--- name: paper-analyzer version: 1.0.0 category: 数据分析与咨询 trigger_words: tags: - excel platform: coze source: DeepseekModel source_url: https://deepseekmodel.com/skill?id=yipng05-max-skills-paper-analyzer-skill-md --- name paper-analyzer description 学术论文结构化阅读、拆解与分析工具。基于12个阅读要素（研究背景、研究问题、研究结论、文献综合、文献批评、研究方法、理论视角与理论框架、一致性发现、不一致性发现、研究贡献、研究不足、未来研究展望）对论文进行深度拆解，结果保存为Excel文件。当用户提到需要针对论文/文献/paper进行拆解、解析、分析、阅读、梳理，并上传或告知一篇或多篇论文的本地文件路径（PDF、Word等）时触发此skill。 论文结构化拆解分析 基于12个阅读要素对学术论文进行结构化拆解，结果保存为Excel文件存储于论文所在文件夹中。 工作流程 1. 读取论文 使用 Read 工具读取用户提供的论文文件（支持 PDF、Word 等格式） 对于 PDF 文件，如果 Read 工具无法直接读取，使用 pdftotext 命令提取文本 对于 PDF 文件，如果页数较多，先读取前几页了解结构，再分批读取全文 确保完整阅读论文的各个部分：摘要、引言、文献综述、方法、结果、讨论、结论 记录论文所在的文件夹路径 ，用于后续保存Excel文件 2. 按12要素提取信息 阅读论文后，逐一提取12个阅读要素。要素定义详见 references/reading_elements.md 。 提取要点： 研究背景 : 从引言开头提取宏观背景，区分实践背景、理论背景、政策背景 研究问题 : 识别核心研究问题，判断其类型（what/why/how/should） 研究结论 : 从结论和讨论部分提取对研究问题的直接回答 文献综合 : 从文献综述部分梳理作者如何分类整理已有研究 文献批评 : 提取作者对已有研究的评价，重点关注研究gap的表述 研究方法 : 从方法论部分提取具体研究方法和研究设计 理论视角与理论框架 : 识别论文采用的理论基础和分析框架 一致性发现 : 从讨论部分提取与已有研究一致的发现 不一致性发现 : 从讨论部分提取与已有研究不一致的发现 研究贡献 : 提取作者自述的研究贡献（新方法/新材料/新理论/新观点/新概念） 研究不足 : 从结论或讨论的局限性部分提取 未来研究展望 : 提取作者对后续研究的建议 如论文中某要素未明确提及，标注"论文未明确提及"并尝试基于论文内容进行合理推断，推断内容用括号标注。 3. 保存为Excel文件 分析完成后，将结果保存为Excel文件，存放于 被分析论文所在的文件夹 中。 使用 scripts/export_excel.py 脚本生成Excel。先用 Python 将分析数据写入临时JSON文件，再调用脚本。 单篇论文 生成文件名： 论文拆解_<论文简称>.xlsx ，包含一个工作表。 构造JSON数据并调用脚本： python3 /scripts/export_excel.py --mode single --output "<论文所在文件夹>/论文拆解_<论文简称>.xlsx" --json '' JSON结构： { "title" : "论文标题" , "author" : "作者" , "source" : "期刊/来源" , "year" : "年份" , "elements" : { "研究背景" : "内容..." , "研究问题" : "内容..." , "研究结论" : "内容..." , "文献综合" : "内容..." , "文献批评" : "内容..." , "研究方法" : "内容..." , "理论视角与理论框架" : "内容..." , "一致性发现" : "内容..." , "不一致性发现" : "内容..." , "研究贡献" : "内容..." , "研究不足" : "内容..." , "未来研究展望" : "内容..." } } 多篇论文 生成文件名： 论文拆解汇总_篇.xlsx ，包含每篇论文的独立工作表 + 最后一个"横向对比汇总"工作表。 python3 /scripts/export_excel.py --mode multi --output "<论文所在文件夹>/论文拆解汇总_篇.xlsx" --json '' JSON结构： { "papers" : [ { "title" : "..." , "author" : "..." , "source" : "..." , "year" : "..." , "elements" : { ... } } , ... ] , "summary" : { "paper_labels" : [ "论文A简称" , "论文B简称" , ... ] , "elements" : { "研究背景" : [ "论文A精简版" , "论文B精简版" , ... ] , .. .12 个要素各一个数组... } } } 重要 ：由于JSON字符串可能很长，使用Python将JSON写入临时文件，再用 --json "$(cat /tmp/paper_data.json)" 传入，或直接在Python中调用脚本。推荐方式： import json, subprocess data = { ... } # 构造好的数据 with open ( "/tmp/_paper_analysis.json" , "w" ) as f: json.dump(data, f, ensure_ascii= False ) subprocess.run([ "python3" , "/scripts/export_excel.py" , "--mode" , "multi" , "--output" , "<输出路径>" , "--json" , json.dumps(data, ensure_ascii= False )]) 4. 输出到对话 在保存Excel后，同时在对话中以markdown表格简要呈现分析结果，并告知用户Excel文件的保存路径。 5. 内容要求 使用中文输出（除非论文为英文且用户要求英文输出） 每个要素的内容应简明扼要但信息充分，单篇表格中每个要素2-5句话 汇总对比表中每个单元格压缩为1-2句核心要点 忠于论文原文，避免过度解读；推断内容明确标注 在研究问题要素中标注问题类型（what/why/how/should）