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学术论文结构化阅读、拆解与分析工具。基于12个阅读要素（研究背景、研究问题、研究结论、文献综合、文献批评、研究方法、理论视角与理论框架、一致性发现、不一致性发现、研究贡献、研究不足、未来研究展望）对论文进行深度拆解，结果保存为Excel文件。当用户提到需要针对论文/文献/paper进行拆解、解析、分析、阅读、梳理，并上传或告知一篇或多篇论文的本地文件路径（PDF、Word等）时触发此skill。
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SOC 職業分類に基づく
| name | paper-analyzer |
| description | 学术论文结构化阅读、拆解与分析工具。基于12个阅读要素（研究背景、研究问题、研究结论、文献综合、文献批评、研究方法、理论视角与理论框架、一致性发现、不一致性发现、研究贡献、研究不足、未来研究展望）对论文进行深度拆解，结果保存为Excel文件。当用户提到需要针对论文/文献/paper进行拆解、解析、分析、阅读、梳理，并上传或告知一篇或多篇论文的本地文件路径（PDF、Word等）时触发此skill。 |
基于12个阅读要素对学术论文进行结构化拆解，结果保存为Excel文件存储于论文所在文件夹中。
pdftotext 命令提取文本阅读论文后，逐一提取12个阅读要素。要素定义详见 references/reading_elements.md。
提取要点：
如论文中某要素未明确提及，标注"论文未明确提及"并尝试基于论文内容进行合理推断，推断内容用括号标注。
分析完成后，将结果保存为Excel文件，存放于被分析论文所在的文件夹中。
使用 scripts/export_excel.py 脚本生成Excel。先用 Python 将分析数据写入临时JSON文件，再调用脚本。
生成文件名：论文拆解_<论文简称>.xlsx，包含一个工作表。
构造JSON数据并调用脚本：
python3 <skill_path>/scripts/export_excel.py --mode single --output "<论文所在文件夹>/论文拆解_<论文简称>.xlsx" --json '<json_string>'
JSON结构：
{
"title": "论文标题",
"author": "作者",
"source": "期刊/来源",
"year": "年份",
"elements": {
"研究背景": "内容...",
"研究问题": "内容...",
"研究结论": "内容...",
"文献综合": "内容...",
"文献批评": "内容...",
"研究方法": "内容...",
"理论视角与理论框架": "内容...",
"一致性发现": "内容...",
"不一致性发现": "内容...",
"研究贡献": "内容...",
"研究不足": "内容...",
"未来研究展望": "内容..."
}
}
生成文件名：论文拆解汇总_<N>篇.xlsx，包含每篇论文的独立工作表 + 最后一个"横向对比汇总"工作表。
python3 <skill_path>/scripts/export_excel.py --mode multi --output "<论文所在文件夹>/论文拆解汇总_<N>篇.xlsx" --json '<json_string>'
JSON结构：
{
"papers": [
{ "title": "...", "author": "...", "source": "...", "year": "...", "elements": { ... } },
...
],
"summary": {
"paper_labels": ["论文A简称", "论文B简称", ...],
"elements": {
"研究背景": ["论文A精简版", "论文B精简版", ...],
...12个要素各一个数组...
