deep-note

name	deep-note
description	给定一篇论文（arXiv 链接或 ID），生成包含 7 个部分的结构化深度阅读笔记， 涵盖动机、方法、实验和批判性分析。 触发词：deep note, 帮我读, 论文笔记, read this paper。

Deep Note — 单篇论文深度阅读笔记

目标

给定一篇论文（arXiv 链接、ID 或 PDF URL），生成结构化的 7 段式深度阅读笔记（markdown 格式）。

触发词

deep note [链接] · 帮我读 [链接] · 论文笔记 [链接] · read this paper [链接]

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第 1 步 — 解析输入

提取论文标识符：

• arXiv 链接 → 提取 ID（如 2401.12345）
• arXiv ID → 直接使用
• PDF URL → 获取并处理

第 2 步 — 获取论文内容

获取策略（按优先级尝试）：

1. web_fetch("https://arxiv.org/abs/{id}") 获取摘要和元信息
2. web_fetch("https://arxiv.org/html/{id}") 获取完整 HTML 版本（首选）
3. 如 HTML 不可用，尝试 web_fetch("https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/{id}")

提取：标题、作者、摘要、全文（章节、图表）。

注意： 如果论文较长（>300 行），重点关注：摘要、引言、方法部分、实验结果和结论。跳过相关工作的细节。

第 3 步 — 生成深度笔记

使用以下 7 段式模板：

# {论文标题}

> **作者：** {authors}
> **发表日期：** {date} | **arXiv：** [{id}](https://arxiv.org/abs/{id})
> **笔记生成日期：** {today's date}

## 1. 一句话总结
{一句话概括核心贡献}

## 2. 动机与问题
- 这篇论文解决什么问题？
- 为什么重要/填补了什么空白？
- 已有工作的局限性是什么？

## 3. 方法
- 核心技术方案（附关键公式，如适用）
- 架构/算法概览
- 与已有方法有何不同？

## 4. 实验
- 使用的数据集和基线方法
- 关键结果（引用具体数字）
- 消融实验要点

## 5. 亮点与局限
**亮点：**
- {亮点 1}
- {亮点 2}

**局限：**
- {局限 1}
- {局限 2}

## 6. 相关工作脉络
- 这篇论文在研究版图中处于什么位置？
- 关键相关论文及其差异

## 7. 个人思考
- 可能的扩展或后续方向
- 与当前研究趋势的相关性
- 是否推荐阅读？为什么？

第 4 步 — 保存并汇报

保存到当前工作目录，文件名为 deepnote_{arxiv_id}_{date}.md。 在对话中输出简要摘要、文件路径和一句话总结。

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第 5 步 — 更新偏好

交付深度笔记后，观察用户反馈：

• 如果用户认为论文有价值 → 在 config.yaml 中提升相关关键词权重
• 如果用户认为没有帮助 → 降低相关关键词权重
• 如果该论文为用户引入了新的研究方向 → 添加为新兴趣

按照 skills/preference-evolving/SKILL.md 中的流程更新 config.yaml。

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质量准则

• 要具体：引用数字、命名技术、引用图表
• 要有批判性：不只是摘要——同时评价优点和不足
• 要简洁：每个部分 3-8 个要点，而非大段文字
• 一致使用论文原文中的术语
• 如果无法获取全文，坦诚说明并基于摘要进行分析