AI论文极致剖析工具 | 自动分类分析研究论文，深度溯源文献网络与社区影响力
paper-analysis by ayanami0730/paper-read-skill
安装命令
npx skills add https://github.com/ayanami0730/paper-read-skill --skill paper-analysis🇨🇳中文介绍
Paper Analysis
对 AI 研究论文进行"极致剖析"（Extreme Analysis），根据论文类型自动路由到对应的分析框架。
论文类型判定与路由
收到论文后，首先判定类型，然后读取对应的 prompt 文件：
Benchmark 论文 → 读取 prompts/benchmark.md 特征：提出新的评测数据集或评估框架，核心贡献是数据集构建和评估协议设计。
方法/算法论文 → 读取 prompts/methodology.md 特征：提出新的模型架构、训练策略、推理方法或算法，核心贡献是技术创新。
综述/观点/博客 → 读取 prompts/survey-opinion.md 特征：Survey、Position Paper、Technical Blog、Opinion Piece，核心贡献是知识综合或观点论述。
如果论文兼具多种特征（如提出新方法同时构建了 benchmark），以其主要贡献 为准选择框架，并在分析中补充次要贡献维度的关键信息。
用户输入
用户只需提供论文标识（URL / PDF / 标题 / DOI）。所有其他资源（GitHub 仓库、Hugging Face、相关论文、作者信息）由 agent 主动搜索定位。
共享指令（适用于所有类型）
写作风格
以段落叙述为主体，仅在数据表格、代码示例和指标公式处使用结构化格式。段落间需有清晰的逻辑衔接，如同撰写高质量技术综述。关键概念和术语使用加粗 标注。
术语规范
使用专业、准确的中文术语，关键英文术语在括号中保留原文。
穷尽式文献网络构建
将论文视为"节点"，沿引用关系向外辐射。必须追溯 的：所有直接对比的基线方法/benchmark 的原始论文。应当检索 的：同期或更晚发表的解决相同问题的工作。可选追溯 的：泛泛引用的背景工作。搜索是否有同期或后续工作也在解决相同问题，以判断本文的时效性和独特性。
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