Paper Reading Zh
Evidence-aware Chinese paper reading rules for Codex, Claude Code, Claude Project, and ChatGPT Project
供给资产档案
研究与知识工作
Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.
场景
RAG and knowledge
I need my agent to build a RAG workflow over documents and retrieve reliable context.
适配 Agent
Claude Code + OpenAI Agents + CLI
适用于 Codex、Claude Code、Cursor、CLI 或自定义 Agent。
安装
就绪
npx skills add MrGeDiao/paper-reading-zh
维护状态
活跃
距上次推送 1 个月
风险
需审查
Quality score needs review
GitHub 质量
86
72/100 质量 · 74/100 信任
覆盖标签
审查说明
Quality score needs review · GitHub adoption: 86 GitHub stars
Agent 采用评分卡
一眼查看信任、审计与安装准备度
这些分数综合公开仓库元数据、OpenAgentSkill 审查信号、维护新鲜度与安装准备度。它用于候选筛选，不替代人工审查。
质量
强可靠的选择，值得加入生产工作流候选列表。
信任
仅限沙盒有用但信任信号不足或混杂的候选项。在结果闭环证明任务匹配前，请保持在隔离工作区内使用。
审计
需审查对安装准备度、安全元数据、维护情况与采用风险的机器可读审查。
OpenAgentSkill 信任评分 v5
安装前需人工审查
仅在沙盒中运行，并在用于真实工作前比较接近的替代方案。
Stars
86 个 GitHub Stars
仓库活跃度
86 个 Star，1 个 Fork
维护状态
距上次推送 1 个月
许可证
MIT
安装
npx skills add MrGeDiao/paper-reading-zh
安装安全性
标准软件包或运行时安装路径
权限范围
shell or command execution, filesystem or document access
Agent 结果
暂未有 Agent 结果数据
文档
README/SKILL.md 上下文充分
风险摘要
生产前审查
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 86 GitHub stars
- Stars/forks activity: 86 stars, 1 forks; issue activity unavailable in current metadata
安装准备度
安装路径可用
- 安装路径可用
- 仓库证据可用
- 已声明许可证
- 暂无 Agent 验证结果证据
Agent 可读元数据
这个 Skill 的机器可读决策数据。
使用此区块或内嵌 JSON 判断 Agent 是否应安装该 Skill、选择替代方案，或先请求人工审查。
适用任务
- RAG and knowledge 工作流
- Claude Code 团队
- builders willing to evaluate younger projects
- Chunk documents
适用 Agent
安装决策
- 命令
- npx skills add MrGeDiao/paper-reading-zh
- 策略
- 审查
- 人工审查
- 是
信任与风险
- 信任
- 66/100
- 审计
- 79/100
- 风险级别
- 需审查
结果闭环
- 端点
- /api/agent/outcome
- 事件 ID
- resolve
- 结果
- 5
不适用场景
- 需要厂商支持 SLA 的团队
- 没有内部安全审查的高合规环境
- 当前元数据中未发现重大风险信号
- 高风险权限提示：Shell 或命令执行
- Quality score needs review
Agent 安全 v2
51/100 · 避免自动安装
Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.
Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.
高
Shell 或命令执行
Skill 元数据引用了终端、CLI、Shell、子进程或命令执行工作流。
中
网络访问
Skill 可能访问远程页面、API、仓库或外部服务。
中
文件系统访问
Skill 可能读取或写入项目文件、文档、生成产物或本地工作区状态。
- 高风险权限提示：Shell 或命令执行
- Quality score needs review
安装目标
在你的 Agent 工作流中安装此 Skill
通过公开安装端点获取命令、安全清单、目标提示词和该 Skill 的规范链接。
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 解析计划
让 Agent 在安装前验证匹配度。
Resolve API 返回首选 Skill、替代方案、安全策略、审计说明、安装目标和可直接执行的提示词，无需抓取此页面。
打开 JSON
/api/agent/resolve?task=Use%20Paper%20Reading%20Zh%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve 文本
/api/agent/resolve?task=Use%20Paper%20Reading%20Zh%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
安装交接
/api/skills/mrgediao-paper-reading-zh/install
Agent 应检查
- 从 Resolve API 检查任务匹配与替代方案。
- 检查审计评分、信任评分和安全策略警告。
- 检查 Codex、Claude Code、Cursor 或 CLI 的安装目标兼容性。
复制提示词
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 交接
把安装路径交给 Agent，而不是再给一个目录页。
通过公开安装端点获取命令、安全清单、目标提示词和该 Skill 的规范链接。
安装交接
/api/skills/mrgediao-paper-reading-zh/install
LLM 文本格式
/api/skills/mrgediao-paper-reading-zh/install?format=text
寻找替代方案
/api/skills/search?q=Paper%20Reading%20Zh&limit=3
Agent 提示词
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 元数据
用于自动选择 Skill 的 Agent 可读档案。
本页通过 Registry API 提供相同的决策、信任、审计、场景和安装信号，让 Agent 无需抓取界面即可排序。
Manifest
/api/registry/manifest/mrgediao-paper-reading-zh
LLM 文本
/api/registry/manifest/mrgediao-paper-reading-zh?format=text
安装别名
/api/registry/install/mrgediao-paper-reading-zh
推荐
/api/registry/recommend?task=Use%20Paper%20Reading%20Zh%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
适配 Agent
RAG and knowledge
平台
Python, Claude Code, OpenAI Agents
Agent 决策面板
Companion skill for RAG and knowledge
将此 Skill 加入候选列表，并在生产使用前与相近替代方案比较。
栈中角色
辅助 Skill
主要匹配
RAG and knowledge
信任标签
强候选
安装路径
命令已就绪
适用场景
- RAG and knowledge 工作流
- Claude Code 团队
- builders willing to evaluate younger projects
证据
- 仓库近期活跃
- 已提供安装命令或 GitHub 仓库
- 72/100 质量档案
- 5 个 OpenAgentSkill 交互事件
先审查
- 当前元数据中未发现重大风险信号
实施路径
- 1在沙盒 Agent 中安装它，并端到端完成一次RAG and knowledge任务。
- 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.
