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paper-mapping
论文段落级仿写映射工具:在同领域同思想框架前提下,建立论文段落间的结构、逻辑、方法映射关系。触发词:/mapping、论文映射、段落映射
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论文段落级仿写映射工具:在同领域同思想框架前提下,建立论文段落间的结构、逻辑、方法映射关系。触发词:/mapping、论文映射、段落映射
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基于 SOC 职业分类
| name | paper-mapping |
| description | 论文段落级仿写映射工具:在同领域同思想框架前提下,建立论文段落间的结构、逻辑、方法映射关系。触发词:/mapping、论文映射、段落映射 |
在同领域同思想框架前提下,建立论文段落级仿写映射关系。
/mapping <目标文件>source_paragraphs/ 目录<目标文件>_mapping.mdFallback: 若 NotebookLM 服务不可用,回退到扫描本地
mdfile/目录下的 Markdown 文件
读取目标文档后,执行以下操作:
示例(以 LightDAG 共识协议为例):
T1: "DAG-based BFT consensus protocol leader election"
T2: "reputation scoring mechanism Byzantine fault tolerance"
T3: "RSU delegation vehicular network consensus"
T4: "latency optimization partial synchrony consensus"
T5: "experimental evaluation throughput latency BFT"
在 mapping 内部调用 nb-query 时,只执行核心检索子集:
| nb-query 阶段 | 执行? | 说明 |
|---|---|---|
| 阶段 -1: 同步知识库 | 首次一次 | 确保论文库最新,多次查询不重复同步 |
| 阶段 0: 初始化 | 执行 | 创建临时工作目录 mapping-query-<日期>/ |
| 阶段 1: 准备 | 执行 | 获取 source 列表(--json),构建映射表 |
| 阶段 2: 超富集查询 | 执行 | 使用下方映射专用 prompt 模板 |
| 阶段 3: 引用对照表 | 执行 | 生成引用序号 → 论文标题映射 |
| 阶段 3.1+: 后续阶段 | 全部跳过 | 不需要外部链接、图片溯源、外部核查、打包 |
在论文库中检索与以下主题相关的具体段落和机制描述:{主题关键词}
要求:
1. 列出每个相关段落的来源论文、章节位置、核心概念
2. 描述该段落的具体方法/机制/实验设计
3. 标注该段落所属的研究范式(BFT增强/新协议设计/安全模型/性能优化)
4. 如有数学定义或公式,简述其物理含义
5. 【必须】逐字引用每个相关段落的原文(3-8句),用引用块标记
nb-query 返回结果后,必须将目标论文的原文段落保存到本地,供后续编写阶段参考。
mapping/source_paragraphs/
├── <映射ID>_<论文别名>_<章节>.md # 每条映射一个文件
├── M01_TECChain_§3.1.md
├── M02_EBRC_§2.1.md
├── ...
└── index.md # 索引文件
# M01: TECChain §3.1 — edge–edge collaboration management framework
## 原文(逐字提取,保持原始语言)
> In the classic edge computing model, the computing architecture is organized
> as a Cloud-Edge-End hierarchy...
> [3-8句原文]
## 来源信息
- 论文: A blockchain-based scheme for edge–edge collaboration management in TSN
- 章节: §3.1
- 检索主题: T1 (IoV RSU delegation consensus architecture)
- 映射类型: Contextual
- 仿写层: 问题表述
index.md# 源段落索引
| 映射ID | 论文 | 章节 | 文件 |
|--------|------|------|------|
| M01 | TECChain | §3.1 | M01_TECChain_§3.1.md |
| M02 | EBRC | §2.1 | M02_EBRC_§2.1.md |
mdfile/ 中定位并提取对应段落在任何映射判断之前,必须先满足以下前置条件:
只要上述任一条件不满足,直接判定:不建立映射
判断标准:
判断流程:
判断标准:
重点比较:
判断标准:
典型情形:
判断标准:
重点关注:
按以下顺序判断,一旦命中即可映射:
名称直接匹配(Nominal Match)
内核原理匹配(Intrinsic Match)
短板补全匹配(Complementary Match)
环境约束匹配(Contextual Match)
<目标文件>_mapping.md
只保留一个扁平映射表,禁止多视图重复。
文件结构:
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| ID | M01, M02... |
| 源段落 | P1, P2-1, P2-2 等 |
| 类型 | Intrinsic / Contextual / Complementary / Nominal |
| 目标论文 | 原始 PDF 文件名或别名(文件头定义别名表) |
| 目标位置 | §原文章节标题: 关键术语(用于 NotebookLM 检索) |
| 理由 | 一句话,≤30字 |
| 仿写层 | 问题表述 / 方法思想 / 机制设计 / 实验范式 |
Technology scouting and evaluation for tools, frameworks, libraries, and technical approaches. Use when users need to evaluate technology options, compare frameworks, assess technical feasibility, scout emerging technologies, or make build-vs-buy decisions. Produces structured comparison matrices with objective criteria scoring.
使用 Semantic Scholar API 检索和验证学术论文。支持并发多关键词搜索、批量 ID/DOI 查询、引用分析、批量补全摘要、统一 Markdown 导出。覆盖 2.14 亿+ 学术论文,无需 API Key 即可使用。触发词:论文检索、论文验证、Semantic Scholar、S2 搜索、查论文、补全摘要、导出MD
中文/英文写作风格迁移与错误记忆工作流。适用于论文、学位论文、报告等场景,提供 style profile、error log、长期记忆与多智能体写作闭环。
Use when user sends /skill复盘 or /迭代清单, or asks to review skill usage and iteration suggestions from the current conversation.
汇总所有 Claude Code Skills 的目录与使用指南,支持检查 GitHub 更新。触发词:/skills、技能目录、skill列表、有哪些技能、检查更新
[由 collaborating-hub 路由] Codex CLI 后端实现。直接使用请通过 /collab 或 /codex 触发 collaborating-hub。