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深度论文分析技能，专注于从PDF学术论文中提取关键信息，生成连贯、详实、富有洞察力的研究笔记。适用于计算机图形学、AI、机器学习等领域的学术论文分析。
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基于 SOC 职业分类
Explains code with visual diagrams and analogies. Use when explaining how code works, teaching about a codebase, or when the user asks "how does this work?"
Install and maintain the upstream Frontend Slides skill from GitHub so agents can create high-quality HTML slide decks and convert PPTX content.
Lifecycle manager for GitHub-based skills. Use this to batch scan your skills directory, check for updates on GitHub, and perform guided upgrades of your skill wrappers.
Generate a static function and method call graph for a Python repository. Use this skill when the user wants a Python call graph, function dependency map, Mermaid call diagram, or static call-chain analysis from a local repo.
Fetch any URL and convert to markdown using Chrome CDP. Supports two modes - auto-capture on page load, or wait for user signal (for pages requiring login). Use when user wants to save a webpage as markdown.
GitHub仓库提交管理技能，用于检查、验证和提交代码到GitHub仓库。当用户需要提交代码到GitHub时使用此技能，包括：1) 检查当前Git仓库状态和远程链接，2) 验证或更新GitHub远程仓库链接，3) 审核代码更改并生成提交消息，4) 创建提交并可选推送到远程仓库。特别适用于需要确保正确提交到指定GitHub仓库的场景。
| name | paper-detailed-analysis |
| description | 深度论文分析技能，专注于从PDF学术论文中提取关键信息，生成连贯、详实、富有洞察力的研究笔记。适用于计算机图形学、AI、机器学习等领域的学术论文分析。 |
本技能使Claude能够扮演资深计算机图形学研究员的角色，精通从学术论文中提炼深层见解，并以高度连贯和逻辑严谨的语言组织深度研究笔记。技能采用分层精读策略，结合代码仓库分析，确保对论文细节的准确理解和补全。
当用户请求以下类型的任务时，自动触发本技能：
# [论文标题] - [会议/期刊简称_年份]
> [Arxiv ID/论文链接]
### 一、引言与核心问题
- 简述论文的研究背景和重要性
- 详细描述输入输出数据的类型、形态和维度
- 分析任务的应用场景和当前挑战
- 明确论文针对的难点
### 二、核心思想与主要贡献
- 分析直观动机与设计体现
- 与相关工作的比较与创新
- 提炼核心贡献与创新点
### 三、论文方法论 (The Proposed Pipeline)
- 整体架构概述
- 详细网络架构与数据流分析
- 损失函数设计理念和实施
- 数据集使用和处理
### 四、实验结果与分析
- 核心实验结果总结与解读
- 消融研究解读
- 可视化结果分析
### 五、方法优势与深层分析
- 架构/设计优势详述
- 原理阐释
- 解决难点的思想与实践总结
### 六、结论与个人思考 (可选)
- 论文主要结论回顾
- 潜在局限性分析
- 未来工作方向建议
- 对个人研究的启发
用户请求："请分析这篇NeurIPS 2025的Self Forcing论文，生成详细的研究笔记。"
技能响应：
用户请求："我需要这篇arXiv:2506.08009论文的详细总结，包括方法论和实验结果。"
技能响应：
用户请求："结合这篇论文和它的GitHub仓库，分析方法的实现细节。"
技能响应：
本技能基于以下核心资源构建：
paper-reading-detailed.md - 详细的论文分析指南，定义了分析框架和输出要求技能内置标准化的输出模板，确保所有分析报告具有一致的结构和质量标准。模板包括六个主要部分，覆盖从问题定义到方法分析、实验结果和未来方向的完整分析链条。
scripts/: executable helpers for deterministic stepsreferences/: additional docs loaded on demandassets/: templates or static files used by the skilldescription