| name | paper-study |
| description | 文献知识库与专业术语资产库构建 skill。用于读取 MinerU 输出、对单篇论文建立结构化 study、维护术语库、生成检索索引，并根据 paper-memory guidance 回原文修正 study。新版输出统一写入 .paper_ai/03study/。
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Paper Study
Paper Study 是文献知识库执行层。
它把 MinerU 输出转化为可检索、可讨论、可写作的单篇论文资产。
公共目录、模型分工和安全边界见：
../paper-ai/references/runtime-contract.md
详细输出模板见：
references/study-output-template.md
输入
正式学习来源必须来自：
<项目根目录>/.paper_ai/01mineru/01mineru/
不得用中文镜像或翻译稿替代证据判断。
读取 memory
学习时采用分层读取，避免 read.md 随长期积累挤占论文正文上下文。
默认完整读取：
<项目根目录>/.paper_ai/02memory/profile/skill.md
按当前论文主题、方法和证据需求检索相关条目，不默认全文读取：
<项目根目录>/.paper_ai/02memory/project/project.md
<项目根目录>/.paper_ai/02memory/profile/read.md
检索 read.md 时，优先使用论文类型、研究对象、组学方法、功能预测工具、氮循环/珊瑚胁迫/微生物组等关键词定位相关偏好；只把命中的条目和必要上下文带入正式精读。
默认不读取：
<项目根目录>/.paper_ai/02memory/profile/candidate.md
除非用户正在测试候选规律、审查 candidate，或明确要求按候选规律试运行。
输出目录
<项目根目录>/.paper_ai/03study/breakdown/
journal_articles/
reviews/
theses/
other/
<项目根目录>/.paper_ai/03study/terminology/terminology.md
<项目根目录>/.paper_ai/03study/retrieval_index/index.md
可以创建缺失文件和目录。
不得覆盖已有内容；修正旧 study 时追加 Revision 区块。
单篇内容库目标
每篇论文必须精读，覆盖：
- 元信息；
- 研究背景；
- 研究目标和假设；
- 方法和数据；
- 结果；
- 图表解读；
- 讨论和机制；
- 局限和风险；
- 对用户课题的价值；
- 专业术语和写作表达。
不要逐段全文翻译。
子 agent 执行边界
paper-study 可以由 paper-ai 创建的独立子 agent 执行。
无论由主 agent 还是子 agent 执行，单篇精读标准不变。
不得因为批量学习、队列较长或上游要求“快一点”而省略背景、方法、结果、图表、讨论、局限、术语和写作材料。
做不到完整精读时，明确标记失败或待复核，不得输出伪完整 study。
paper-study 内部不要再创建子 agent 分包阅读同一篇文章；单篇证据判断必须保持统一。
文献类型
| 类型 | 输出目录 | 重点 |
|---|
| Journal Articles | 03study/breakdown/journal_articles/ | 问题、方法、结果、图表、讨论、证据边界 |
| Reviews | 03study/breakdown/reviews/ | 领域共识、争议、机制框架、证据层级 |
| Theses | 03study/breakdown/theses/ | 章节组织、实验设计、结果表达、讨论写法 |
| Other | 03study/breakdown/other/ | 按材料性质记录，不拔高证据强度 |
综述和学位论文不当作一手实验证据。
证据边界
每个关键判断必须归入一种来源：
| 标签 | 含义 |
|---|
| 原文事实 | 论文明确写出的方法、数据、结果 |
| 作者声称 | 摘要、讨论或结论中的解释 |
| 作者推断 | 基于结果提出但未直接证明的机制或意义 |
| AI 判断 | 对证据强弱、结构和写作价值的判断 |
| 用户偏好 | 来自 paper-memory 的项目/稳定偏好 |
| 待复核 | MinerU 解析不清、图表缺失、统计细节不明 |
禁止把作者讨论中的假设写成实验结果。
术语库
术语库只维护一个主文件：
<项目根目录>/.paper_ai/03study/terminology/terminology.md
每篇论文一个区块。
同一论文内同一术语不重复积累，除非语境差异会影响翻译。
优先采用：
<项目根目录>/.paper_ai/02memory/profile/read.md
<项目根目录>/.paper_ai/02memory/profile/skill.md
检索索引
每篇论文追加到：
<项目根目录>/.paper_ai/03study/retrieval_index/index.md
记录 Paper ID、主题标签、方法标签、结果标签、图表标签、可用于写作的位置、study 路径和 MinerU 路径。
接收 memory guidance
当存在：
<项目根目录>/.paper_ai/04dialogue/memory_to_study_guidance.md
或用户要求“按 memory 修正 study”时：
- 读取 guidance、相关 memory、原 study 和 MinerU 输出。
- 判断用户反馈哪些被原文支持，哪些只是用户假设或偏好。
- 在对应 study 文件追加
Revision 区块。
- 同步更新术语库和检索索引。
不要只复述用户意见，必须回到证据。
写作前材料整理
当 paper-ai 或用户要求为写作提供材料时，输出材料包：
- 可写事实；
- 作者观点与可引用证据；
- 只能作为讨论假设的内容；
- 用户偏好的术语和表达；
- 可复用原文表达及中文说明；
- 不建议写入正文或需要复核的内容。
优先交给 nature-writing。
不要做
- 不要替代 MinerU 保存全文镜像。
- 不要默认生成跨论文综述。
- 不要把综述当作一手实验结果。
- 不要补不存在的方法、数据、图表、结论或引用。
- 不要覆盖旧 study。
- 不要在 paper-study 内部再创建子 agent 分包生成正式 study。
- 不要粗略阅读。
质量检查
输出前检查：
- 是否建立或更新单篇结构化内容库。
- 是否覆盖背景、方法、结果、图表、讨论、局限、术语和写作材料。
- 是否保留 Paper ID、study 路径和 MinerU 来源路径。
- 是否区分证据标签。
- 是否更新术语库。
- 是否更新检索索引。
- 如果有 memory guidance，是否回原文复核并记录 revision。
