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Dynamic HTML generator for literature deep-reading. Use when the user wants to read a paper in depth. Ensure you can access to the Zotero library through zotero-bridge CLI.
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Basé sur la classification professionnelle SOC
| name | literature-deep-reading |
| description | Dynamic HTML generator for literature deep-reading. Use when the user wants to read a paper in depth. Ensure you can access to the Zotero library through zotero-bridge CLI. |
本 skill 用于从 source_bundle.zip 启动文献精读运行。当前内置包实现：
stage_00_bootstrap：解包 source bundle、解析 Markdown 结构、best-effort 执行 Host preflight、建立 SQLite 和生成 bootstrap runtime views。stage_10_source_reading_context_request：agent 读取原文结构和 Host preflight 后写入 context-request.json，runtime 通过 Host Bridge best-effort 收集后续精读需要的上下文。stage_20_reading_enrichment：agent 读取原文、Host context 和 artifact views 后写入 reading-enrichment.json，runtime 归一化为 Preface、章节说明、概念、参考文献、总结和扩展阅读 views。stage_30_block_translation：agent 按稳定 block id 写入 block-translations.json，runtime 归一化为翻译 view。stage_40_final_review_and_render：agent 写入轻量 final-review.json，runtime 使用内置模板渲染最终单体 HTML。最终产物为 result/deep-reading.html。
input.source_bundle_path 必须指向一个本地 source_bundle.zip。bundle 预期包含：
source.mdsource-manifest.jsonimages/translator/alignment.jsonoriginal.pdfartifacts/artifact-manifest.jsonartifacts/references.jsonartifacts/digest.mdartifacts/citation-analysis.md参数：
target_language：目标语言，默认 zh-CN。可选输入：
translator_alignment_path：已有 literature-translator alignment JSON 的本地路径。translator_output_path：已有 literature-translator 译文 Markdown 的本地路径。translator_status：当 translator 因源目标语言相同而 cancelled 时，runtime 会在 bootstrap 生成 source-only alignment。Host 提供的输入以 runtime/input.json 和 .audit/*/input_manifest.json 为准。agent 不要手工猜测、替换或省略 translator 相关路径；如果 runtime/input.json 缺少 host 已提供的字段，bootstrap 会从审计输入中自动补齐。
本 skill 的目标是生成帮助用户深度阅读当前论文的 self-contained HTML。原文是主角；译文、topic/context、citation graph、reference digests 和 concept explanations 都是辅助阅读层。
不要把本 skill 当作通用综述生成器、纯翻译任务或普通报告生成器。所有语义内容都应服务于“读懂当前论文”：先帮助读者理解问题、方法、贡献、证据和局限，再用外部 context 解释它在研究脉络中的位置。
LLM 必须负责：
runtime 必须负责：
禁止事项：
runtime/views/*、runtime/literature-deep-reading.sqlite、result/deep-reading.html 或 literature-deep-reading.result.json。trace_paths 仅在需要核对证据、修复 payload 或解释 diagnostics 时读取。paper-artifacts export-filtered 可能返回 delivery.mode="bridge-download" 而不是直接写本地 artifact 文件。runtime 会 fail closed 并写出 runtime/payloads/*paper-artifacts-export-delivery.json；遇到该错误时，读取这个 delivery JSON，执行其中的 delivery.downloadCommand，再执行 delivery.unpackHint，确认下载包已解包到当前 run workspace 后，重跑同一个 runtime command。status，再读取当前阶段 packet。packet 缺失时，不要跳过阶段；运行对应 validate-* 定位缺失项，并回到当前或上一阶段 submit/validate 修复。downloadCommand 和 unpackHint。唯一面向 agent 的 CLI 是：
python scripts/deep_reading_runtime.py bootstrap --input runtime/input.json
python scripts/deep_reading_runtime.py status
python scripts/deep_reading_runtime.py validate-bootstrap
python scripts/deep_reading_runtime.py submit-context-request --payload runtime/payloads/context-request.json
python scripts/deep_reading_runtime.py validate-context-request
python scripts/deep_reading_runtime.py submit-reading-enrichment --payload runtime/payloads/reading-enrichment.json
python scripts/deep_reading_runtime.py validate-reading-enrichment
