Talk Dig – Academic Paper Discovery from Posters

概述

这是一个学术研究辅助工具，能够从会议/讲座海报中提取讲者和主题信息，自动搜索该讲者相关的论文，并生成结构化的摘要报告。

核心功能

• 📸 海报分析: 从图片中提取讲者姓名、演讲标题、时间地点等关键信息
• 🔍 论文搜索: 基于讲者和主题，智能搜索相关的学术论文
• 📝 摘要生成: 为找到的论文生成简洁易懂的中文摘要
• 🎯 主题关联: 识别讲者研究方向与本次talk主题的关联性
• 📊 结构化输出: 生成清晰的markdown报告，包含论文链接和关键信息

何时使用

当您需要以下情况时使用此Skill：

学术场景

• 会议准备: 参加学术会议前了解演讲者的研究背景
• 讲座调研: 参加校内/部门讲座前深入了解讲者
• 文献发现: 通过海报发现新的研究者和相关论文
• 研究追踪: 追踪特定领域的最新研究动态

具体任务示例

• “分析这张海报，找出讲者最近的相关论文”
• “从海报中提取讲者信息，搜索他们的研究工作”
• “这个讲座讲者是谁？他们发表了哪些相关论文？”
• “帮我了解一下这个talk的背景和相关研究”

使用方法

基本使用

请使用talk-dig技能分析这张海报: /path/to/poster.jpg

高级用法

使用talk-dig分析海报，并查找讲者最近3年的相关论文

工作流程

第一步: 海报分析

使用视觉分析工具从海报中提取：

• 讲者姓名: 识别主 speaker 的名字
• 演讲标题: 提取talk的完整标题
• 时间地点: 识别讲座的时间和地点信息
• 所属机构: 识别讲者的所属机构

第二步: 论文搜索

基于提取的信息进行网络搜索：

• 使用讲者姓名 + 演讲主题关键词搜索
• 优先查找最近的论文（1-3年内）
• 识别与talk主题最相关的论文
• 收集论文的标题、摘要、链接等信息

第三步: 摘要生成

为每篇找到的论文：

• 阅读论文摘要和简介
• 生成中文摘要（200-300字）
• 提取核心贡献和方法
• 标注与talk主题的相关性

第四步: 报告生成

生成结构化的markdown报告，包含：

• 讲者信息简介
• Talk主题分析
• 相关论文列表（按相关性排序）
• 每篇论文的详细摘要
• 进一步阅读建议

输出格式

Markdown报告结构

# Talk 分析报告

## 讲者信息
- **姓名**: [讲者姓名]
- **机构**: [所属机构]
- **研究方向**: [根据论文推断的研究方向]

## Talk 信息
- **标题**: [演讲标题]
- **时间**: [时间信息]
- **地点**: [地点信息]
- **主题关键词**: [提取的关键词]

## 相关论文

### 1. [论文标题]
**作者**: [作者列表]
**发表年份**: [年份]
**相关性**: ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)
**链接**: [论文链接]

**摘要**:
[200-300字的中文摘要]

**核心贡献**:
- 贡献1
- 贡献2
- 贡献3

**与Talk的关联**: [说明与本次talk主题的关系]

---

## 总结
[对讲者研究工作的整体评价和对本次talk的期待]

Technical Implementation

See references/implementation.md for:

• MCP tool integration details
• Workflow algorithms
• Error handling strategies
• Search strategies and data sources

Examples

See examples/real-scenarios.md for:

• Conference talk preparation
• Academic lecture analysis
• New area exploration
• Multi-speaker session analysis

最佳实践

使用建议

1. 提前使用: 在参加talk前1-2天使用，留出阅读时间
2. 质量检查: 如果提取的信息不准确，可以手动修正
3. 深度阅读: 对于高度相关的论文，建议阅读全文
4. 问题准备: 基于论文内容准备提问

提高准确性

• 确保海报图片清晰，文字可读
• 如果讲者有重名，提供额外的上下文信息
• 对于跨学科talk，可以指定搜索的具体领域

错误处理

常见问题

1. 信息提取失败: 海报模糊或格式特殊 → 提供手动输入信息
2. 找不到论文: 讲者是新人或领域冷门 → 扩大搜索范围
3. 论文太多: 搜索结果过多 → 限制时间范围或相关性过滤
4. 无法访问: 论文在付费墙后 → 寻找open access版本

解决方案

• 使用多个搜索引擎交叉验证
• 优先查找arXiv等开放获取平台
• 必要时使用机构访问权限

示例场景

场景1: 系列讲座

使用talk-dig分析下周三的CS讲座海报，帮我了解讲者的背景

场景2: 会议准备

这是我参加的会议session的海报，分析一下这些speaker的研究工作

场景3: 新领域探索

发现了一个有趣的AI讲座海报，帮我深入了解这个topic和相关研究

伦理和使用准则

学术诚信

• 正确引用和标注论文来源
• 尊重讲者的知识产权
• 仅用于学术研究和学习目的

数据隐私

• 不收集或存储个人信息
• 所有搜索结果仅用于生成报告
• 遵守相关平台的使用条款

注意: 此Skill仅用于学术研究目的，请确保遵守相关的学术伦理和使用条款。