時用英文（API 對英文查詢效果最好）
• 年份範圍（optional）：如「最近 3 年」→ --years 3，預設讀 config
• 領域提示（optional）：如「安全領域」、「CV 方向」（用來確認 venue 篩選合理）
• 論文數量（optional）：如「給我 10 篇就好」→ --top 10

如果主題不清楚，問用戶確認（例如「是要廣義的 prompt injection，還是特指 indirect prompt injection in agents？」）。

Step 2: 執行搜尋

cd {skill_dir}
python3 search_papers.py --topic "{english_topic}" --years {years} --top {max_papers}

（如果用戶說要包含預印本，加 --include-preprints）

輸出：/tmp/pm_survey_candidates.json（已品質篩選 + 引用排序）

Step 3: 呈現候選論文，等用戶確認

不要直接開始分析 — 讀 /tmp/pm_survey_candidates.json，用表格呈現：

## 調研候選論文（N 篇）

| # | 標題（前 60 字） | Venue | 年 | 引用數 | Tier |
|---|-----------------|-------|----|--------|------|
| 1 | ... | NeurIPS | 2024 | 107 | tier1 |
| 2 | ... | CCS | 2023 | 1072 | tier1 |
| ... |

然後問用戶：

• 這些論文看起來對嗎？要增減哪幾篇？
• 要不要調整年份範圍或加入預印本？
• 確認後我開始逐篇分析並存進 Obsidian

關鍵：調研很花 token，讓用戶先確認論文清單再分析。

Step 4: 逐篇深度分析

對每篇確認的論文：

4.1 取得完整內容

優先順序：

1. arXiv HTML（最好）：WebFetch https://arxiv.org/html/{arxiv_id} — 結構化、可完整解析
2. arXiv Abstract 頁：WebFetch https://arxiv.org/abs/{arxiv_id} — HTML 版不存在時
3. DOI 解析：如果沒 arXiv ID 但有 DOI，嘗試 WebFetch https://doi.org/{doi}

WebFetch prompt：「完整提取論文的 Abstract、Introduction、Method、Experiments、Limitations、Conclusion 各章節內容，保留所有重要數據、對比方法、技術術語」

4.2 按模板產出分析

嚴格遵循 ./assets/survey-note-template.md 骨架，但章節標題和數量依論文內容調整。

寫作風格規則（最重要 — 這是 PaperMentor 風格的靈魂）

語氣

• 像在跟一個聰明的同事解釋這篇論文為什麼值得看
• 不用學術論文的被動語態（禁止「本文提出了...」、「本工作實現了...」）
• 主動、直接、有立場、有判斷
• 用「我」表達觀點（「我怎麼看」「我認為」）

結構

• 必須有敘事弧度：問題 → 為什麼難 → 他們怎麼想 → 做了什麼 → 結果如何 → 對領域意味什麼
• 不是照搬論文 section 順序，而是重新組織成有邏輯的故事
• 開頭就要讓讀者知道「為什麼我該繼續讀這篇」

核心技巧

• 引號洞察（風格靈魂）：每個章節至少一個 > 「精煉觀察」
• 粗體標記關鍵詞：列表項的標題、重要名詞用 **粗體**
• 問題驅動章節：章節標題盡量是問題或觀點（「為什麼 X 視角很重要？」），不是描述性標題（「方法介紹」）
• 對比定位：說清楚這篇跟同期 / 同領域其他工作的關係
• 限制要具體：不寫「需要更多實驗」這種廢話，要寫「驗證只限於 X 場景，因為 Y 原因」

禁止

• 禁止照抄 Abstract
• 禁止只列點不分析
• 禁止用「本文提出了」開頭
• 禁止所有觀點都正面（要有保留和批判）
• 禁止使用 emoji
• 禁止寫成教科書式的知識整理
• 禁止學術八股

各章節具體指引

章節	內容要求
標題	{短論文名} 論文閱讀分析：{1 句話 hook, <40 字} — hook 要點出反直覺或最核心的洞察
核心論述	2-3 段, <300 字。第一段就點明為什麼這篇特別。結尾用引號帶出核心問題
這篇論文想解決什麼問題？	3-5 個具體瓶頸，每個說清楚為什麼是瓶頸，不只是「不夠好」
方法相關章節（1-3 個）	依論文內容調整，重點是「為什麼這樣設計」而非 step-by-step
論文最值得注意的主張	3-5 個 claim，每個附評估（強 / 中 / 保留），區分有實驗支撐 vs 僅聲稱
這篇真正提供的啟發	拉高一層跟領域趨勢連結，提煉可帶走的框架
限制與保留	4-6 個具體限制
我怎麼看這篇論文？	明確定位和評價，點出最深的洞察
一句話總結	<100 字, 要是看完能記住的話