python scripts/deep_reading_runtime.py submit-block-translations --payload runtime/payloads/block-translations.json
python scripts/deep_reading_runtime.py validate-block-translations
python scripts/deep_reading_runtime.py submit-final-review --payload runtime/payloads/final-review.json
python scripts/deep_reading_runtime.py validate-final-output
不要调用其他脚本入口。
阶段 gate 纪律：
submit-* 成功后，必须立即运行对应的 validate-* 命令。validate-* 返回非 0、ok: false 或列出 errors 时，只修复当前阶段 payload，并重跑当前阶段 submit/validate；不得进入下一阶段。validate-* 返回 ok: true 后，才可以读取下一阶段 packet 并继续。status，再读取当前阶段 packet。大 view 只作为 packet 中 trace_paths 指向的按需追溯材料。bootstrap 成功后会生成：
runtime/literature-deep-reading.sqliteruntime/views/source-structure.jsonruntime/views/reading-blocks.jsonruntime/views/image-manifest.jsonruntime/views/source-reading-view.jsonruntime/views/target-artifacts-view.jsonruntime/views/references-seed-view.jsonruntime/views/host-preflight-view.jsonruntime/views/topic-candidates-view.jsonruntime/views/concept-needs-view.jsonruntime/views/translator-alignment-view.jsonruntime/views/diagnostics-bootstrap.jsonruntime/views/stage-10-agent-packet.jsonliterature-deep-reading.result.jsonbootstrap 成功后，先阅读：
runtime/views/stage-10-agent-packet.json默认只依据 packet 中的 summary、work_items、diagnostics_summary 和 trace_paths 决定 Stage 10 payload。只有需要核对证据或修复 payload 时，才读取 packet 指向的 source reading、structure、references、target artifacts、Host preflight、topic candidates、concept needs 或 diagnostics view。
Stage 10 payload 必须表达明确的外部 context 意图。main_task 和 method_family 不能为空；请求 topic context 时必须说明 topic_context_reason，且有 topic candidates 时 selected_topic_id 应来自候选项；请求 concept context 时 concept_labels 必须非空；reference_digest_policy 为 priority_only 时必须列出 priority_reference_indices。不要为了“多拿资料”泛化请求所有 context，只请求能帮助当前论文精读的证据。
然后手写且只手写：
runtime/payloads/context-request.json
按下面的字段组织 context-request.json：
{
"main_task": "object detection",
"method_family": "transformer-based direct set prediction",
"external_context_section_anchors": ["sec-1-introduction"],
"request_topic_context": false,
"topic_context_reason": "",
"selected_topic_id": "",
"request_concept_context": true,
"concept_labels": ["DETR", "object queries", "bipartite matching"],
"request_citation_graph": true,
"citation_graph_depth": 2,
"citation_graph_direction": "both",
"citation_graph_max_nodes": 80,
"citation_graph_max_edges": 160,
"citation_graph_include_low_signal": false,
"reference_digest_policy": "all_library_references",
"priority_reference_indices": []
}
提交后 runtime 会生成：
runtime/views/host-context-view.jsonruntime/views/reference-bindings-view.jsonruntime/views/reference-digests-view.jsonruntime/views/citation-graph-snapshot.jsonruntime/views/citation-graph-layout.jsonruntime/views/topic-context.jsonruntime/views/topic-candidate-digests-view.jsonruntime/views/graph-context.jsonruntime/views/concept-candidates-view.jsonruntime/views/concept-needs-view.jsonruntime/views/diagnostics-host-context.jsonruntime/views/stage-20-agent-packet.jsonHost Bridge 不可用或单项能力失败时，runtime 会写入 diagnostics 和空/部分 view，后续阶段仍可继续读取已有内容。
Stage 10 完成后，继续阅读：
runtime/views/stage-20-agent-packet.json默认只依据 packet 中的 Host context 可用性、topic/context 摘要、reference digest 摘要、concept needs、diagnostics 和 trace paths 写 Stage 20 payload。只有需要核对证据或补足语义判断时，才读取 packet 指向的 source reading、host context、reference、topic、citation graph 或 concept views。
