Paper Reading Zh
Evidence-aware Chinese paper reading rules for Codex, Claude Code, Claude Project, and ChatGPT Project
Asset-Profil
Recherche und Wissensarbeit
Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.
Szenario
RAG and knowledge
I need my agent to build a RAG workflow over documents and retrieve reliable context.
Agent-Fit
Claude Code + OpenAI Agents + CLI
Geeignet für Codex, Claude Code, Cursor, CLI oder benutzerdefinierte Agents.
Installieren
Bereit
npx skills add MrGeDiao/paper-reading-zh
Wartung
Aktiv
1 Monate seit dem letzten Push
Risiko
Prüfung nötig
Quality score needs review
GitHub-Qualität
86
72/100 Qualität · 74/100 Vertrauen
Abdeckungs-Tags
Review-Notizen
Quality score needs review · GitHub adoption: 86 GitHub stars
Agent-Adoptionskarte
Vertrauen, Audit und Installationsbereitschaft auf einen Blick
Diese Werte kombinieren öffentliche Repository-Metadaten, OpenAgentSkill-Reviewsignale, Wartungsaktualität und Installationsbereitschaft. Sie helfen bei der Vorauswahl, ersetzen aber keine menschliche Prüfung.
Qualität
StarkSolid option that is likely worth shortlisting for production workflows.
Vertrauen
Nur SandboxNützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.
Audit
Prüfung nötigMaschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.
OpenAgentSkill Trust Score v5
Menschliche Prüfung vor Installation
Nur in einer Sandbox ausführen und nahe Alternativen vergleichen, bevor sie produktiv eingesetzt wird.
Stars
86 GitHub-Stars
Repository-Aktivität
86 Stars und 1 Forks
Wartung
1 Monate seit dem letzten Push
Lizenz
MIT
Installieren
npx skills add MrGeDiao/paper-reading-zh
Installationssicherheit
Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad
Berechtigungsfläche
shell or command execution, filesystem or document access
Agent-Ergebnisse
Noch keine Agent-Ergebnisdaten
Dokumentation
Starker README/SKILL.md-Kontext
Risikoübersicht
Vor Produktion prüfen
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 86 GitHub stars
- Stars/forks activity: 86 stars, 1 forks; issue activity unavailable in current metadata
Installationsbereitschaft
Installationspfad verfügbar
- Installationspfad ist verfügbar
- Repository-Belege sind verfügbar
- Lizenz ist angegeben
- Noch keine Agent-Proven-Ergebnisbelege
Agent-lesbare Metadaten
Maschinenlesbare Entscheidungsdaten für diesen Skill.
Nutze diesen Block oder das eingebettete JSON, um zu entscheiden, ob ein Agent diesen Skill installieren, eine Alternative wählen oder zuerst menschliche Prüfung anfordern soll.
Geeignete Aufgaben
- RAG and knowledge-Workflows
- Claude-Code-Teams
- builders willing to evaluate younger projects
- Chunk documents
Geeignete Agents
Installationsentscheidung
- Befehl
- npx skills add MrGeDiao/paper-reading-zh
- Richtlinie
- Prüfen
- Menschliche Prüfung
- Ja
Vertrauen und Risiko
- Vertrauen
- 66/100
- Audit
- 79/100
- Risikoebene
- Prüfung nötig
Ergebnis-Loop
- Endpoint
- /api/agent/outcome
- Event-ID
- resolve
- Ergebnisse
- 5
Installationsbefehl
npx skills add MrGeDiao/paper-reading-zhNicht verwenden, wenn
- Teams, die ein vom Anbieter unterstütztes SLA benötigen
- Hochregulierte Umgebungen ohne interne Sicherheitsprüfung
- No major risk signals from current metadata
- Hinweise auf Hochrisiko-Berechtigungen: Shell- oder Befehlsausführung
- Quality score needs review
Alternative
Last30days Skill
53.5K Stars
npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g
Alternative
Academic Research Skills
38.4K Stars
npx skills add Imbad0202/academic-research-skills
Alternative
GPT Researcher
28.0K Stars
npx skills add assafelovic/gpt-researcher
Alternative
DeepResearch
19.8K Stars
npx skills add Alibaba-NLP/DeepResearch
Agent-Sicherheit v2
51/100 · Automatische Installation vermeiden
Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.
Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.
Hoch
Shell- oder Befehlsausführung
Die Skill-Metadaten verweisen auf Terminal-, CLI-, Shell-, Subprozess- oder Befehlsausführungs-Workflows.
Mittel
Netzwerkzugriff
Die Skill ruft wahrscheinlich Remote-Seiten, APIs, Repositories oder externe Dienste ab.
Mittel
Dateisystemzugriff
Die Skill kann Projektdateien, Dokumente, generierte Artefakte oder den lokalen Arbeitsbereich lesen oder schreiben.
- Hinweise auf Hochrisiko-Berechtigungen: Shell- oder Befehlsausführung
- Quality score needs review
Installationsziele
Diesen Skill im Agent-Workflow installieren
Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.
OpenAgentSkill CLI
Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.
$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install mrgediao-paper-reading-zhAgent-Auflösungsplan
Lass einen Agent die Eignung vor der Installation prüfen.
Die Resolve API liefert die beste Skill, Alternativen, Sicherheitsrichtlinien, Auditnotizen, Installationsziel und einen direkt nutzbaren Prompt.
JSON öffnen
/api/agent/resolve?task=Use%20Paper%20Reading%20Zh%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve-Text
/api/agent/resolve?task=Use%20Paper%20Reading%20Zh%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
Installationsübergabe
/api/skills/mrgediao-paper-reading-zh/install
Agent sollte prüfen
- Task fit and alternatives from Resolve API.
- Audit score, trust score, and safety policy warnings.
- Install target compatibility for Codex, Claude Code, Cursor, or CLI.
Prompt kopieren
Task: Use Paper Reading Zh in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20Paper%20Reading%20Zh%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/mrgediao-paper-reading-zh/install
Install command: npx skills add MrGeDiao/paper-reading-zh
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.Agent-Übergabe
Gib dem Agent den Installationspfad, nicht noch ein Verzeichnis.
Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.
Installationsübergabe
/api/skills/mrgediao-paper-reading-zh/install
LLM-Textformat
/api/skills/mrgediao-paper-reading-zh/install?format=text
Alternativen finden
/api/skills/search?q=Paper%20Reading%20Zh&limit=3
Agent-Prompt
Use Paper Reading Zh for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/mrgediao-paper-reading-zh/install, then install with: npx skills add MrGeDiao/paper-reading-zhRegistry-Metadaten
Agent-lesbares Profil für die automatische Skill-Auswahl.
Die Registry API stellt Entscheidungs-, Vertrauens-, Audit-, Use-Case- und Installationssignale ohne UI-Scraping bereit.
Manifest
/api/registry/manifest/mrgediao-paper-reading-zh
LLM-Text
/api/registry/manifest/mrgediao-paper-reading-zh?format=text
Installationsalias
/api/registry/install/mrgediao-paper-reading-zh
Empfehlen
/api/registry/recommend?task=Use%20Paper%20Reading%20Zh%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent-Fit
RAG and knowledge
Use-Case-Tags
Plattformen
Python, Claude Code, OpenAI Agents
Audit-Bericht
Prüfung nötig · 79/100
Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.
Agent-Entscheidungspanel
Companion skill for RAG and knowledge
Shortlist this skill and compare it with close alternatives before production adoption.
Rolle im Stack
Ergänzende Skill
Primäre Eignung
RAG and knowledge
Vertrauenslabel
Starke Shortlist
Installationspfad
Befehl bereit
Verwenden wenn
- RAG and knowledge-Workflows
- Claude-Code-Teams
- builders willing to evaluate younger projects
Evidenz
- recent repository activity
- install command or GitHub repo available
- Qualitätsprofil 72/100
- 5 OpenAgentSkill-Interaktionen
zuerst prüfen
- No major risk signals from current metadata
Implementierungspfad
- 1Installieren Sie es in einem Sandbox-Agent und führen Sie eine RAG and knowledge-Aufgabe vollständig aus.
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
Vertrauensprofil
Nur Sandbox
Nützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.
