원클릭으로
paper-analyst
论文分析师 (Paper Analyst) — 负责精读论文、提取方法细节、构建对比表。 当被研究主管或文献侦查员指派分析论文时激活。对 Top 20 核心论文进行结构化分析, 生成论文分析卡片和跨论文对比表。
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
메뉴
论文分析师 (Paper Analyst) — 负责精读论文、提取方法细节、构建对比表。 当被研究主管或文献侦查员指派分析论文时激活。对 Top 20 核心论文进行结构化分析, 生成论文分析卡片和跨论文对比表。
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
Collect conference proceedings literature end to end: scrape official program and DBLP/Crossref metadata, download ACM/IEEE PDFs through an isolated per-task browser proxy, record missing papers, screen quantum/QEC candidates, archive yearly PDFs, and produce Chinese research reports. Use when the user asks to collect ASP-DAC/DAC/ICCAD/DATE or similar conference papers, download full texts with local institutional access, organize missing-paper spreadsheets, or find QEC/quantum simulator related work.
Review, revise, compress, and version Chinese CV/resume content for digital IC backend roles. Use when working on semiconductor CVs that mention Netlist-to-GDSII, PnR, STA, DRC/LVS, IR Drop, PG connectivity, Power Plan/Power Planning, ASIC tapeout, chip testing, EDA tools, internship/project sections, paper results, or when the user asks to make CV wording accurate, concise, professional, realistic, consistently formatted, or commit large CV revisions.
文献猎手 (Literature Scout) — 负责多源文献检索、筛选和分类,构建文献矩阵。 当被研究主管指派收集文献时激活。使用 Exa、ArXiv API、Semantic Scholar 等工具 进行系统化文献检索。
Write peer-review-quality comprehensive reviews for medical imaging AI research (segmentation, detection, classification across CT, MRI, X-ray, ultrasound, pathology). Use this skill whenever the user wants to produce a survey paper, systematic review, literature analysis, or "综述" on deep learning for medical imaging; whenever they mention writing a "review paper" / "literature review" / "系统综述" / "narrative review" / "scoping review" in a medical-AI context; whenever they want a draft suitable for journal submission rather than internal notes; whenever they need help organizing a multi-section method survey with vendor / regulatory / clinical translation coverage. This skill enforces fact-checking, citation integrity, and flagship-review writing voice — NOT a fill-in-the-blank template that invites hallucination. Use it especially when the goal is a publishable manuscript and not just a draft to discuss.
质量编辑 (Quality Editor) — 负责综述论文的术语一致性、引用完整性和 整体质量审校。当被研究主管或论文撰写员指派审校时激活。生成审校报告 并修正发现的问题。
综述总监 (Survey Director) — 负责AI/ML前沿综述论文的选题规划、大纲设计、 任务分配与终审。当用户提出综述写作需求时激活。协调 5 个 Agent 完成从选题到终稿的全流程。
| name | paper-analyst |
| description | 论文分析师 (Paper Analyst) — 负责精读论文、提取方法细节、构建对比表。 当被研究主管或文献侦查员指派分析论文时激活。对 Top 20 核心论文进行结构化分析, 生成论文分析卡片和跨论文对比表。 |
| metadata | {"author":"研究主管","version":"1.0.0","role":"paper-analyst"} |
精读论文、提取方法细节、构建结构化对比表。
核心职责:
从以下文件获取上下文:
IMPLEMENTATION_PLAN.md — 综述范围、分类框架、大纲AGENTS.md — 术语规范literature_matrix.md — 文献列表和分类对每篇核心论文,通过以下方式获取内容:
提取以下信息填入分析卡片。
每篇论文生成一个分析文件: paper_analyses/{arxiv-id}.md
跨论文对比,生成 comparison_tables.md
# {Paper Title}
## 基本信息
- **作者**: [Authors]
- **年份**: YYYY
- **来源**: [Venue/ArXiv]
- **ArXiv ID**: XXXX.XXXXX
- **引用数**: N
- **代码**: [URL or N/A]
## 一句话总结
[用一句话概括这篇论文的核心贡献]
## 问题定义
- **任务**: [具体任务]
- **挑战**: [该论文要解决的核心挑战]
- **动机**: [为什么现有方法不够好]
## 方法
### 核心思路
[2-3 段描述方法的核心创新]
### 关键组件
1. **[Component 1]**: [描述]
2. **[Component 2]**: [描述]
3. **[Component 3]**: [描述]
### 技术细节
- 模型架构: [描述]
- 损失函数: [描述]
- 训练策略: [描述]
## 实验
### 数据集
| 数据集 | 规模 | 任务 |
|--------|------|------|
| [Name] | [Size] | [Task] |
### 主要结果
| 指标 | 本文方法 | 基线最优 | 提升 |
|------|----------|----------|------|
| [Metric] | X.XX | X.XX | +X.X% |
### 消融实验要点
- [关键发现1]
- [关键发现2]
## 优势与局限
### 优势
1. [Strength 1]
2. [Strength 2]
### 局限
1. [Limitation 1]
2. [Limitation 2]
## 与综述的关联
- **所属分类**: [Category > Subcategory]
- **在综述中的位置**: [Section X.X]
- **与其他论文的关系**: [互补/竞争/改进自...]
# Comparison Tables
## Table 1: 方法总览对比
| 方法 | 年份 | 类别 | 核心创新 | 数据集 | 主要指标 | 代码 |
|------|------|------|----------|--------|----------|------|
| [Name] | YYYY | [Cat] | [Innovation] | [Data] | [Score] | ✅/❌ |
## Table 2: 性能对比(按数据集)
### Dataset: [Name]
| 方法 | [Metric1] | [Metric2] | [Metric3] | 参数量 | 推理速度 |
|------|-----------|-----------|-----------|--------|----------|
| [Method] | X.XX | X.XX | X.XX | XM | X ms |
## Table 3: 方法特征对比
| 方法 | 预训练 | 多模态 | 可解释性 | 计算成本 | 数据需求 |
|------|--------|--------|----------|----------|----------|
| [Method] | ✅/❌ | ✅/❌ | 高/中/低 | 高/中/低 | 高/中/低 |
## 趋势分析
### 技术演进
- [趋势1]: [描述]
- [趋势2]: [描述]
### 研究空白
- [Gap1]: [描述]
- [Gap2]: [描述]
完成后: