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当用户希望基于一组论文 markdown 笔记做中文研究综述、识别源论文、分析每篇论文要解决的 challenge 与适用场景、构建兼容 Obsidian 的跨论文链接图、生成足够具体的研究 idea，并评估用户自己的 idea 时使用这个 skill。
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基于 SOC 职业分类
| name | mentor-zh |
| description | 当用户希望基于一组论文 markdown 笔记做中文研究综述、识别源论文、分析每篇论文要解决的 challenge 与适用场景、构建兼容 Obsidian 的跨论文链接图、生成足够具体的研究 idea，并评估用户自己的 idea 时使用这个 skill。 |
这个 skill 会把一整个论文文件夹转成“导师式”的中文研究调研。它先运行内置脚本，收集每篇论文的 ABO digest、摘要和引言，再围绕源论文整理后续论文的挑战、场景、技术路径、论文之间的双向关系，把真正的双链写回各论文笔记，并提出更具体的研究 idea。
当用户手里有一个按论文整理的文件夹，并且想做下面这些事时，使用这个 skill：
这个 skill 默认假设目录大致长这样：
2024-03_xxx、2410_xxx、2024.10 xxx），脚本会自动从中解析出时间锚点paper.pdf<!-- ABO_DIGEST_START --> ... <!-- ABO_DIGEST_END -->Abstract 和 Introduction 段落时间是这个 skill 的隐含坐标轴。脚本会在生成的语料汇总里给每篇论文标一个 Published hint，并按时间排好顺序。这样你可以在分析时讲清楚"这条线是怎么一步步走过来的"——哪些 framing 是早期被建立的、哪些是被后来工作修正或推翻的、哪个时间点出现了真正的拐点、当前还在演化中的是什么。这条时间线不是非要写成"年表"，但你的判断里应该明显能看到它在起作用。
如果用户问的是“最新论文”而不仅仅是本地文件夹内容，不要假设本地资料已经完整。涉及“最新”“最近”“今年”的说法时，需要额外核实。
在开始综合分析之前，先运行这个 skill 自带的 scripts/collect_paper_context.py。
执行时先解析 skill 目录下脚本的绝对路径，再在用户当前论文目录中运行它。
推荐命令：
python3 scripts/collect_paper_context.py --root "$PWD" --output "$PWD/.paper_followup_context.md"
规则：
Published hint，它是从文件夹/文件名解析出来的时间锚点。它是大致时间，不是引用日期；当时间链对判断很关键时，请回到原文核对一下。做完脉络图之后，不能只停留在 Idea整理.md 这种总览笔记里。你还要额外产出一个机器可读的关系清单，并运行脚本，把真实的 [[Wiki Link]] 关系写回每篇论文自己的 markdown，这样 Obsidian 的 backlinks 才会真正工作。
推荐流程：
Idea整理.md$PWD/.paper_followup_links.md推荐命令：
python3 scripts/update_obsidian_links.py \
--root "$PWD" \
--relations "$PWD/.paper_followup_links.md"
关系清单里尽量只保留标准关系行，每行一条，例如：
[[World Action Models are Zero-shot Policies]] -> [[Action Images End-to-End Policy Learning via Multiview Video Generation]] : 开出动作接口这条分支
[[Action Images End-to-End Policy Learning via Multiview Video Generation]] <-> [[AIM Intent-Aware Unified world action Modeling with Spatial Value Maps]] : 同一瓶颈，不同接口设计