GitHub-Akzeptanz
Prüfen86 GitHub-Stars
Star-/Fork-Aktivität
Prüfen86 Stars und 1 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar
Aktuelle Wartung
Bestanden1 Monate seit dem letzten Push
Lizenzklarheit
BestandenMIT
Positive Signale
- KI-Prüfung genehmigt
- Installationspfad ist verfügbar
- Repository-Belege sind verfügbar
- Kürzlich gewartetes Repository
- Der Installationsbefehl weist kein offensichtliches Hochrisikomuster auf
- Ergebniszyklus ist bereit, benötigt aber den ersten echten Agent-Lauf
Vor Installation prüfen
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 86 GitHub stars
- Stars/forks activity: 86 stars, 1 forks; issue activity unavailable in current metadata
- Noch keine echten Agent-Ergebnisberichte
- Vor unbeaufsichtigter Installation ist menschliche Prüfung erforderlich
Empfohlene Aktion
Nur in einer Sandbox ausführen und nahe Alternativen vergleichen, bevor sie produktiv eingesetzt wird.
Qualitätsprofil
Stark Kandidat für Agent-Workflows
Solid option that is likely worth shortlisting for production workflows.
Workflow-Eignung
Diese Skill in diesen Szenarien nutzen
Search private knowledge
RAG and knowledge
I need my agent to build a RAG workflow over documents and retrieve reliable context.
Investigate faster
Research agents
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Parse messy files
Document processing
I need my agent to read PDFs, extract tables, and turn documents into structured data.
Workflow-Eignung
Zum vollständigen Workflow hinzufügen
Ingest, retrieve, and cite
RAG knowledge base
A workflow for document-heavy agents that ingest files, create searchable knowledge, retrieve relevant context, and answer with grounded sources.
Design, build, test, and ship interfaces
Frontend and UI
A practical workflow for agents that turn product briefs or Figma designs into polished frontend code, review the result, test it in a browser, and prepare a safe deployment.
Find, compare, and synthesize
Research report agent
A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.
Alternativen-Shortlist
Vor Installation vergleichen
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Research the last 30 days across Reddit, X, YouTube, Hacker News, Polymarket, GitHub, and the web, then synthesize a grounded brief for an AI agent.
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GPT Researcher
Run autonomous deep research over web and local sources
DeepResearch
Tongyi Deep Research, the Leading Open-source Deep Research Agent
Übersicht
# paper-reading-zh
给 AI 加一套论文阅读的证据规则：未核验的不补，读不到的不编，比较前先对口径。
[](./LICENSE) [](./CHANGELOG.md) [](./CONTRIBUTING.md) [](https://linux.do)
An evidence-rule pack for AI-assisted paper reading. Docs and outputs are in Chinese by design.
`paper-reading-zh` 是一个中文论文精读规则包，面向 Codex、Claude Code、Claude Project 和 ChatGPT Project。它不是论文翻译器，也不是文献管理器；它的目标是让 AI 先判断材料和论文类型，再基于可定位证据解释结论，少一点顺滑猜测。
- **证据边界**：venue、年份、CCF、代码链接未核验就写“未核验”；实验数字必须锚定原文 Table / Figure 或具体段落。 - **防顺滑编造**：公式抽取乱码不硬补，图表读不到不描述，只能读到摘要时明确写“仅基于摘要”。 - **跨论文口径审计**：比较多篇论文前先检查数据集、指标定义、模型规模、训练预算和测试 setting。 - **论文类型自适应**：算法、系统/测量、数据集/benchmark、理论/证明、综述/立场、观点/路线图使用不同主体骨架。 - **证据审计**：可把核心主张逐项对到原文锚点、证据类型、支持强度和未覆盖问题。 - **双入口复用**：同一套规则同时提供 Agent Skill（CLI / Agent 环境）和 Web Prompt Kit（网页端项目）。
