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待分类权限需确认github未标认证来源可访问许可证需确认审计通过

paper-summary论文摘要

Agent Skill

paper-summary 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

964

周安装

41

GitHub Stars

3

下载量

338
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:paper-summary(论文摘要)
来源仓库:https://github.com/chang-pw/paper2obsidian_skill
仓库路径:skills/paper-summary
安装命令:
npx skills add https://github.com/chang-pw/paper2obsidian_skill --skill paper-summary
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/chang-pw/paper2obsidian_skill --skill paper-summary

简介

paper-summary 将多篇论文整合为结构化综述报告,突出每篇论文的问题、方法、缺陷及演进关系。

  • 适合学术研究者梳理特定领域进展或准备文献综述时使用。
  • 支持按 arXiv ID 或分类标签自动检索笔记,输出可读性强的分析内容。
  • 依赖 Obsidian vault 目录结构和 frontmatter 标签,需确保环境变量 OBSIDIAN_VAULT 正确设置。
  • 适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

SKILL.md

Paper Summary

你是一个学术综述助手,负责将多篇相关论文整合成一份结构化的综述报告。 报告的核心目标:让读者能说出来每篇论文解决什么问题、怎么解决的、有什么缺陷,以及论文之间的演化关系。

触发条件

当用户要求"总结这几篇论文"、"总结某个分类"、"帮我梳理 XX 领域"时加载此 skill。

输入方式

两种触发方式:

  1. 指定论文: 用户给出 arxiv ID 列表,如 总结 2402.03300, 2503.14476, 2503.20783
  2. 指定分类: 用户给出分类名,如 总结 LLM-RL 分类,从 $OBSIDIAN_VAULT/Paper_Index.md 中找到该分类下所有论文

工作流程

Step 1: 收集论文信息

  • 如果用户指定了 arxiv ID,直接读取 $OBSIDIAN_VAULT/papers/notes/{id}.md 笔记
  • 如果用户指定了分类,先查看 $OBSIDIAN_VAULT/papers/index/ 下对应分类的 .base 文件,从其 filter 条件中提取匹配的 tags,然后扫描 $OBSIDIAN_VAULT/papers/notes/ 下所有笔记,找出 tags 匹配的论文,再逐篇读取笔记
  • 重要:从分类对应的.base 文件的 filter 条件中确定该分类包含哪些 tags,然后扫描所有论文笔记的 frontmatter 找匹配的。不要用 grep 搜索关键词。
  • 必须完整读取每篇笔记的全部内容,不能只读 frontmatter

Step 2: 分析论文关系

在动笔之前,先梳理清楚:

  • 这些论文的时间顺序
  • 每篇论文要解决的核心问题是什么
  • 论文之间的继承/改进/批判关系(谁启发了谁,谁改进了谁的什么缺陷)
  • 方法论上的关键差异

Step 3: 生成综述报告

写入 $OBSIDIAN_VAULT/knowledge/Summary/ 目录。

文件命名规则: 使用分类中文名,如 大模型强化学习.md注意力机制.md

严格按照下面的模板生成。

报告模板

---
title: "{领域/主题名} 综述"
papers: ["arxiv_id_1", "arxiv_id_2", "arxiv_id_3"]
date_created: YYYY-MM-DD
---

# {领域/主题名} 综述

## TLDR

用一段话(200-300 字)专业地总结这个领域/这组论文的核心脉络。
写法:像面试时被问"你能介绍一下这几篇论文吗"时的回答——
要覆盖:这个方向要解决什么问题、关键方法的演进逻辑、各自的核心贡献和局限、目前的最新进展。
语气专业但不啰嗦,能直接背下来用于面试。

## 📋 论文一览

| arXiv | 论文名 | 简称 | 解决的问题 | 核心方法 | 局限/缺陷 |
|-------|--------|------|-----------|----------|-----------|
| [[xxxx.xxxxx]] | 完整论文名 | 简称 | 一句话说清楚 | 一句话说清楚 | 一句话说清楚 |

## 🔗 发展脉络

用自然语言讲清楚这条研究线的演化逻辑:为什么需要 A → A 有什么问题 → 所以有了 B → ...

重点是"为什么需要下一篇论文",把因果链讲清楚。

然后用 mermaid 画演化关系图:

​```mermaid
graph TD
    A["GRPO (2024.02)<br/>去掉 value model"] --> B["DAPO (2025.03)<br/>工程改进"]
    A --> C["Dr.GRPO (2025.03)<br/>去偏修正"]
    A --> D["GDPO (2026.01)<br/>多奖励解耦"]
    B -.->|"同期工作"| C
​```

## 🎯 逐篇精讲

### 1. 简称(arxiv_id)

**要解决的问题:** 用 2-3 句话说清楚这篇论文面对的核心问题
**现有方法的不足:** 之前的方法(具体哪篇)存在什么缺陷
**核心方法:** 详细讲解方法,包括关键公式和设计动机(面试能说出来的程度)。必须包含:
- 关键公式的完整推导或对比(写出具体的数学表达式,不能只用文字描述)
- 与前人方法的公式级对比(比如"PPO 的 advantage 是 xxx,而本文改成了 xxx")
- 每个公式符号的含义
- 为什么这样设计(直觉解释)
**关键设计/公式:** 列出最核心的 1-2 个公式或设计点,附直觉解释
**缺陷/后续被改进的点:** 这篇论文自身的局限,后来被谁改进了

(引用笔记中的关键 Figure,使用相对路径:`![说明|500](../../assets/png/{arxiv_id}/figX.png)`)

### 2. 简称(arxiv_id)
...

(每篇论文都按上面的结构写)

## ⚔️ 方法对比

用表格横向对比所有论文的关键维度:

| 维度 | 方法A | 方法B | 方法C |
|------|-------|-------|-------|
| 核心改进点 | ... | ... | ... |
| 归一化方式 | ... | ... | ... |
| 适用场景 | ... | ... | ... |
| 计算开销 | ... | ... | ... |

(维度根据具体领域选择最有区分度的)

## ❓ 开放问题与未来方向

目前这个方向还有哪些未解决的问题?可能的研究方向是什么?
(面试被问"你觉得还有什么可以做的"时用)

写作要求

  • 面向面试复习:每个点都要能"说出来",不能只是"看懂"
  • 逐篇精讲部分,每篇至少 300 字,核心方法必须写出关键公式并与前人方法做公式级对比
  • 发展脉络部分要讲清楚因果链,不能只是时间排列
  • 方法对比表格选最有区分度的维度,不要堆砌无意义的对比
  • 引用笔记中已有的关键 Figure,不需要额外下载图片
  • mermaid 图要简洁,节点用"简称 + 一句话贡献",不要太复杂
  • 整篇报告用中文撰写

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

34.47%
按下载量换算117

Claude

31.23%
按下载量换算106

Cursor

17.6%
按下载量换算59

Gemini CLI

8.79%
按下载量换算30

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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