}
}
}
重要：由于JSON字符串可能很长，使用Python将JSON写入临时文件，再用 --json "$(cat /tmp/paper_data.json)" 传入，或直接在Python中调用脚本。推荐方式：
import json, subprocess
data = { ... } # 构造好的数据
with open("/tmp/_paper_analysis.json", "w") as f:
json.dump(data, f, ensure_ascii=False)
subprocess.run(["python3", "<skill_path>/scripts/export_excel.py",
"--mode", "multi",
"--output", "<输出路径>",
"--json", json.dumps(data, ensure_ascii=False)])
在保存Excel后，同时在对话中以markdown表格简要呈现分析结果，并告知用户Excel文件的保存路径。
全球人文社科顶刊研究方法扫描与汇总工具。通过 OpenAlex API 抓取社会学、政治学、 心理学、传播学、管理学、经济学、人类学、教育学、历史学、语言学、地理学、方法论专刊、 AI-社科交叉期刊、数字人文期刊等 14 大类顶刊近 24 个月（可调）论文， 用启发式规则做大规模方法打标 + AI 识别（L1 家族标签，可处理万篇级）， AI 相关方法单独成章并细分 AI-as-tool 与 AI-as-object， 输出 Excel 方法矩阵（4 Sheet）+ Markdown 趋势报告（含教学转化建议）。 面向课程策划人员、研究方法课程教师、研究生方法训练设计者。 触发条件：用户提到"调研顶刊方法""扫描顶刊研究方法""人文社科方法趋势" "最新研究方法汇总""课程方法更新""AI 研究方法扫描""global top journals methods" "scan top journals for methods"，或说"帮我看看最近顶刊都用什么方法"、 "查一下过去两年顶刊的 AI 方法"、"为方法论课程准备最新素材"、 "全球顶刊最新研究方法调研"。即使用户只是模糊地说"整理最新研究方法"、 "方法前沿有什么"，只要上下文是学术/教学，也应触发此 skill。
企业战略制定工具（Corporate Strategy Maker）。当CEO或高管提出以下需求时触发： 制定战略、战略规划、战略诊断、战略审视、年度战略、三年规划、竞争策略、增长路径、 商业模式设计、战略迭代、战略执行方案、OKR制定、战略重点、业务方向选择。 适用场景：新公司战略制定、现有战略审视与迭代、特定战略议题深度分析、 年度战略复盘与更新、竞争应对策略、转型路径设计。 不适用：日常运营决策、单一产品功能需求、HR/财务等职能级决策（除非上升至战略级别）。
知网（CNKI）高级检索论文自动化工具。当用户提供研究关键词或研究选题时，自动执行 三阶段检索：①主体联合检索（倒剥洋葱法，多组核心概念 AND 联合，获取直接相关文献）； ②独立补充检索（对各核心概念组分别单独检索，获取间接相关的背景文献与理论文献）； ③汇总合并（去重后按类别分色展示，输出统一 Excel 文件）。 触发条件：用户提到需要在知网/CNKI检索论文、高级检索、按关键词搜索CSSCI/C刊论文、 下载题录信息、获取论文摘要、按被引排序检索；或说"帮我在知网检索XX相关论文"、 "用知网高级检索搜索XX主题的C刊论文"、"帮我检索XX关键词的CSSCI论文"。
外文学术文献检索工具（社会科学方向）。基于 OpenAlex 开放 API（无需机构账号、无需 API key）， 执行三阶段检索：①主体联合检索（最具体组主检索+其他组后置文本过滤，实现真正 AND 语义） ②独立补充检索（研究对象背景文献 + 核心理论文献）③汇总去重分类 Excel。 同步生成 WoS/Scopus 布尔检索式供有机构权限的用户使用。 触发条件：用户提到需要检索外文/英文/SSCI文献、检索国外学术数据库、帮我搜英文文献、 foreign literature search、检索 SSCI/SCI 论文等。
Skill 安装工具（Skill Installer）。从多种来源安装 Claude Code skill， 内置安全审查流程，安装前自动执行 skill-vetter 协议。 支持：GitHub 仓库路径（owner/repo/skill-name）、原始文件 URL、 本地文件路径、直接粘贴 SKILL.md 内容。 当用户说"安装这个skill""install skill""帮我装这个""从GitHub安装skill" "把这个skill装上""安装 owner/repo/skill-name"时触发此 skill。 注意：所有安装在写入文件前必须经过安全审查，无法获取内容的来源一律拒绝安装。
研究设计内部一致性检查工具（Design Coherence Check）。系统检查研究设计在 本体论-认识论-方法论-具体方法四个层次之间的一致性，识别认识论矛盾、 方法论-方法不匹配、效度语言混用等深层问题。 当用户说"帮我检查研究设计""研究设计有没有问题""认识论和方法一致吗" "方法选对了吗""设计是否自洽""审稿人会质疑我的方法论吗" "我的方法论部分这样写合适吗""帮我审查方法章节的逻辑"时触发此 skill。 注意：这不是方法操作指导工具（具体编码/分析操作请用其他 skill）， 而是专门检查研究设计"哲学层"与"操作层"之间内在一致性的元方法工具。