preface_cards 必须围绕四个稳定槽位写作：
研究领域：优先根据选中 topic 的 semantic context 中的 topic definition / summary 分析；如果没有 topic context，才回退到当前论文自身。研究方向：优先结合选中 topic 的 taxonomy 分析当前论文所在的 route / axis；多个 topic candidate 时，可参考未选中 candidate 的 digest 来说明边界。本文位置：从时间、重要性、分类三个角度说明当前论文在上述研究领域中的地位。核心创新：总结当前论文解决的问题、核心贡献，以及它为哪些后续研究奠定基础。阅读路线与阅读问题不要写成第四张卡片；它们分别写入 preface_reading_path 和 preface_questions，runtime 会在 topic timeline 下方渲染为“阅读指引”。
Stage 20 payload 必须满足最低内容标准：四张导读卡必须完整且按上述标题出现；section_notes 至少覆盖一个关键正文 section，每条 note 必须让读者知道为什么读这一节、容易误读什么、带着什么问题读，以及本节引用主要承担什么作用。agent 自己补充的 concepts 必须写 definition，不要只写术语名。reference_digest_notes 必须说明参考文献在当前论文中的作用和为什么值得打开。
如果论文在 References / Bibliography 后还有 A. ...、B. ...、补充实验、模型超参、更多结果等正文性章节，必须在 section_roles 中把这些章节标为 appendix；真正的参考文献章节标为 bibliography。不要依赖脚本通过标题机械猜测附录边界。
citation_reference_roles[].role 是 agent 的自然语言语义标签，不是 renderer-owned category。推荐使用这些简短 role 词以提高一致性：background、baseline、contrast、component、dataset、tooling、historical、uncategorized。这些词参考 literature-analysis 的 renderer categories；也可以使用更具体的非空自定义 role，但不要提交单独的 category 字段。
然后手写：
runtime/payloads/reading-enrichment.json
按下面的字段组织 reading-enrichment.json：
{
"preface_title": "阅读前导读",
"preface_cards": [
{
"title": "研究领域",
"body": "把本文放入选中 topic 所代表的研究领域中理解。"
},
{
"title": "研究方向",
"body": "结合 topic taxonomy 说明本文所在的研究路线。"
},
{
"title": "本文位置",
"body": "从时间、重要性和分类角度说明本文在领域中的位置。"
},
{
"title": "核心创新",
"body": "概括本文解决的问题、核心贡献和奠基作用。"
}
],
"preface_reading_path": ["先看问题设定", "再看方法结构", "最后看实验和局限"],
"preface_goal": "帮助读者带着问题进入正文。",
"preface_concepts": ["DETR", "object queries"],
"preface_warnings": ["不要把 object queries 直接理解为传统 anchor。"],
"preface_questions": [
{
"question": "这篇论文的关键突破是什么？",
"answer": "它把目标检测建模为直接集合预测，减少了手工后处理。"
}
],
"section_notes": [
{
"section_anchor": "sec-1-introduction",
"reading_goal": "理解论文为什么要重新表述目标检测问题。",
"concepts": ["set prediction"],
"misread_warnings": ["这里的 end-to-end 不等于没有训练损失设计。"],
"questions": [
{
"question": "作者为什么强调 NMS？",
"answer": "因为传统检测流程依赖重复候选框的后处理。"
}
],
"citation_note_body": "本节引用主要用于说明传统检测流程的背景。",
"citation_reference_roles": [
{
"reference_id": "ref-1",
"role": "background"
}
]
}
],
"section_roles": [
{
"section_anchor": "sec-references",
"role": "bibliography",
"reason": "该节只包含参考文献条目。"
},
{
"section_anchor": "sec-a-additional-results",
"role": "appendix",
"reason": "该节位于 References 之后，但内容是补充实验而不是参考文献。"
}
],
"concepts": [
{
"label": "object queries",
"aliases": ["object query"],
"kind": "method component",
"definition": "DETR decoder 中用于预测一组目标的可学习查询。"
}
],
"reference_digest_notes": [
{
"reference_id": "ref-1",
"role_in_current_paper": "背景方法",
"why_open": "用于理解本文反对的传统检测流程。"
}
],
"summary_fallback_enabled": true,
"summary_fallback_sections": [
{
"title": "TL;DR",
"body": "如果没有 digest artifact，使用这里的简短总结。"
}
],
"extensions": [
{
"title": "读后延伸",
"body": "围绕后续改进方向继续阅读。"
}
]
}
提交后 runtime 会生成：
runtime/views/preface-view.jsonruntime/views/section-insights-view.jsonruntime/views/concept-overlay-view.jsonruntime/views/references-view.jsonruntime/views/summary-view.jsonruntime/views/extensions-view.jsonruntime/views/translation-batches-view.jsonruntime/views/diagnostics-enrichment.jsonruntime/views/stage-30-translation-worklist.jsonStage 20 完成后，继续阅读：