## 和直接把论文丢给 AI 的区别
经常用 AI 读论文的人大多见过这些行为：查不到 venue 就补一个像样的，只读到摘要却写出全文精读，两篇论文口径不同也直接判胜负。这套规则把它们逐条挡住：
| 场景 | 无规则的典型行为 | 本规则下的输出 | |---|---|---| | venue / 代码链接查不到 | 凭印象补一个 | 写“未核验”；找过没找到写“未找到” | | 只能读到摘要 | 当作读完整篇开始精读 | 写“仅基于摘要”，先问是否继续轻量解读 | | 引用实验数字 | 复述时丢失出处 | 锚定到原文 Table / Figure 或段落，定位不到就不写 | | 公式抽取乱码 | 凭记忆重构公式 | 说明 PDF 抽取异常，只解释上下文可确认的含义 | | 多篇论文比较 | 按分数直接排名 | 先对数据集 / 指标 / 规模口径，不可比就标注“口径不完全可比” | | 理论、benchmark 或路线图论文 | 一律硬套“方法 / 实验 / 结果” | 按主要贡献与证据结构选择论文类型；无法判断时不强套模板 | | 用户要求证据审计 | 只给笼统的“有实验支持” | 列出主张、锚点、证据类型、支持强度依据和未覆盖问题 |
左列是常见失败模式的示意，不是对某个具体产品的实测记录；右列是规则的硬性要求。
## 输出长什么样
默认输出是约 2000 到 3500 中文字的中等深读。关键词（不超过 5 个）、一段话总结（不超过 150 字）和论文基本信息（标题 / venue/年份 / 链接 / 任务领域 4 项）保持稳定；主体会按论文类型调整，不再把系统、理论、benchmark 或路线图论文硬塞进同一骨架。
证据标注落在输出里是这样的（依据一篇真实验证过的 16 页路线图论文改写的示意节选，完整记录见 [docs/validation-2026-05-27.md](./docs/validation-2026-05-27.md)）：
```text 论文基本信息： - 标题：A Time Scaling Theory for Multi-Layer Electronic Systems - venue/年份：未核验 - 链接：未找到 - 任务领域：多层电子系统的时间缩放理论（产业路线图）
…… -
Plattformkompatibilität
Technische Details
- Version
- 1.0.0
- Lizenz
- MIT
- Letzte Aktualisierung
- 18. Aug. 2026
- Veröffentlicht
- 19. Juli 2026
Frameworks & Tools
Entscheidungsübersicht
Ergänzende Skill
recent repository activity
Audit
Installationsprüfung
Installations- und Adoptionsprüfung
- Sicherheit
- 83/100
- Wartung
- 88/100
- Installieren
- 92/100
Von Agent belegte Evidenz
Von Agent belegte Evidenz
Ergebnisberichte nach Resolve, Prüfung, Installation und einem begrenzten Lauf.
- Erfolgsrate
- —
- Letzter Fehler
- —
- Ergebnisse
- 0
- Ausgabequalität
- —
- Fehlgeschlagen
- 0
- Nicht relevant
- 0
- Installationen
- 0
- Durch Risiko blockiert
- 0
- Einrichtung erforderlich
- 0
- Produktion
- 0
Noch keine Agent-Ergebnisdaten. Der erste Lauf kann Erfolg, Einrichtungsbedarf, Risikoblockaden, Fehler oder Irrelevanz über /api/agent/outcome melden.
Installieren
Zum Agent-Workflow hinzufügen
Kostenlos und Open Source. Bericht vor der Installation in Produktions-Agents prüfen.
Wachstums-Loop
Share-Kit
Szenariobasierter Entwurf für Paper Reading Zh, bereit für einen manuellen X-Post.
Paper Reading Zh: Evidence-aware Chinese paper reading rules packaged as reusable agent skills for Codex, Claud... 86 stars https://www.openagentskill.com/skills/mrgediao-paper-reading-zh?ref=x
Optionale Antwort mit Installationsbefehl
Listing + install path for Paper Reading Zh: https://www.openagentskill.com/skills/mrgediao-paper-reading-zh?ref=x Install: npx skills add MrGeDiao/paper-reading-zh
Quelle des Eintrags
Community-indexiert
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- Ersteller
- MrGeDiao
- Indexiert von
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MrGeDiao
@mrgediao
Plattform-Fit
Gesundheitssignale
- GitHub-Stars
- 86
- Qualitätswert
- 45/100
- Letzter GitHub-Push
- 19. Juli 2026
- Framework-Hinweise
- 1
- OpenAgentSkill-Aufrufe
- 5
- Installationskopien
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Vertrauen & Sicherheit
Nur Sandbox
- GitHub-Akzeptanz86 GitHub-StarsPrüfen
- Star-/Fork-Aktivität86 Stars und 1 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbarPrüfen
- Aktuelle Wartung1 Monate seit dem letzten PushBestanden
- LizenzklarheitMITBestanden
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