论文解读文章生成器

工作流程

Step 1: 获取论文内容

根据用户输入类型处理：

PDF文件：

1. 用 Read 工具读取PDF全文
2. 运行 scripts/extract_figures.py 提取论文中的图片

   python3 <skill_dir>/scripts/extract_figures.py <pdf_path> <output_dir>
   

   需要 PyMuPDF：pip install PyMuPDF

论文链接（arXiv等）：

1. 用 WebFetch 获取论文页面信息（标题、摘要、作者）
2. 如果用户未提供PDF，提示用户提供PDF文件以获取图片
3. 或尝试下载PDF并提取

用户口头描述：

1. 用 WebSearch 搜索论文
2. 确认找到正确论文后，获取详细信息

Step 2: 深入理解论文

阅读论文后，提炼以下关键信息：

• 论文解决的核心问题是什么？（用一句大白话概括）
• 现有方法的痛点是什么？（找到最能引起共鸣的痛点）
• 提出的方法核心思想是什么？（找到最好的生活化比喻）
• 关键实验结果和数据是什么？（找到最震撼的数字）
• 这项工作的更大意义是什么？（找到升华的角度）

Step 3: 构思文章

阅读 references/writing-style-guide.md 掌握写作风格。 阅读 references/article-template.md 了解输出格式要求。

确定以下要素：

1. 标题：带悬念/反转/情绪化，包含具体公司/人名
2. 核心比喻：一个贯穿全文的生活化类比
3. 配图计划：列出需要的图片及其图注
4. 文章大纲：按讲故事的逻辑组织

Step 4: 生成文章和配图

输出目录结构

<输出目录>/
├── <文章标题>.md              # 主文章
└── <文章标题>/                # 配图文件夹（与md文件同名）
    ├── 图注：论文标题页.png
    ├── 图注：XXX示意图.png
    ├── 图注：实验结果对比.png
    └── ...

配图规则

• 从论文PDF提取关键图表，重命名为图注：XXX.格式保存到配图文件夹
• 每张图在文章中的引用格式：

  ![图注：XXX](./<文章标题>/图注：XXX.png)
  
  图注：XXX
  

• 图注描述该图的内容，如”论文提出的HOPE架构示意图”
• 文件夹中的文件名 = 文章中的图注文字
• 每300-500字至少一张配图

写作风格核心要求

• 口语化：用”ä½ “称呼读者，像朋友聊天
• 比喻密集：每个技术概念配一个生活化比喻
• 短段落：每段1-3句，大量单句成段
• 夹叙夹议：穿插个人感受、文化引用、自嘲
• 数据直观：关键数字加粗，配感叹式解读
• 先问题后答案：先让读者感受到问题的严重性，再引出解决方案
• 适度粗口：偶尔尼玛、靠增加真实感（注意适度）
• 不滥用引号：常见词语不加引号””。只在直接引语（某人说：「…」）时使用引号，想象、世界模型、动作标签、梦境、翻译等常见词直接写，不要用引号包裹

Step 5: 检查和交付

完成后检查：

• 每张图片都有对应的图注行
• 配图文件夹中的文件名与图注一致
• 文章在2000-5000字之间
• 没有连续超过500字没有图片
• 标题有吸引力（悬念/反转/情绪）
• 开头前3段就能勾住读者
• 结尾有升华（不是简单总结）

资源文件

references/

• writing-style-guide.md – 详细的写作风格指南，基于6篇优秀范文提炼。每次写文章前必读。
• article-template.md – 文章模板和输出格式规范。

scripts/

• extract_figures.py – 从PDF论文中提取图片的脚本（依赖PyMuPDF）。