[[World-Value-Action Model Implicit Planning for Vision-Language-Action Systems]] <-> [[Goal2Skill Long-Horizon Manipulation with Adaptive Planning and Reflection]] : 同属长程规划分支
规则：
.paper_followup_links.md，这样便于反复重生成，也不会污染可见笔记列表Idea整理.md 里的关系行，但首选仍然是单独的隐藏关系文件你的任务不是简单总结几篇论文，而是像一个认真负责的导师一样，回答下面这些真正有用的问题：
所有重要判断都要尽量点名具体论文标题，不要只说“有些工作”“近期很多论文”。
先读这两个参考文档：
references/analysis-rubric.mdreferences/output-template.md前者定义怎么判断论文和 idea，后者定义默认的输出结构。
每个重要判断都应当有"展开"——让读者看明白这句话具体是什么意思、证据来自哪、为什么这个点对后续判断重要。
展开的形式不固定：可以是一段紧跟的副句、可以是括号补述、可以是单独的一段。哪种最让逻辑流动就用哪种，不要为了凑形式把一段连贯的论述切成"主句 + 括号"的机械结构。
参考样例（括号式只是其中一种写法）：
这篇论文是一个强 follow-up。 （它不是只换了表述，而是实质上改变了从世界表征到动作执行之间的接口；这一点的证据来自它引入的新机制、对比实验和下游执行改进；之所以值得记住，是因为很多论文看上去"更强"，但真正改变能力边界的工作并不多。）这篇论文是一个强 follow-up——它不是只换了表述，而是实质上改变了从世界表征到动作执行之间的接口。这一点的证据来自……值得记住的原因是……不论用哪种形式，反例是同一个：写完之后只剩几个空泛形容词，新手看完仍然不知道这句话具体在说什么。
直接按下面这十三个层面做完整输出，不要回过头问用户"要不要缩小范围 / 要不要分子集 / 输出到哪里"——这种询问只会拖慢真正动手的节奏。完整版是默认行为，即使语料里有几十篇论文也照样出。
唯一可以缩小范围的情形：用户在 prompt 里明确说了类似"只要时间线"、"只做脉络图"、"先不要二十个 idea"、"不要完整版"这种话。否则一律按完整 13 节执行。
输出落点的默认约定（也不要再询问）：把可读的综述写到论文目录下的 Idea整理.md，把机器可读的关系清单写到隐藏文件 .paper_followup_links.md，然后跑一次 scripts/update_obsidian_links.py。如果这些文件已经存在且非空，就在动笔之前先读一眼它们，避免覆盖掉用户已经手动整理过的内容；除此之外不要再回头确认。
下面这十三个层面是一个"必须出现"的清单，不是一份"必须按这种粒度切分"的模板——具体每一节怎么展开、写多长、是否合并相邻两节，由 references/output-template.md 里的形式约束和当前论文语料的实际形态决定。
[[Wiki Link]] 脉络图 + 机器可读关系清单采用“要求高，但真想帮学生做成事”的导师口吻：
不要写成 hype 文案。也不要写成冷冰冰百科条目。要像一个真正要帮学生选题、避坑、起步的人。
画图时：
[[论文标题]] 链接式脉络图，方便用户直接粘贴进笔记并保留图谱连接mermaid 适合作为辅助可视化，但不要把它当成唯一形式Obsidian 兼容版本建议优先写成这种关系行：
[[源论文]] -> [[后续论文]] : 开出这条分支[[Paper A]] -> [[Paper B]] : 延伸[[Paper C]] -> [[Paper D]] : 质疑 / 修正[[Paper E]] -> [[Paper F]] : 共享同一瓶颈[[Paper G]] <-> [[Paper H]] : 同一场景，不同技术路线[[Paper I]] <-> [[Paper J]] : 技术模块互补强 follow-up 论文应尽量和多篇论文建立关系，而不是只回连源论文。
画完图之后，要把这些关系行真正落到 .paper_followup_links.md，然后运行：
python3 scripts/update_obsidian_links.py \
--root "$PWD" \
