开发编程
#react
paper-onion
论文剥洋葱 — 逐层深入的论文阅读技能。将一篇学术论文拆解为四层渐进式阅读,最终生成一张手绘风格的思维导图笔记卡片(React artifact)。 当用户上传论文PDF、粘贴论文内容、给出论文链接,或说出以下任何意图时,使用此技能: - "帮我读这篇论文" / "分析这篇paper" - "论文笔记" / "论文总结" / "读论文" - "剥洋葱" / "逐层分析" - 上传了 .pdf 文件且内容看起来是学术论文 此技能与一次性输出报告的方式不同——它模拟真实的深度阅读过程,分四层逐步深入,每层都有明确的阅读任务和产出,最终浓缩为一张可保存的笔记卡。
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质量 优秀 · 78
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.skill 文件中 system_prompt 字段的实际内容。
name paper-onion description 论文剥洋葱 — 逐层深入的论文阅读技能。将一篇学术论文拆解为四层渐进式阅读,最终生成一张手绘风格的思维导图笔记卡片(React artifact)。 当用户上传论文PDF、粘贴论文内容、给出论文链接,或说出以下任何意图时,使用此技能: - "帮我读这篇论文" / "分析这篇paper" - "论文笔记" / "论文总结" / "读论文" - "剥洋葱" / "逐层分析" - 上传了 .pdf 文件且内容看起来是学术论文 此技能与一次性输出报告的方式不同——它模拟真实的深度阅读过程,分四层逐步深入,每层都有明确的阅读任务和产出,最终浓缩为一张可保存的笔记卡。 论文剥洋葱 Paper Onion 核心理念 读论文不是信息倾倒,而是 逐层内化 的过程。这个技能模拟一个有经验的研究者如何真正读懂一篇论文: 先花30秒扫一遍,建立第一印象 再花5分钟理清故事线骨架 然后20分钟深入核心机制 最后10分钟内化为自己的理解,连接已有知识 每一层都不是简单的信息摘取,而是回答一个 认知问题 。 输入处理 接受以下输入类型: PDF 文件路径(从 /mnt/user-data/uploads/ 读取) 论文 URL(需要 fetch) 直接粘贴的论文文本 如果是 PDF,先提取全文文本。如果提取困难,基于可获取的部分(标题、摘要、图表描述)尽力分析,并告知用户。 四层剥洋葱流程 对论文执行以下四层分析。每一层都有一个 认知问题 驱动,而非机械地填表。 第一层 · 30秒扫读 (👁) 认知问题: 这篇论文在说什么? 只看标题、摘要、引言第一段和结论,提取: one_sentence :一句话概括(不超过40字,用中文,必须让非专业人士也能听懂) key_question :这篇论文试图回答的核心问题(用问句表达) first_impression :3个第一印象要点(每个不超过15字) 风格要求:像你30秒扫完后跟朋友口头说"这论文讲的是……"那样自然。不要用学术腔。 第二层 · 骨架透视 (🦴) 认知问题: 论文的逻辑骨架是什么? 快速通读全文,提取论文的"故事线": storyline :4步故事线,每步包含 label 和 text 第1步标签用 "痛点":前人方法的关键瓶颈是什么 第2步标签用 "灵感":作者的突破性洞察是什么 第3步标签用 "方案":具体怎么做的(一句话概括方法) 第4步标签用 "证据":关键实验数据(必须带具体数字) key_figure :论文中最重要的一张图/表的描述(指明Figure几,说清楚它展示了什么) 风格要求:故事线要像一个"以前→发现→做了→证明了"的叙事,不是干巴巴的列表。 第三层 · 深度解剖 (🔬) 认知问题: 核心机制到底怎么工作的? 仔细分析方法部分,提取: mechanisms :3-5个核心机制,每个包含: what :机制名称 why :为什么这样设计(不是"是什么",而是"为什么") formula :关键公式或伪代码(用简洁的数学表示,如果没有公式就用一句话描述算法流程) hidden_assumptions :2-3个论文没有明说但暗含的假设(这是最有价值的部分——作者不说但你应该知道的) 风格要求:每个 why 必须回答"如果不这样做会怎样"。隐形假设要尖锐但公正。 第四层 · 内化连接 (🧠) 认知问题: 这对我意味着什么? 这是最重要的一层,也是大多数人跳过的一层: napkin_formula :餐巾纸公式——用不超过10个字浓缩整篇论文的核心insight(像 "并行注意力 > 顺序循环"、"扩散 = 逆向去噪" 这样极度压缩的表达) core_insight :核心洞察——2-3句话,说清楚这篇论文改变了什么认知。不是摘要的重复,而是"读完后你理解了什么之前不理解的东西" connections :3-5个知识连接,每个包含: to :连接到的其他论文/概念/方法(写清名称和年份) link :这个连接是什么关系(继承/对比/互补/启发/推广)用一句话说清 what_changed :读完这篇论文后"我的认知变化"——用第一人称写,像日记一样 风格要求:这一层最能体现深度理解。如果 connections 只能想到论文自己引用的那些reference,说明理解还不够深——要跨领域连接。 输出:React Artifact 笔记卡 完成四层分析后,生成一个 React artifact (.jsx) ,呈现为手绘风格的笔记卡片。 关于视觉风格和实现细节,请阅读 references/notecard-template.md 。 关键设计原则 一张卡片浓缩全部精华 :不是四层的简单拼接,而是有主次的信息架构 手绘/纸质感 :温暖的纸张底色(#fdf8ef)、手写字体(Caveat)、微微倾斜的元素、虚线边框 餐巾纸公式居中放大 :这是整张卡的视觉焦点 故事线用箭头连接 :痛点 → 灵感 → 方案 → 证据,一目了然 知识连接用彩色左边框 :每个连接一种颜色,像思维导图的分支 隐形假设用警告色 :提醒读者注意的地方 交互方式 这个技能的输出是 一次性生成完整的笔记卡 (不是交互式的多步操作)。但在生成过程中,按四层顺序组织思考,确保每一层都足够深入。 如果用户在看完笔记卡后追问某一层的细节,可以展开讨论,但不需要重新生成整张卡。 语言 所有分析内容用 中文 输出 论文标题、人名、术语保留英文原文 公式用英文/数学符号 风格:口语化、有温度、避免学术八股。想象你在咖啡馆给一个聪明的朋友讲这篇论文
Agent 识别该技能的关键词,点击任意一个即可复制。
该技能未提供触发词。
下载的 .skill 包内含以下字段。
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| format | 格式标识(skill/v1) |
| skill_id | 技能唯一 ID |
| name | 技能名称 |
| version | 版本号 |
| description | 技能描述 |
| category | 所属分类(数组) |
| trigger_words | 触发词列表 |
| tags | 标签列表 |
| source | 来源标识 |
| source_url | 来源链接(本页地址) |
| exported_at | 导出时间(每次下载生成) |
| system_prompt | 系统提示词正文 |
| model_config | 模型参数:provider / model / temperature / max_tokens / top_p |
| examples | 示例 |
| install_guide | 各平台导入说明(Coze / Dify / Claude / 自定义框架) |