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paper-deep-parser
对最终选中的论文进行深度精读,从 card.md 中提取结构化字段(sub_field、ID_paradigm、baselines 等)。当 paper-pipeline 编排流程执行到 Step 6(深度精读)时自动触发。
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
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对最终选中的论文进行深度精读,从 card.md 中提取结构化字段(sub_field、ID_paradigm、baselines 等)。当 paper-pipeline 编排流程执行到 Step 6(深度精读)时自动触发。
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
SOC 직업 분류 기준
This skill should be used when the user wants to search for academic papers on arXiv. It supports searching by keywords, author, title, abstract, and categories with customizable time ranges. Use this skill when users ask to find papers, search for research, look up academic articles, or query arXiv for specific topics like "RAG papers", "LLM research", or "find papers by author X".
Use this skill when asked to read, analyze, or summarize an arxiv paper given an arxiv URL or paper ID. Also triggered when processing papers from daily research reports. **每次只精读一篇论文**,严禁批量精读。
对边缘分数论文生成信息卡片,支持对话式实时交互(Agent 编排首选)和异步挂起(cron 兜底)。当用户说"人工审阅论文"、"捞回论文"时触发。
将论文分析结果沉淀到知识库(paper_index.json),检测论文关联关系,并基于跨论文洞察生成研究 Idea 提案。当 paper-pipeline 编排流程执行到 Step 6.8(知识沉淀)时自动触发。
编排论文阅读全流程(搜索→打分→仲裁→精读→代码评估→知识沉淀),通过 Agent 分步编排模式调度各子 Skill,支持断点续跑和对话式人工仲裁。当用户说"开始论文日常巡检"、"继续之前的巡检"、"运行论文 Pipeline"时触发。
对搜索到的论文进行相关性评分(0-10分),采用三步式 Agent 编排:脚本准备上下文→Agent LLM 打分→脚本后处理。当用户说"给这些论文打分"、"评估论文相关性"时触发。
| name | paper-deep-parser |
| description | 对最终选中的论文进行深度精读,从 card.md 中提取结构化字段(sub_field、ID_paradigm、baselines 等)。当 paper-pipeline 编排流程执行到 Step 6(深度精读)时自动触发。 |
你负责对最终选中的论文进行深度精读,并从知识卡片中提取结构化信息。
sessions_spawn 创建,避免上下文污染。read-arxiv-paper 生成 card.md,再调用 card_parser.py 提取结构化字段。"N/A",不要猜测或编造。读取 pipeline_data/{run_id}/skill3_final_selection.json,获取所有需要精读的论文。
对每篇论文:
检查是否已有 card.md:
research/papers/ 下是否有对应的 card.md创建独立 Session 精读:
sessions_spawn: 创建新 Session
sessions_send: 触发 read-arxiv-paper Skill,输入论文 arXiv URL
session_status: 轮询直到完成
并发控制:同时运行的精读 Session 不超过 3 个,避免资源竞争。
对每篇已有 card.md 的论文,调用解析脚本:
python $PAPER_AGENT_ROOT/scripts/card_parser.py \
--card-path /path/to/card.md \
--arxiv-id {arxiv_id}
或使用批量模式(自动查找所有 card.md):
python $PAPER_AGENT_ROOT/scripts/card_parser.py --run-id {run_id}
解析脚本输出 JSON 到 stdout,同时保存到 pipeline_data/{run_id}/skill4_parsed/{arxiv_id}.json。
检查 parse_success 和 fields_extracted 字段:
parse_success: true + fields_extracted >= 3 = 解析良好parse_success: true + fields_extracted < 3 = 部分解析,可能需要 card.md 格式优化parse_success: false = 解析失败,检查 parse_errorneeds_reading: true = 缺少 card.md,需要先触发 read-arxiv-paper| 字段 | 含义 | 示例 |
|---|---|---|
sub_field | 研究子领域 | generative_rec, sequential_rec |
ID_paradigm | ID/表示范式 | Semantic ID, RQ-VAE, Collaborative ID |
item_tokenizer | 物品标记化方法 | RQ-VAE, BPE, SentencePiece |
baselines_compared | 对比的基线方法 | ["SASRec", "BPR", "BERT4Rec"] |
transferable_techniques | 可迁移的技术 | ["Semantic ID generation", "Multi-task loss"] |
inspiration_ideas | 启发的研究想法 | ["Combine X with Y for Z"] |
每篇论文输出到 pipeline_data/{run_id}/skill4_parsed/{arxiv_id}.json:
{
"arxiv_id": "2305.XXXXX",
"title": "Example Paper Title...",
"sub_field": "your_research_field",
"ID_paradigm": "Semantic ID",
"item_tokenizer": "Tokenizer Method",
"baselines_compared": ["SASRec", "BPR", "BERT4Rec"],
"transferable_techniques": ["Technique A from the paper"],
"inspiration_ideas": ["Combine X with Y for Z"],
"card_path": "$PAPER_AGENT_ROOT/research/papers/2305.XXXXX_example/card.md",
"parse_success": true,
"fields_extracted": 6,
"fields_total": 6
}