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デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/zsyggg/paper-craft-skills --skill paper-analyzerコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
将论文、技术文章或知识内容制作成高真实感的 AIGC 幻灯片。先做叙事结构和逐页视觉导演，再调用生图模型生成每一页 16:9 slide image，最后合成为 PPTX/PDF。适合论文汇报、组会、公开课、技术分享、商业化研究展示；当用户提到“论文PPT”“AI生成PPT”“不像AI的PPT”“高质感幻灯片”“逐页生图PPT”时使用。
论文方法图解——用视觉图解彻底讲清楚一篇论文到底做了什么、怎么做的。 自动分析论文核心方法，先推荐封面/概述图/机制细节图的生成方案，必须由用户确认范围、张数、语言、风格后再生成。 支持温暖笔记风和论文框架图风。
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | paper-analyzer |
| description | 将学术论文转化为深度HTML长文。6轮强制工作流、代码仓库搜索、公式渲染、Mermaid图表。 3种写作风格，输出可直接分享的精美HTML页面。 |
⚠️ 这是生产级指令。你的唯一任务：产出一篇让读者觉得"比我读论文还清楚"的深度HTML长文。
/paper-analyzer https://arxiv.org/abs/2605.07363
/paper-analyzer /path/to/paper.pdf
/paper-analyzer 粘贴文本
| 输入 | 执行 |
|---|---|
| arxiv URL | 同时读 arxiv.org/abs/（摘要）和 arxiv.org/html/（全文HTML） |
| PDF路径 | 用PDF读取工具读全文。分多次直到全部获取 |
| 文本 | 全部使用 |
自检：有没有完整内容？没有 → 换方式继续。
git clone --depth 1 <url> /tmp/paper_code根据代码状态分支处理：
| 状态 | 处理 | 文章体现 |
|---|---|---|
| ✅ 已发布 | 读核心文件，找 ≥2 处论文方法↔源码对应 | 贴代码段（≤30行），标注 文件路径:行号 |
| ⏳ 待发布 | 检查 README/Release 标记 | 标注状态+仓库链接 |
| ❌ 无代码 | 搜索替代实现/相关项目 | 注明"本文未提供公开代码" |
必须问风格选择，用户未回则默认 academic。
按选定风格的要求写，输出完整HTML。模板见下文。
逐项检查，不通过则修改直到通过。
硬标准：
结构要求（按顺序，缺一不可）：
1. 钩子开头（2-3段）
— 反常识问题 / 引人共鸣的场景 / 让人"等等再说一遍？"的事实
— 不要直接讲技术。先让读者好奇。
2. "为什么会这样"（3-4段）
— 解释现有方法的逻辑和它的瓶颈
— 用简单例子说明
— 让读者感到"确实需要一种新方法"
3. 核心洞察（1-2段）
— 论文最关键的那一句话发现
— 用一句话说清楚 + 一个类比强化
4. 方法详解（5-8段，全文最重点）
— 分步骤展开：怎么做 → 为什么这样设计 → 和旧方法的关键区别
— 每个步骤配一个类比
— 引用论文原文（公式/算法描述）≥ 3 处
— 用对比表呈现新旧方法差异
5. 实验效果（3-4段）
— 最重要的实验结果 + 数据解读
— 不只是报数字，要解释"这意味着什么"
— 用表格呈现关键对比数据
6. 深层意义（2-3段）
— 这个工作对行业意味着什么
— 不止一个角度：技术意义、产业意义、方法学意义
7. 局限（1-2段）
— 作者自述的局限 + 你的判断
8. 收束（1段）
— 回到开头的场景/问题，形成闭环
— 读者带着"我懂了"的感觉离开
9. 金句
— 一句话，让人能记住并转述
写法要求：
硬标准：
结构要求：
1. 论文元信息
标题 · 作者 · 链接 · 代码状态
2. 一句话总结（100字内）
3. 研究背景与动机（4-5段）
— 这个领域在解决什么问题
— 现有方法及其局限（按时间线或方法论分类）
— 本文的出发点
4. 预备知识（2-3段，如需要）
— 理解本文需要的核心概念
— 本文用到的基础方法简介
5. 方法详解（8-10段，全文最重点）
— 对每个创新点独立成节
— 每个创新点包含：①问题 ②怎么做（配公式）③为什么有效 ④与已有方法的差异
— 公式用 $$...$$ KaTeX 渲染
— 引论文原文 Figure/Table 编号
— 有代码则穿插源码分析
6. 实验分析（4-6段）
— 实验设置概述
— 主要结果（配表格 + 深入解读）
— 不同维度的对比分析
— 消融实验说明了什么
— 不是报数据，是解读数据背后的含义
7. 讨论（2-3段）
— 方法的适用边界
— 未解决的问题
— 对未来工作的启示
8. 局限分析（2-3段）
— 作者自述 ≥ 1 处
— 你的独立判断 ≥ 1 处
9. 结论（1-2段）
— 凝练贡献
— 展望
写法要求：
⚠️ 精炼 ≠ 敷衍。精炼是信息密度极高、但该有的全有。
硬标准：
结构要求：
1. 头图（Mermaid图表）—— 全文最核心架构/对比的一张图
类型可以是：flowchart（流程图）、graph（对比图）、或 timeline
2. 核心摘要盒
— 5 行以内
— 覆盖：做什么 / 怎么做 / 效果 / 适用场景
3. 关键创新（3-5 个，编号列出）
— 每个 2-4 句
— 一句话说创新点 → 一句话说怎么做的 → 一句话说为什么重要
4. 核心数据表
— 最多 5 行数据
— 突出和 baseline 的对比
5. 金句收尾
Mermaid 图表示例（⚠️ 节点文本避免中文特殊字符，用英文或简单ASCII。用 <br/> 换行）：
flowchart TB
subgraph DSA["DSA: 64 heads scan all L tokens"]
Q1[Query] --> H1[Head 1..64]
H1 --> TK1[Score: O(64L)]
end
subgraph MISA["MISA: route to h=8 heads"]
Q2[Query] --> RTR[Router: O(64M)]
RTR -->|top-8| H2[8 active heads]
H2 --> TK2[Score: O(8L)]
end
DSA -->|8x fewer heads| MISA
生成HTML时使用此模板，确保含 KaTeX 公式渲染 + Mermaid 图表支持：
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>论文标题 — 深度解读</title>
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<!-- KaTeX -->
< = =>
公式用 $$...$$ 或 $...$，KaTeX 自动渲染。
$H^I$、$H^{I}$、$\mathbf{q}_{t,j}^I$$H^\I$（\I 未定义）、$H^I$ 写在 <pre> 标签内Mermaid 图用 <pre class="mermaid">...</pre> 包裹。节点文本避免中文标点和特殊字符。
生成后逐条检查，不通过则修改：
styles/storytelling.md — 故事型补充规范styles/academic.md — 学术型补充规范styles/concise.md — 精炼型补充规范styles/with-formulas.md — 公式详解styles/with-code.md — 代码分析规范scripts/generate_html.py — HTML生成辅助脚本