runtime/views/stage-30-translation-worklist.jsonruntime/payloads/translation-batches/batch-*.json不要自行切分翻译任务。runtime 已生成 worklist 和 batch 文件；主 agent 只按 stage-30-translation-worklist.json 中列出的 batch 路径委派。运行环境支持 subagent 时，将每个 batch 文件原样交给 subagent；不支持时，由主 agent 逐 batch 自译，但仍必须按 batch 文件中的 prompt 和 block 列表执行。默认不读取 reading blocks、source structure、concept overlay 或 section insights 全量 view；只有 worklist 的 trace_paths 指向具体证据且确需核对时才读取。最终只能提交主 agent 验收后的译文。
subagent 只处理单个 runtime batch，并按 batch 文件中的 prompt 返回 JSON object，包含 batch_id、translations[] 和 quality_notes[]；如果当前环境不能写文件，也可以用 stdout 返回同等结构。主 agent 合并 batch 结果后写 runtime/payloads/block-translations.json，立即运行 submit/validate；runtime 会检查缺块、重复、未知 block、非可译 block、疑似复制原文、目标语言脚本、表格结构和图片引用。validate 失败时，按错误中的 block_id 或字段名定点修复对应 batch 结果，不要重新人工通读所有 batch。
然后手写：
runtime/payloads/block-translations.json
按下面的字段组织 block-translations.json：
{
"translations": [
{
"block_id": "block-0001",
"translated_markdown": "# 论文标题",
"quality_notes": []
},
{
"block_id": "block-0002",
"translated_markdown": "这一段的中文译文。",
"quality_notes": ["术语按 concept glossary 统一。"]
}
]
}
提交后 runtime 会生成：
runtime/views/translation-view.jsonruntime/views/diagnostics-translation.jsonruntime/views/stage-40-review-packet.json如果 stage-30-translation-worklist.json 的 required_next_action 为 skip_translation_submit，说明 translation view 已由 runtime 生成，不要再写 block-translations.json，直接进入 Stage 40。
Stage 30 完成后，继续阅读：
runtime/views/stage-40-review-packet.json默认只依据 review packet 中的 translation counts、diagnostics summary、quality observation candidates 和 trace paths 写 final review。只有需要核对具体译文或诊断证据时，才读取 packet 指向的 translation、analysis 或 diagnostics view。
然后手写：
runtime/payloads/final-review.json
按下面的字段组织 final-review.json：
{
"overall_assessment": "ready",
"quality_observations": [
{
"severity": "warning",
"kind": "translation_style",
"block_id": "block-0002",
"message": "译文术语已按概念表统一。"
}
]
}
提交后 runtime 会生成：
result/deep-reading.htmlresult/deep-reading-manifest.jsonresult/deep-reading-artifacts.jsonresult/final-output.candidate.jsonresult/sections/sections.jsonresult/sections/source-images.jsonresult/sections/diagnostics.json当前阶段完成后，读取 literature-deep-reading.result.json，并输出一个 JSON object。该 JSON 必须包含：
"__SKILL_DONE__": trueliterature-deep-reading.result.json 中的全部业务字段不要输出 Markdown fence 或解释性文字。
Draft a LaTeX literature review section. Use this skill when user wants to create an introduction and/or related work section for a research paper. Ensure you can access to the Zotero library through zotero-bridge CLI.
Debug-only ACP sequence probe step that runs a configurable countdown script before producing a structured result with handoff verification.
Prepare the context for create topic synthesis workflow. Use this skill when user wants to create a new topic. DO NOT invoke unless you can access to the Zotero library through zotero-bridge CLI.
Draft the topic-level core synthesis and knowledge graph completion based on the analysis context from the prepare phase. Use this skill after create/update-topic-synthesis-prepare. DO NOT invoke this skill directly.
Assess library coverage & evidence reliability, propose collection supplementation, and generate the final summary of a topic. Use this skill after topic-synthesis-core-enrichment. DO NOT invoke this skill directly.
Prepare the context for update topic synthesis workflow. Use this skill when user wants to update an existing topic. DO NOT invoke unless you can access to the Zotero library through zotero-bridge CLI.