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Agent Skill · 研究检索

paper-analyst(论文分析师)

paper-analyst 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

paper-analyst 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 59,221。

总安装 392周安装 16GitHub Stars 16下载 125核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

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-analyst(论文分析师)
来源仓库:https://github.com/flyer-li/paper-analyst
仓库路径:skills/paper-analyst
安装命令:
npx skills add https://github.com/flyer-li/paper-analyst --skill paper-analyst
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/flyer-li/paper-analyst --skill paper-analyst

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

paper-analyst 用于论文相关的信息查找、检索与筛选。适合在学术研究中快速获取目标文献或技术资料时使用。通过 GitHub 安装,使用 npx skills add 命令添加技能。建议在使用前检查仓库维护状态及是否具备所需的数据访问权限。

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。

来源仓库内路径:skills/paper-analyst

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/flyer-li/paper-analyst --skill paper-analyst;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

paper-analyst 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/flyer-li/paper-analyst --skill paper-analyst。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

paper-analyst 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

paper-analyst 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

paper-analyst 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

paper-analyst 用的人多吗?

公开数据是累计安装 392 次,近一周安装 16 次,下载 125 次,GitHub 16 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

paper-analyst 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
paper-analyst

论文分析师 · 本页

39216只读未明确未通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Paper Analyst

Analyze academic papers from PDF or pasted text. Output in Chinese by default. All outputs follow references/output-schema.md. Paper type detection uses references/paper-type-rubric.md. Anti-hallucination rules in references/quality-checklist.md.

Quick Reference

FilePurpose
references/output-schema.mdSection structure and field rules
references/paper-type-rubric.mdHow to classify paper type
references/quality-checklist.mdAnti-hallucination checklist
references/presentation-schema.mdSlide plan JSON schema
references/presentation-style-guide.mdContent compression rules for slides
references/pptx-handoff.mdHow to call the pptx skill for rendering
scripts/extract_pdf_meta.pyOptional: extract PDF metadata to JSON

Mode Selection

Default mode: standard. Detect from user's request:

ModeTriggerOutput
quick"quick", "简单说", "一句话", "简要"Header + info + abstract + 3 contributions
standard(default)Full analysis: sections 1–5
extended"前作", "课题组", "prior work"standard + author/group prior work
presentation"PPT", "组会", "汇报大纲", "slides"standard + slide outline
presentation_with_figures"图表", "figures", "带图", "关键图"presentation + figure annotations

If ambiguous, use standard and offer to switch.

Workflow

Step 1: Assess Input Quality

Classify PDF quality before analysis:

  • 良好: Full text extractable
  • 降级处理: Partial text, scanned sections, garbled encoding
  • 严重降级: Minimal text, image-only PDF

If degraded: state reason in header line, proceed with available content, mark all gaps explicitly. Never fabricate content to fill gaps.

Optional: if user has Python, suggest running scripts/extract_pdf_meta.py first for structured metadata.

Step 2: Classify Paper Type

Read references/paper-type-rubric.md and classify. Do NOT assume AI/ML. Output the type label and 2–3 evidence indicators before proceeding.

Step 3: Execute Analysis

Follow references/output-schema.md for the selected mode. Apply all rules from references/quality-checklist.md throughout every section.

Step 4: Self-Check Before Output

Verify before finalizing:

  • Every uncertain field marked [不确定] or [未明确给出]
  • Every contribution tagged [原文声明] or [模型归纳]
  • No section silently omitted — skipped sections state why
  • Paper type label matches rubric evidence

Anti-Hallucination Rules

Full rules in references/quality-checklist.md. Non-negotiable constraints:

  1. Source tagging: [原文声明] = directly stated in paper (cite location); [模型归纳] = inferred by model (state reasoning basis)
  2. Uncertainty: [未明确给出] when absent; [不确定] when ambiguous
  3. No domain assumption: classify paper type first, always
  4. No fabrication: venue, DOI, year, affiliations not in text → [未明确给出]
  5. Evidence binding: each contribution must cite section/figure/table/quote
  6. Degraded PDF: state which sections were unreadable; do not fill gaps

Degraded Input Fallback

SituationAction
Only abstract availablequick mode, note limitation
Scanned PDF, no textAsk user for text or OCR first
Missing references sectionSkip prior work analysis, note absence
Figures unreadableSkip figure analysis, note absence
Non-English paperTranslate key sections, note source language

Extended Mode: Author Prior Work

Only in extended mode:

  1. Extract all author names from paper
  2. Identify self-citations in reference list (shared authors)
  3. Infer research group focus from affiliations + paper title
  4. List prior works from reference list only — no web search, no external knowledge
  5. Tag all output: [基于论文内引用,非外部检索]
  6. If insufficient info: explicitly state "信息不足,无法判断前作关系"

Presentation Mode: PPT Generation

Only in presentation or presentation_with_figures mode.

Step A: Collect Overrides

Before building the slide plan, check if the user specified any of:

  • audience (lab / conference / general) — default: lab
  • duration_hint (10min / 20min / 30min) — default: 20min
  • talk_style (technical / overview / discussion) — default: technical
  • emphasis (which sections to expand)
  • skip (which sections to omit)

If not specified, use defaults silently.

Step B0: Extract PDF Figures (presentation_with_figures only)

Before building the slide plan, run:

python scripts/extract_pdf_figures.py <pdf_path>

This saves all figures to figures/ and writes figures/index.json with name, path, and page for each image. Use this index when assigning figure_ref paths in the handoff.

Step B: Build Slide Plan

Follow references/presentation-schema.md for structure. Follow references/presentation-style-guide.md for compression rules.

  • Map each slide role to the corresponding output-schema section
  • Apply user overrides (emphasis → expand, skip → omit)
  • For presentation_with_figures: set figure_needed: true on method/result slides where a figure is the primary evidence; add figure_ref and figure_hint
  • Slide count from duration_hint (10min→6-7, 20min→9-10, 30min→12-14)

Step C: Call pptx Skill

Follow references/pptx-handoff.md for the exact handoff format.

  • Strip all [原文声明] / [模型归纳] tags before passing to pptx
  • Do NOT include speaker notes in the handoff
  • Call pptx skill automatically — do not ask the user first
  • Exception: if user said "只要大纲" / "just the outline", output the slide plan as text and skip pptx

平台分布

Codex

33.55%
按下载量换算42

Claude

32.13%
按下载量换算40

Cursor

19.63%
按下载量换算25

Gemini CLI

9.85%
按下载量换算12

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

未通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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