信任档案
仅限沙盒
有用但信任信号不足或混杂的候选项。在结果闭环证明任务匹配前，请保持在隔离工作区内使用。
GitHub 采用度
检查86 个 GitHub Stars
Star/Fork 活跃度
检查86 个 Star，1 个 Fork; 当前元数据中没有议题活跃度信息
近期维护
通过距上次推送 1 个月
许可证清晰度
通过MIT
积极信号
- AI 审查已通过
- 安装路径可用
- 仓库证据可用
- 近期维护的仓库
- 安装命令未发现明显高风险模式
- 结果闭环已就绪，但需要首次真实 Agent 运行
安装前审查
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 86 GitHub stars
- Stars/forks activity: 86 stars, 1 forks; issue activity unavailable in current metadata
- 暂未有真实 Agent 结果报告
- 无人值守安装前需要人工审查
建议操作
仅在沙盒中运行，并在用于真实工作前比较接近的替代方案。
质量档案
强 适用于 Agent 工作流的候选
可靠的选择，值得加入生产工作流候选列表。
工作流匹配
在这些场景使用此 Skill
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.
工作流匹配
加入完整工作流
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.
概览
# 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）
…… -
平台兼容性
技术详情
- 版本
- 1.0.0
- 许可证
- MIT
- 最近更新
- 2026年8月18日
- 发布时间
- 2026年7月19日
框架与工具
决策摘要
辅助 Skill
仓库近期活跃
Agent 验证证据
Agent 验证证据
来自解析、审查、安装和一次小范围运行后的结果报告。
- 成功率
- —
- 近期失败
- —
- 结果
- 0
- 输出质量
- —
- 失败
- 0
- 不相关
- 0
- 安装次数
- 0
- 风险拦截
- 0
- 需要配置
- 0
- 生产环境
- 0
暂时没有 Agent 结果数据。首次 Agent 执行可以通过 /api/agent/outcome 报告成功、需要设置、风险拦截、失败或不相关。
增长闭环
分享工具包
为 Paper Reading Zh 准备的场景化草稿，可手动发布到 X。
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
可选：带安装命令的回复
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
收录来源
社区收录
此列表来自公开来源，维护者认领获批前不会标记为官方。
- 创作者
- MrGeDiao
- 收录方
- OpenAgentSkill 社区索引
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创作者外链工具包
将证据徽章加入你的 README
在开发者评估仓库的位置展示规范页面、当前信任与审计信号，以及真实的 Agent 验证证据。
[](https://www.openagentskill.com/skills/mrgediao-paper-reading-zh)
[](https://www.openagentskill.com/skills/mrgediao-paper-reading-zh)
[](https://www.openagentskill.com/skills/mrgediao-paper-reading-zh/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/mrgediao-paper-reading-zh)作者
MrGeDiao
@mrgediao
健康信号
- GitHub Stars
- 86
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- 45/100
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- 2026年7月19日
- 框架提示
- 1
- OpenAgentSkill 浏览量
- 5
- 复制安装命令
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- 0
社区信号
告诉我们这个 Skill 是否对你的 Agent 工作流有帮助。汇总反馈会持续改善排序。
信任与安全
仅限沙盒
- GitHub 采用度86 个 GitHub Stars检查
- Star/Fork 活跃度86 个 Star，1 个 Fork; 当前元数据中没有议题活跃度信息检查
- 近期维护距上次推送 1 个月通过
- 许可证清晰度MIT通过
- README/SKILL.md 完整度元数据包含足够的用法与工作流上下文通过
- 依赖与运行时风险命令执行范围信息