4.3 存進 Obsidian

檔名規則：

• 優先用方法名 / 模型名（標題冒號前的部分通常就是）
• 例：TaskShield_論文閱讀分析.md、AgentDojo_論文閱讀分析.md
• 如果沒有明顯方法名，用短標題：{ShortTitle}_論文閱讀分析.md

存放路徑：

{SURVEY_DIR}/{sanitized_topic}/{MethodName}_論文閱讀分析.md

sanitized_topic = 把用戶的研究主題轉成可當資料夾名（去除特殊字元、空格變底線，保留中英文）。

如果資料夾不存在，建立它（mkdir -p）。

Step 5: 補交叉連結

所有分析都完成後，每篇筆記的「本次調研的相關論文」區塊填入：

• 同批調研的其他論文 wikilink
• 每個加一句話說明關係（對比、延伸、反駁、互補等）

讀每篇筆記 → 用 Edit 工具在 ## 本次調研的相關論文 區塊填入實際連結。

Step 6: 產生調研總覽

在 {SURVEY_DIR}/{sanitized_topic}/_調研總覽.md 產出整合性文章：

---
title: "{topic} 論文調研總覽"
topic: "{topic}"
paper_count: {N}
date_range: "{min_year}-{max_year}"
tags: [survey-overview, {topic_tags}]
type: survey-overview
created: {date}
---

# {topic} 論文調研總覽

## 研究背景與動機
{為什麼這個主題重要}

## 研究脈絡（時間線）
{按年份展開，說明研究如何演進}

- **{year}**: [[{Paper}]] — {一句話貢獻}
- **{year}**: [[{Paper}]] — {一句話貢獻}

## 方法分類
{把論文按 approach 分群，例如：}
### A 類方法: {classification_name}
- [[{Paper1}]]
- [[{Paper2}]]

### B 類方法: {classification_name}
- ...

## 核心發現對比

| 論文 | 核心 idea | 性能 | 限制 |
|------|-----------|------|------|
| [[Paper1]] | ... | ... | ... |

## 跨論文開放問題
{所有論文都沒解決的共同問題}

## 我的整體觀察
{用一兩段話給出這個領域的現況判斷}

> 「{整體洞察引言}」

Step 7: 可選自動化

如果 GIT_COMMIT_ENABLED=true 且 {VAULT_PATH}/.git 存在：

cd {VAULT_PATH} && git add "{survey_folder}/{sanitized_topic}/" && \
  git commit -m "paper survey: {topic} ({N} papers)"

Step 8: 回報

告訴用戶：

1. 調研資料夾位置：{SURVEY_DIR}/{sanitized_topic}/
2. 每篇論文的檔名清單
3. 調研總覽的位置
4. 一句話問：還要針對哪篇深入討論嗎？

---

語言處理

• 如果 LANGUAGE=zh-TW（預設）：所有章節標題、正文用繁體中文，技術術語保留英文
• 如果 LANGUAGE=zh-CN：簡體中文
• 如果 LANGUAGE=en：全部英文，包含標題 hook 和引號洞察

API 查詢（給 Semantic Scholar / DBLP / arXiv 的 --topic）永遠用英文，不論輸出語言。

錯誤處理

• Semantic Scholar 429 rate limit → 等 5 秒重試一次；若還失敗，繼續用 DBLP + arXiv 結果
• arXiv HTML 404 → fallback 到 abstract 頁 + abstract 內文分析（品質會下降，提醒用戶）
• 用戶的主題太抽象（「AI 安全」）→ 問更具體：「是想看 prompt injection？jailbreak？還是 model theft？」

參考檔案

• search_papers.py — 搜尋引擎（Semantic Scholar + DBLP + arXiv + 品質篩選 + 引用排序）
• venue_db.json — 頂會和 Q1 期刊品質資料庫（可用 pm-config.local.json 的 venue_overrides 擴充）
• assets/survey-note-template.md — 分析筆記模板
• pm_config.py — 配置 loader
• pm-config.json — 預設配置