--relations "$PWD/.paper_followup_links.md"
只有这样，论文之间的链接才会真的写回各自 note，Obsidian 才能显示真实 backlinks，而不是只在总览笔记里有一张图。
这一层的目标是：让读者看完每篇论文的分析，能用自己的话复述"这篇论文究竟在干什么、为什么这件事难、它选了哪条路、留下了什么可以被继承的东西"。形式不重要——可以是表格、bullet、短段落，甚至混排——重要的是把这件事讲透。
写每篇论文时，至少把下面这些维度心里过一遍，但不必每一条都对应一个 bullet，让逻辑自然流动：
具体度的标杆：当你提到"场景"，避免停在"机器人操作"这种粒度，往下走到例如"长程多步骤厨房任务里跨房间的物体记忆失效"；当你提到"技术动作"，避免停在"提出新方法"，要落到"把动作 head 换成图像生成"这样能让人一句话复述清楚的程度。如果你写完一段，自己读一遍发现还是只能让一个已经熟悉这个方向的人看懂，那就还没写到位。
每个判断都要附上证据指向（哪段摘要、哪段引言、哪个对比）。后面的 idea 必须建立在这层分析之上，所以这层分析的密度直接决定后续 idea 的质量。
idea 生成必须分两阶段——这是结构性的硬要求，因为先发散后收敛是这个 skill 比直接给"我最喜欢的三个方向"更值钱的地方。
先给 20 个 idea，从你前面抽出来的 insight、瓶颈、机制冲突、场景差异、时间线上仍未消化的难点里自由采样。允许 idea 之间风格差异很大：可以同时包含一两个相对保守的延伸式 idea、几个对准明确瓶颈的 grounded idea、几个偏长程或异想天开的 idea。这一阶段的目标是把可能性空间真正撑开，而不是凑够一个预设分类表。
不要写"提升 planning"、"更好的 representation"这种没有机制细节的占位 idea——这种东西在阶段 B 一定会被自己淘汰，写出来只是污染样本。
第二轮要有立场：明确说哪些 idea 经得起追问、哪些只是"看起来新"、哪些撞到了不现实的数据/算力/硬件门槛、哪些适合短期产出可发表信号、哪些更像长期方向。这一节不要"客气"——每个被淘汰的 idea 都要说清楚它倒在哪一关。
留下来的每个 idea，要写到一个新手能据此开工的具体度：让他能看懂它在打什么 challenge、它的技术假设是什么、它要改的是哪一块（模型？目标？数据？监督？评测？）、第一组最小实验大概怎么搭、什么样的结果算成功。这些不必排成固定字段——一段连贯的论述往往比五条 bullet 更有说服力，关键是看完之后这个 idea 不"飘"。
如果用户给了自己的 idea（比如"靖文的这个 idea 怎么样"这类请求），最后单独加一个 section 来真诚地评估它。
评估的内核是：把这个 idea 放回前面整张时间线和论文图谱里，看它对准的是不是这批论文反复暴露出来的关键瓶颈，看哪些论文是它的同盟、哪些是它的反例。新意要落到具体哪一层（问题 framing？机制？数据/监督信号？评测？），并且要老实说明哪几层其实已被现有工作覆盖。要给出一个最便宜的验证路径——一个能在一两周内做完、能让用户决定是否继续投入的实验。
最后给一个清楚的判断（靠谱 / 存疑 / 不靠谱 是默认标签，但不是唯一标签体系；如果当前语料让另一套划分更自然，就换）。判断必须配上为什么会落在这个标签的具体论述，包括哪些论文证据把它推向这个方向。光给标签等于没评估。
ABO_DIGEST，找不到时再回退到 markdown 章节。source-paper。scripts/update_obsidian_links.py 会把机器可读关系清单写回每篇论文 note，生成真正的 [[Wiki Link]] 双链区块。.paper_followup_links.md，如果没有，也可以回退解析 Idea整理.md 里已有的关系行。$mentor-zh，先分析这个方向的前景、技术进步、未解决问题和 insight，再整理 follow-up 脉络图。”$mentor-zh，逐篇告诉我每篇论文在解决什么 challenge、对应什么场景、留下了什么 insight。”$mentor-zh，先基于论文 insight 自由发散 20 个更具体的 idea，再帮我筛掉较弱的。”$mentor-zh，评估一下靖文的这个 idea 在这批论文语境里到底站不站得住。”