agentsclimarketplace

Reading papers

Skill fangz-cs/research-skills/skills/reading-papers

A collection of portable, research-focused Agent Skills (paper reading & more) for Cursor, Claude Code, and beyond

Install
npx -y skills add fangz-cs/research-skills --skill reading-papers

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

One thing to look at

  • 0 stars0 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.

What its author says it does

Copied from the file, not written here

Critically read and analyze an academic paper across six dimensions (motivation, problem, method/novelty, related work, citation/seed potential, future work) and produce a structured bilingual reading note saved as Markdown. Use when the user asks to read, analyze, critique, or take notes on a paper, PDF, or arXiv link.

SKILL.md

4.6 KB, as published. Nobody here has run it

Reading Papers (论文精读)

Produce a rigorous, critical reading note for one paper. The goal is not to summarize — it is to evaluate. Always look for weaknesses, hidden assumptions, and "smells" (异味), not just merits.

Output Conventions

  • Language: 中英双语。正文用简体中文叙述,关键术语 / 方法名 / 指标保留英文(如 attention、ablation、SOTA)。
  • Format: 结构化 Markdown 阅读笔记,保存为文件。
  • Filename: <short-paper-id>-notes.md(如 transformer-notes.md)。若用户在 paper-reading 仓库中,保存到当前目录;否则保存到工作目录并告知路径。
  • Tone: 批判性、有判断力。每个判断都要给出理由,避免复述摘要。

Workflow

  1. 获取论文内容:读取用户提供的 PDF / 链接 / 文本。若只有标题或 arXiv ID,先用可用工具获取正文或摘要。
  2. 逐维度分析:按下面六个维度填写模板,每个维度都要下明确结论(如「motivation 成立 / 有异味」)。
  3. 保存笔记:写入 Markdown 文件,文件头包含标题、作者、年份、出处、链接。
  4. 给出总评:在对话中用 2-3 句话给出整体判断(是否值得深读、最大亮点、最大隐患)。

Six Dimensions (六个核心维度)

逐条评估,每条都要有结论 + 理由,不要只描述论文怎么说。

  1. Motivation(动机)

    • 论文的 motivation 是什么?
    • 是否站得住脚?逻辑链是否完整?
    • 是否有「异味」:是否为了创新而创新?是否夸大痛点?是否回避了更简单的替代方案?
  2. Problem(问题)

    • 论文要解决的核心问题是什么?
    • 这个问题是否广泛存在 / 被社区讨论?还是小众/人造问题?
    • 问题是否重要?解决它的价值有多大?
  3. Method & Core Novelty(方法与核心创新)

    • 方法的关键步骤 / 架构。
    • 真正的创新点是什么(与已有工作的 delta)?区分「真创新」与「换皮/组合」。
    • 方法是否能支撑 motivation 与 problem?
  4. Related Work(相关工作)

    • 关键的相关工作有哪些(尤其是最直接的 baseline / 前驱工作)?
    • 本文相对它们的定位与区别。
    • 是否有该引而未引的重要工作?
  5. Citation / Seed Potential(高引/种子论文潜力)

    • 是否具备成为高引或 seed 论文的潜质?
    • 判断依据:问题普适性、方法可迁移性、是否开辟新方向、复现成本、开源/数据可得性、timing。
  6. Future Work & Improvements(改进空间与未来工作)

    • 论文的局限性(方法、实验、假设、泛化性)。
    • 还有哪些可做的未来工作 / 改进方向?
    • 哪些是「跟进性小改」,哪些是「值得自己做的研究机会」?

Note Template

保存的 Markdown 使用以下结构:

# <Paper Title>

- **Authors / Year / Venue**:
- **Link**:
- **One-line summary(一句话概括)**:

## 1. Motivation(动机)
- 动机:
- 是否成立 / 是否有异味(理由):

## 2. Problem(问题)
- 核心问题:
- 普适性 & 重要性(理由):

## 3. Method & Core Novelty(方法与创新)
- 方法概述:
- 核心创新点(vs 已有工作的 delta):

## 4. Related Work(相关工作)
- 关键相关工作:
- 本文定位与区别:
- 缺失的重要引用(如有):

## 5. Citation / Seed Potential(高引潜力)
- 判断:
- 依据:

## 6. Future Work & Improvements(改进空间)
- 局限性:
- 可做的未来工作 / 研究机会:

## Overall Verdict(总评)
- 是否值得深读:
- 最大亮点 / 最大隐患:

Guidance

  • 下结论:每个维度结尾必须有一句明确判断,而不是只罗列论文内容。
  • 找异味:主动质疑 motivation 与实验设置(cherry-picked baseline、不公平对比、缺失 ablation、过强假设)。
  • 区分创新真伪:警惕「把 A 套到 B 上」「换数据集刷分」「重命名已有概念」这类伪创新。
  • 诚实标注不确定:若信息不足(如没读到实验细节),明确写出「未知 / 需补充」,不要臆造。

Keep looking

Skills are one crate of 328,083. Ordering is by how many stacks a row turns up in, so the top of any crate is what has actually been picked rather than what has the most stars.